面向评估的软件可靠性与费用模型的研究

一个软件系统开发过程中,影响开发费用的因素很多,可靠性因素无疑是非常重要的,对可靠性和费用之间的深入研究有助于在保证软件可靠性的前提下,控制成本,优化资源配置.本文通过理论分析和实验验证,研究了可靠性和费用的关系,建立了面向评估的软件可靠性费用模型EORC.实验结果表明该模型是合理的,且简单实用.     

软件可靠性模型的变点估计及仿真研究

软件可靠性模型是研究软件失效数据的重要工具,对软件产品质量的度量和评估有重要的意义.为了解决单个模型不能准确描述软件失效情况以及难以对未来的软件失效做出合理预测的问题,将变点分析引入到软件可靠性模型的问题研究,建立了有变点的软件可靠性模型,给出了软件可靠性模型变点的最小二乘估计.数值仿真表明最小二乘法适用于软件可靠性模型的变点估计,其估计结果具有好的准确性和稳健性.     

基于关联风险剖面的软件防危性增长测试

针对软件防危性增长测试的本质特征在于快速降低由于软件失效而导致系统事故的风险,依据重要性取样的统计学原理,结合软件防危性分析,建立了一套集构建软件关联风险剖面、依照关联风险剖面产生测试用例为一体的软件防危性增长测试方法,并给出了测试停止标准。从理论上讲,本方法在快速降低软件事故风险方面比现有软件测试方法更有效。     

单片机软件可靠性之时间冗余解决方案

可靠性是系统性能评价中的主要指标之一。提高单片机软件的可靠性可以通过结构冗余、信息冗余、时间冗余和冗余附加技术等方法来实现,其中指令复执技术和等待重判技术是时间冗余的解决方案中常用的两种技术。     

基于权重的软件可靠性混合模型研究

基于多种现有软件可靠性模型,提出了一种使用静态权重和动态权重加权的软件可靠性混合模型,以提高软件可靠性模型的精度和稳健性.     

一种基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法

软件可靠性建模时,如果简单地利用支持向量回归机制建模,就有可能由于支持向量回归(SVR)自身参数选择难以及实验数据本身的不确定性,从而导致预测结果不理想、精度低等缺陷。因此,借鉴粒子群优化算法(PSO)多参数寻优的优势,将PSO与SVR优化算法相结合,利用分层聚类算法对初始实验数据进行归一化处理,剔除异常数据,构建基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法,从而提高软件模型的预测精度。实验结果表明,基于PSO-SVR方法的预测模型其预测精度高,更适应实际软件应用环境。     

基于可靠性的软件构件费用分配最优模型

针对软件系统可靠性和费用分配问题,给出了一种基于可靠性的软件构件费用分配最优模型。将软件系统可靠性定义为软件构件失效率、操作剖面、构件使用矩阵以及软件无失效运行的规定任务时间的函数,详细描述了费用最优模型的建立和利用非线性规划理论求解模型的步骤。在求解过程中,将费用最优模型转化为Kuhn-Tucker方程,有效地处理了带有复杂计算的目标函数和约束条件的可靠性和费用最优分配问题。计算实例表明利用该模型进行可靠性和费用分配是可行的。     

一种指控系统软件可靠性评估的尝试

针对指控系统软件可靠性的特点，介绍一种利用仿真环境和自动软件测试工具相结合的方法对系统软件可靠性进行测试评估的尝试。描述了仿真试验环境的组成、信息交互关系，测试过程，自动测试工具的使用以及测试结果，并对软件可靠性特点、测试覆盖率、评估方法作了一定的分析。     

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.     

基于测试级别的软件成本模型的研究

很少有软件成本模型会考虑测试的实际情况，因此不能够准确地反映测试过程中成本的实际消耗以及当测试情况需要发生改变时对软件成本需求的变化。绝大多数的软件测试存在着不完全排错和学习过程等现象，这些现象通常反映了实际测试的成本使用情况。本文提出了一个反映实际测试情况的测试级别，在此基础上构造了一个新的软件成本模型，并讨论了基于最低软件成本的最优发布策略。实验证明该成本模型更符合软件测试的实际情况，软件开发者可以利用该模型实现对测试成本科学的管理。