一种基于输入域的非参数软件可靠性评估模型

通过分析输入域软件可靠性模型和时间域软件可靠性模型的特点,建立一种基于输入域的非参数软件可靠性评估模型,从而克服一般输入域模型评估精度较差、无法预测的缺点.同时提出了基于非参数统计的方法来估计缺陷数和软件失效概率,从而为利用普通软件测试所获得测试数据进行软件可靠性评估提供了一种解决途径,实例验证表明了该评估模型可以较好地对软件可靠性进行评估,给出缺陷数和软件可靠性的合理估计,其估计精度不低于较好的时间域模型.     

考虑非理想排错过程的软件可靠性模型

经典的可靠性模型排错过程是理想的,没有考虑各种实际情况.实际的排错过程并不是完美的,错误排除需要时间,且不可能完全排除,排错过程中可能引入新的错误,错误排除率和错误引入率均是随时间变化的函数等等.文中针对这些排错过程的实际情况,对Xuemei Zhang等人提出的软件可靠性模型进行了改进,提出新的假设,建立改进的新模型,给出模型的一般表达形式.并通过两组公开发表的失效数据,对改进后模型的一个特例模型的拟合预测能力进行仿真分析比较,最终验证了改进的考虑非理想排错过程的软件可靠性模型的优越性,说明了新模型更符合现实的软件可靠性活动过程.     

基于输入域分类的实时软件可靠性模型

航天测控软件是航天测控系统的重要组成部分,作为任务的关键性实时软件,其可靠性直接影响着整个测控系统的可靠性。长期以来,测控系统软件相对缺乏系统的可靠性测试研究。文中针对航天工程地面测控软件的特点及可靠性测试要求,综合考虑缺陷等级、输入域等因素,按照数学算法建立了基于输入域分类的实时软件的可靠性混合模型,并对该模型的实际应用进行了介绍。文中模型和测试算法对航天测控工程领域典型功能软件进行了可靠性测试,实验结果表明了该方法的可行性、有效性和易用性。     

基于输入域分类的实时软件可靠性模型

航天测控软件是航天测控系统的重要组成部分,作为任务的关键性实时软件,其可靠性直接影响着整个测控系统的可靠性.长期以来,测控系统软件相对缺乏系统的可靠性测试研究.文中针对航天工程地面测控软件的特点及可靠性测试要求,综合考虑缺陷等级、输入域等因素,按照数学算法建立了基于输入域分类的实时软件的可靠性混合模型,并对该模型的实际应用进行了介绍.文中模型和测试算法对航天测控工程领域典型功能软件进行了可靠性测试,实验结果表明了该方法的可行性、有效性和易用性.     

考虑排错过程引进故障的开源软件可靠性模型研究

近年来,开源软件在软件行业很受欢迎。但是,开源软件的可靠性却受到人们的广泛质疑。如何评估开源软件的可靠性是一个重要的问题。与传统的闭源软件相比,在建立开源软件可靠性模型时,必须考虑故障引入和故障检测与排错之间的延迟时间这两个因素。本文考虑了排错过程和不完美调试现象,提出了相应的开源软件可靠性模型。并且我们用两个开源软件故障数据集实来验证提出模型的拟合性能与预测性能。实验结果表明,提出的模型在开源软件可靠性评估中具有良好的拟合和预测性能。提出的模型可以用于开源软件在实际的开发过程中的可靠性评估。     

基于构件的软件可靠性分析

现代软件工程的一个重要目标是实现聚合性和重用性，构件技术就是以此为目标的。随着该技术的快速发展，以构件设计复杂软件系统的软件开发方法日趋成熟。但是基于该技术的软件可靠性分析却比较落后。目前，在这领域的研究中，多数是使用软件可靠性增长模型（SGRM），对于软件系统的可靠性预测研究较少。在已有的文献中，给出了基于组件的具有层次结构的系统可靠性预测分析，但没有考虑模块之间循环调用的可靠性问题。循环调用在软件中是经常发生的事件，对软件系统的可靠性具有举足轻重的作用。本文在对已有模型的不足进行分析后，增加了循环调用的可靠性预测分析，建立了一个较为全面的系统可靠性预测分析模型。     

基于功能路径的软件可靠性评估方法

软件可靠性一般是通过可靠性模型进行估计,而软件可靠性理论大都从硬件产品发展而来,不能恰当地反映出软件产品的固有特点。基于这样的考虑,从软件故障产生的根源出发,提出一种基于功能路径的软件可靠性评估方法。通过功能路径的概念,将软件可靠度归结到故障路径的数目上,再通过操作的概念与输入空间建立联系。分析了时间因素与软件可靠性的关系,并给出了该模型在实际测试中的估计方法。用实例分析验证了该方法的可行性。这种评估方法可用于软件使用阶段的可靠性验证。     

基于BASFPA-BP的可靠性预测模型研究

软件可靠性预测以软件可靠性预测模型为基础，对软件的可靠性以及与其直接相关的度量进行分析、评价和预测，利用软件运行中所收集的失效数据对未来的软件可靠性进行预测，成为了评估软件失效行为和保障软件可靠程度的重要手段。BP神经网络结构简单、参数少、易实现，在软件可靠性预测领域已经得到了广泛应用。然而基于传统BP神经网络搭建的软件可靠性预测模型的预测精度无法达到预期目标，因此提出了基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型。该模型利用软件失效数据，在BP神经网络训练过程中利用BASFPA算法优化网络权值、阈值，从而提高模型的预测精度。选用3组公开的软件失效数据，将实际值与预测值的均方误差作为预测结果的衡量标准，同时将BASFPA-BP与FPA-BP,BP,Elman这3种模型进行对比研究。实验结果表明，基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型在同类型模型中实现了较高的预测精度。     

考虑软件不同失效过程偏差的软件可靠性模型

软件可靠性分析是根据软件失效数据等信息,通过合理建模来对软件可靠性进行预计和评价.现有的基于随机过程的可靠性模型一般采用均值过程来描述软件失效数据,然而,软件失效数据的模型化实质上应该是使其成为某个随机过程的一个样本轨迹.文中建立了考虑软件不同失效过程偏差的软件可靠性模型,用NHPP过程表示失效过程均值函数的变化趋势,ARMA过程表示实际失效过程对均值过程的偏差序列.在两组公开发表的真实数据集上对模型的实验表明,新模型较之一些广泛使用的NHPP软件可靠性模型在拟合能力及适用性上有明显的提高,并且保持了较好的预测能力.     

基于变点分析的软件可靠性多模型混合研究

针对单个模型因不适应软件工程项目的细微变化而使预测失实的问题,研究了软件可靠性多模型混合问题.建立了基于变点的软件可靠性混合模型;利用最小二乘法研究了软件可靠性模型的变点估计,给出了变点估计的计算方法;最后,对所提出基于变点的软件可靠性混合模型进行数值模拟,模拟结果表明基于变点的软件可靠性混合模型相对于传统的单模型,具有更好的稳健性及预测有效性,能够避免软件可靠性模型不可靠而难以运用于工程实际的问题.