一种基于模糊综合评判的软件可靠性模型选择方法

软件可靠性模型是可靠性工程的一个重要方面，如何缺乏可靠性数据的情况下，选择合适的软件可靠性模型是对软件可靠性进行量化分析的关键，在对影响软件可靠性模型的因素进行分析的基础上，采用模糊数学的理论，提出了一种基于模糊综合评判的软件可靠性模型选择方法。     

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.     

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.     

利用哈代-温伯格不平衡系数检验配对病例对照数据的关联性(英文)

针对配对的病例对照数据,利用偏离哈代-温伯格平衡的信息构造了用于估计基因模型的检验,称为配对的哈代-温伯格不平衡检验(mHWD).基于mHWD估计基因模型并应用相应的配对趋势检验进行关联性分析,称为基于模型选择的趋势检验(GMS).GMS是从数据驱动的角度提出的一种稳健有效的检验,模拟结果显示GMS在现有的关联性检验方法中具有最大的稳健有效性.对类肉样瘤病研究数据的分析进一步表明了基于模型选择的趋势检验的良好性质.     

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。     

用线性组合模型分析软件可靠性数据

针对单一模型分析软件可靠性数据存在的不足,对软件可靠性数据的收集进行规范,并提出线性组合模型,解决了软件可靠性数据和可靠性模型的适用性问题,提高了软件可靠性模型评估和预测的精确度,其中DLC模型是目前线性组合模型中的最佳线性组合模型.     

一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型

通过分析数据截尾对软件可靠性模型的影响，建立了一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型，为的是克服一般参数模型假设约束过紧的问题，并能在估计失效率的同时估计残存缺陷数．同时，提出了基于非参数统计的软件失效率单调下降性检验方法，在加权核函数估计中引入数据截尾率作为加权系数和优化参数，并用失效率单调下降约束下的加权核函数方法来估计失效率和残存缺陷数．模拟试验和实例分析表明，所提模型可以较好地处理截尾数据，给出残存缺陷数的合理估计，其失效率估计精度较高，不低于较好的传统模型．     

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.     

软件可靠性非完全排错情况下的参数估计

20世纪70年代提出的JM模型是最早代表软件可靠性的数学模型,其假设排错是完全的,这与实际情况不相符合。因此,有必要对JM模型假设进行改进,从而提高软件可靠性。在排错是不完全的假设下建立了一个软件可靠性模型,然后运用最大似然估计法进行参数估计,找出了一个比较合理的估计初始错误个数和指数系数的方法。     

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。     

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。     

基于遗传算法优化的软件可靠性组合模型评估

文章针对现有软件可靠性组合模型评估方法在模型选择、评估精度和评估效率方面的不足,从软件可靠性模型特征的形式化定义出发,借助特征量化获取的特征矩阵,给出了构建软件可靠性模型基本集的统一方法。依据软件可靠性评估的特点,对传统遗传算法的适应度函数和爬山操作进行了改进,并将其用于基模型权值的求解。在此基础上,给出了基于加权组合基模型的软件可靠性评估方法。实例验证表明,该方法在全局评估精度和评估效率上均有显著提升。     

一多种错误类型的软件可靠性模型

以多维非刘次生灭过程为工具建立了一多种错误类型的软件可靠性模型,讨论了含有多种错误类型的软件系统的不完全测试与错误引入问题,并且获得了与模型有关的一些可靠性能指标,此模型不统一了一些已有的软件可靠性模型。     

软件可靠性多模型综合评估

软件可靠性工程领域一直存在模型很难应用于实际的问题，不同的软件可靠性模型对同一个软件工程项目的估计差别极大，为此，探讨了软件可靠性估计的稳健方法，研究了多模型的贝叶斯自动混合与选择的理论，其重点是要探讨贝叶斯先验表达及多模型的混合机制，以解决上述难题。     

计算机软件可靠性模式设计

该文介绍、整理和分析了各类 用的软件可靠性分析模型（Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ Ｍｏｄｅｌｓ）,周时也提出和阐述了作者研制的一套计算机软件可靠性辅助设计软件ＣＭＳＲＭ（Ｃｏｍｐｒｔｉｒ Ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ ＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＭｏｄｌｉｎｇ）的设计与实现思想。ＣＭＳＲＭ可以用于有效地分析软件的可靠性模型ＣＭＳＲＭ是一个涵盖目前各灯现有之可靠性模型的分析工具,同时具备自动化或手工操作     

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．     

大数据背景下基于过滤式-包裹式方法的高危人员风险预警

对高危人员的犯罪风险评估是主动式警务中一项重点和核心的工作。如何基于大数据技术构建高危人员犯罪分析评估模型是其中的研究重点与难点。针对高危人员犯罪风险评估模型中的高维特征选择问题，本文设计了结合过滤式（Filter）与包裹式（Wrapper）方法的两阶段特征选择方法框架。在第一阶段Filter 方法中，本文分别使用卡方检验值与KS检验值作为离散型与连续型属性的筛选指标选择了候选特征集。在第二阶段Wrapper 方法中，本文设计了基于随机森林的序列后向特征选择方法进一步优选了特征集。本文使用了某地的吸毒人员数据进行了实证分析以验证方法的有效性。实验结果表明本文的方法可以有效地从高维特征集中选择出较优的特征子集，并且有较快的计算效率和良好的可解释性。     

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。     

带减函数的连续型软件可靠性验证方案

针对连续型安全关键软件可靠性验证测试（SRDT）所需测试时间较长的问题,在现有的基于贝叶斯理论的SRDT方案的基础上,提出结合先验信息的基于减函数法的连续型软件可靠性验证测试方案（CBSDF）：首先选取连续型软件可靠性参数（如失效率）的典型减函数作为失效率的先验分布密度函数(先验分布);然后根据增长测试阶段后期的失效时间数据（先验信息）计算出先验分布超参数的估计值,进而给出相应的后验分布密度函数,在此基础上得到CBSDF的具体形式;最后,将两组真实失效数据集作为先验信息的来源,将CBSDF与已有的无先验信息（CBS1）与有先验信息（CBS2）的贝叶斯验证方案进行实例对比研究,计算结果表明：在SRDT方案参数相同时,相对于CBS1与CBS2,本论文提出的CBSDF可以更为显著地降低所需的验证测试时间,且更适用于高可靠的安全关键连续型软件。     

软件可靠性预测的小波分析方法

软件可靠性预测对于软件可靠性评估以及软件工程项目的过程控制具有重要作用。本文提出的软件可靠性预测模型,通过小波分解将非平稳的软件可靠性随机序列分解成趋势项、周期项和一系列时间调制平稳随机序列,对趋势项和周期项按常规的预测方法进行预测,而时间调制平稳随机序列再用小波方法预测,最后合成得到软件可靠性预测。实例分析表明,本方法是可行的。