非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型

现有的基于故障覆盖率的软件可靠性增长模型多是只考虑了累计故障覆盖率 ,没有描述每个测试用例能够获得的故障覆盖率 .为了使软件可靠性增长模型能更好地刻画软件的测试过程 ,建立了两个基于故障覆盖率的非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型 .第一个模型假设每个测试用例有相同的故障检测能力 ,能获得相同的故障覆盖率 ;第二个模型考虑了越晚检测到的故障其被检测到的概率越低的特点 ,模型假设每个测试用例的故障检测能力与其出现的次序相关 .利用一组公开发表的软件失效数据对这两个模型进行了验证 ,结果表明这两个模型在这组失效数据上均能得到较好的拟合效果 .     

NHPP类开源软件可靠性增长模型的极大似然估计

为了提高开源软件产品的可靠性,针对软件测试过程中常见的不分组失效数据和分组失效数据,提出非齐次泊松过程(NHPP)类开源软件可靠性增长模型极大似然估计的一般形式;对GO模型、DSS模型、GGO模型、ISS模型和Ohba模型进行讨论,给出这5类可靠性模型的似然函数和似然方程;利用开源软件Apache Tomcat 5的真...     

基于模型聚类的软件可靠性混合模型研究

软件可靠性验证阶段的可靠性增长模型的建立与选择是软件可靠性工程人员长期关注的焦点.软件可靠性模型混合是解决模型适应性差、精度低的可行性方法.利用模型聚类的COBWEB算法处理失效数据,对基本分模型进行动态权重混合,以提高软件可靠性评估与预测的精度和稳健性.并利用软件工具对该方法进行模型评价.     

不完美排错下测试覆盖相关的软件可靠性模型

准确的建模软件可靠性并对可靠性趋势进行有效地度量与预测,对于软件开发至关重要,越靠近软件测试的真实过程,所提出的不完美排错模型就应该考虑并融入更多具体的影响因素,建立构成要素间更加精准的软件可靠性增长模型SRGM.考虑故障检测、修复与引入三个子过程之间的内在联系,建立统一的、柔韧的不完美排错框架模型TCM-ID,对累积检测、修复与引入的故障数量之间的关联实施研究,从故障检测率、故障修复率、故障引入率角度衡量软件测试的整体功效.进一步,从测试覆盖的角度,建立测试覆盖函数相关的可靠性模型,以便于研究其对模型的扰动影响,用以评测模型的性能.最后,在真实的应用场景下进行验证所提出模型的有效性与合理性,模型具有较好的拟合与预测性能,整体上优于其他模型.本文所提出的模型,对于选择合适的不完美排错下测试覆盖相关的软件可靠性增长模型,以及提高测试效率与软件可靠性具有重要意义.     

应用神经网络的装备软件可靠性预测

利用软件可靠性模型对软件测试得到的失效数据进行趋势分析与预测,可得到软件产品的可靠性指标。本文根据软件测试结果历史数据,使用神经网络预测同类软件的缺陷数,对装备软件可靠性做出准确评估,以提高装备软件可靠性。     

基于失效数据的软件可靠性评估及分析工具的实现

该文立足于现代计算机软件应用的现状,阐释了软件可靠性的相关理论,并对软件可靠性的方法进行深入分析和探究,介绍了软件可靠性增长模型及建模流程。此外,针对计算机软件可靠性的应用情况,在认识模型预测准确性技术的基础上,设计并完成了一个基于失效数据的软件可靠性评价工具。最后,对设计出的软件可靠性分析工具进行改进和创新,以此来不断强化计算机软件新技术,从而推动我国现代计算机软件的进步和提高。     

一种非参数化SRGM预测能力的研究

提出了一种非参数化软件可靠性增长模型的改进,该模型考虑软件工程的多样性,利用支持向量回归技术并结合机器学习相关知识,完成故障检测和预测过程。通过三组真实的失效数据集的实验,将所改进方法与传统软件可靠性增长模型比较,结果显示,改进的非参数化软件可靠性增长模型具有更好的模型通用性和预测性能。     

嵌入式系统软件可靠性模型的研究

针对嵌入式系统中软件和硬件密切相关,都会导致软件故障这一问题,提出了一种考虑硬件相关的软件可靠性模型,并利用MATLAB软件对真实的项目数据进行仿真实验,结果表明:新模型随着测试的进行对实际数据的拟合性能比传统模型好.该模型提供了更准确的软件可靠性估计,能够帮助人们在嵌入式软件早期测试阶段制定出更好的的测试策略.     

空管自动化系统Eurocat-X软件可靠性建模分析

本文针对空管自动化系统Eurocat-X,收集其使用过程中的失效数据,根据软件可靠性模型的建模过程对数据进行分析,通过非线性回归得到一个基于此软件的可靠性模型,并检验其拟合程度。     

软件可靠性增长G-O模型的改进

在传统的软件可靠性增长G-O模型中,故障检测率被视为常数,或被视为增函数,或被视为减函数.考虑到测试人员的学习过程和剩余错误数的不断减少,故障检测率应该是一个随时间先增后减的函数,于是提出改进的G-O模型.利用公开发表的两组失效数据对改进模型进行了测试,并与已有模型进行了较,实验结果表明改进G-O模型的拟合能力和预测能力都很好.     

基于双指数平滑方法的通信软件可靠性分析

阐述了单指数平滑方法和双指数平滑方法,并用这两种可靠性模型对一通信软件系统的可靠性进行分析预测.通过同传统软件可靠性增长模型的预测结果进行比较,可以看出双指数平滑方法简单,没有复杂的数学计算,而且对通信软件的失效行为的预测更加准确.     

一个改进的NHPP类软件可靠性增长模型框架

针对现有的NHPP类软件可靠性增长模型,提出一个既考虑关联故障和构件结构,又考虑软件的不完美测试、故障检测率和故障改正效率随时间变化的NHPP类软件可靠性增长模型框架.许多经典的软件可靠性增长模型以及基于软件故障类型和构件结构的NHPP类模型都可以从这个框架中推导出来.     

考虑故障检测与修正的软件可靠性增长模型

针对现有NHPP类软件可靠性增长模型基本假设中故障检测和不完美修正过程考虑不完善的现状,提出一种非齐次泊松过程软件可靠性增长模型．该模型既考虑故障本身特性,故障检测率是随时间递减的函数,又考虑了排错过程引入新错误的概率,故障总数函数是随时间变化的;同时,还考虑了不完全排错的情况,引入了一种与故障检测率具有相同变化趋势的故障排除率函数．利用一组标准化的失效数据集进行仿真验证,实验结果表明该模型具有更好的拟合效果和预测能力．     

数据域的软件可靠性及实例分析

为了衡量不同软件的可靠性,至今人们已经建立了一百多种软件可靠性模型,但是在实际工程中,由于可操作性等方面的制约,难以有效应用。针对这种现象,给出了一种衡量软件可靠性的简单方法:通过将Nelson模型推广到软件可靠性增长中,只需要知道失效发生时所实施的测试用例数,就能通过一个递推公式直接计算出相应的软件可靠度,并通过40组实验数据进行了测试,其测试结果与后期运用JM(Jelinsk iMo-randa)模型估计出软件的可靠度具有一致性,从而证明了该方法的有效性和可行性。     

基于风险等效的软件可靠性评估准则研究

在软件可靠性研究领域 ,既要考虑软件失效出现的频度 ,也要考虑失效导致的严重性后果 .文章提出了软件风险等效概念 ,它能在相同风险概念的前提下 ,将软件失效后果的严重性转移到失效出现的频度上 .并用Nelson可靠性统计模型为例讨论在风险等效前提下的软件可靠性概念和软件可靠性评估准则     

一个高精确性综合软件可靠性模型

指出基于软件体系结构的可靠性评估模型不能有效说明软件中组件的可靠性问题,甚至导致软件可靠性不准确甚至不正确的评估.为此提出一个新的基于体系结构和软件中组件的联合可靠性评估模型.其基本思想是通过引入软件复杂性等多个影响软件可靠性的因素,把基于体系结构和基于组件的两种可靠性评估方法组合起来形成一种综合的软件可靠性评估模型.对大型软件的测试结果表明,新的模型具有更强的错误发现能力,从而使软件可靠性评估更充分、更准确,并且能够适应实际应用的需要.     

基于失效数据的软件可靠性研究

为了解决软件设计中的缺陷和失效问题,本研究以贝尔实验室收集的失效数据作为分析对象,首先通过MATLAB编程实现对拉普拉斯失效因子的计算;然后利用指数函数模型拟合失效数据的发展趋势;最后基于计算结果、趋势拟合分析,以及失效数据集的内在特点和规律进行软件可靠性建模分析.研究结果可以为选择合适的软件可靠性模型提供科学的依据,同时也为提升软件质量和项目管理水平提供决策依据.     

基于随机集贝叶斯网络的构件软件体系可靠性模型研究

将随机集理论和贝叶斯网络应用于军事信息系统软件可靠性建模研究,采用其分析软构件故障过程,描述软构件失效特征,计算软构件可靠性参数,并在此基础上构建了一个基于随机集-贝叶斯网络的军事信息系统软件可靠性模型.本模型实现了对构件软件体系全过程的可靠性跟踪和监控.实验验证了该模型的实用性和有效性,并得出一些对军事信息系统软件体系建设有益的结论.     

基于数据驱动的软件可靠性预测模型

当前以结果驱动为基础的预测方法存在预测收敛性差、准确性差等问题,为此提出基于数据驱动的软件可靠性预测模型.采集软件运行主机与控制服务器的数据,采用数据驱动的模型进行软件异常事件检测,构建软件演化模型;采用自适应持续性信息捕获算法进行软件可靠性建模,实现软件可靠性性约束参量的数据驱动,完成软件可靠性预测.仿真结果表明,采用该模型进行软件可靠性预测的准确性较高,预测过程的收敛性较好,从而提高了软件的寿命周期.     

一个不完全排错状态下的软件可靠性增长模型

在充分地考虑了软件排错过程特点的基础上,将现有的可靠性增长模型中“完全排错”的假设修改为“不完全排错”,使之更符合实际情况。通过将软件错误分为不同的两类来刻画,得到了一个软件可靠性增长模型,该模型含有两个参数,使用起来较为方便。