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NHPP模型的联锁软件可靠性评估

基于软件可靠性工程思想,深入分析了NHPP软件可靠性建模的原理,并利用NHPP模型对处于开发后期阶段的铁路信号计算机联锁软件进行可靠性评估.通过建模评估,得出了联锁软件可靠性水平的定量分析结果,为计算机联锁系统开发的管理和决策提供了科学依据.     

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.     

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。