基于聚类思想的软件可靠性模型选择

软件可靠性模型应用的不一致性一直是困扰软件可靠性研究人员的主要问题。模型选择和组合策略作为主要解决方法已成为模型应用的研究重点。该文主要探讨运用聚类思想进行软件可靠性模型选择的方法。根据针对实际失效数据的可靠性模型评价准则值编码,该文采用高斯混合模型进行聚类分析,使用EM算法估计高斯混合模型的参数,贝叶斯准则进行模型选择。为验证此方法的有效性和可行性使用了多个实际项目中的失效数据进行试验。结果表明,此模型选择方法简单有效,有利于软件可靠性模型应用不一致性问题的解决。     

软件可靠性专家系统（SRES）的开发与使用

软件可靠性估测模型关于软件系统的故障行为的统计假设，是软件可靠性模型的理论基础。由此产生应用中的不一致性，使用户对这些估测结果迷惑不解，“谁的结果最可信？”。我们以“一切让数据说明问题”为原则，采用人工智能技术，建立一个软件可靠性专家系统（ＳｏｆｔｗａｒｅＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍ——ＳＲＥＳ），以解决软件可靠性模型应用中的不一致性难题。本文首先对该不一致性进行了一些定量的研究，然后介绍软件可靠性专家系统的开发，最后报告该系统的使用及与国外一些软件可靠性量测工具的比较。     

软件可靠性模型应用中的不一致性与软件可靠性专家系统

关于软件系统故障行为的统计假设,是软件可靠性模型的理论基础 。由此产生应用中的不一致性,使用户对这些估测结果迷惑不解,“谁的结果最可信”？我们以“故障数据是软件可靠性分析的基础”为原则,采用人工智能技术,建立软件可靠性专家系统（SRES：Software Reliability Expert System),以解决软件可靠性模型应用中的不一致性难题。最后,报告该系统的使用及与国外一些软件可靠性量测工具的比较。     

基于未确知理论的软件可靠性建模

将未确知理论应用于软件可靠性建模研究,采用其分析软件故障过程,用未确知数学描述软件失效特征计算软件可靠性参数,并在此基础上构建了一个基于未确知数学理论的软件可靠性模型.新模型改变了传统的建模思路,跳出了传统软件可靠性建模过程中关于失效强度变化的各种统计分布假设的束缚,具有较好的适用性,改善了模型应用中的不一致性问题.     

基于BP神经网络的软件可靠性模型选择

软件可靠性模型是软件可靠性工程研究的一个重要方面.如何在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.参照软件可靠性模型评价准则,根据聚类思想,对失效数据编码,采用反向传播神经网络进行聚类计算,从而实现了软件可靠性模型的选择.最后通过仿真实验证明了该方法的正确性和有效性.     

软件可靠性模型选择的SRMS算法

在软件可靠性评估中经常用到软件可靠性模型。如何对每一特定用例进行可靠性模型的选择一直是可靠性领域研究人员的兴趣之一。文献中已有的软件可靠性模型的选择方法和工具因为使用了受限的模型选择标准而得不到广泛的应用。该文根据软件开发生命周期(SDLC)的阶段对可靠性模型进行了分类,对可靠性模型的选择提出一系列新的标准,在此基础上提出了一种新的模型选择算法并对其进行举例说明。     

一种软件可靠性增长模型选择与综合方法

软件可靠性增长模型可以预测软件在将来某个时刻的可靠性,以此作为软件是否发布的依据.而目前常见的各种模型对不同失效数据集的预测能力并不一致.提出了一种软件可靠性增长模型选择和应用的框架,利用可靠性模型评价准则,对特定的失效数据集选择优选模型集,根据优选模型集利用神经网络较好的学习预测能力计算可靠性.利用此方法对实际软件项目中的失效数据进行了分析,并验证了它的有效性.     

基于多准则决策的软件可靠性模型选择方法

针对现有软件可靠性模型选择方法计算复杂和适用性差的问题,提出基于多准则决策的软件可靠性模型选择方法.定义了指导软件可靠性模型选择的若干准则,包括生命周期阶段准则、模型输入要求准则、模型输出要求准则、模型假设吻合准则和失效数据趋势准则,将这些准则分为确定性准则和不确定性准则,阐述了基于这些准则进行软件可靠性模型选择的算法,并实例验证了该方法的简单可行性.指出将这种方法与现有软件可靠性模型选择方法进行综合运用的研究方向.     

一种基于改进的K-means聚类和PSO的软件可靠性模型选择*

针对软件可靠性选择主要依靠人的主观经验进行判断、缺乏客观性和准确性的问题,提出了一种基于改进的K-means聚类和粒子群优化(PSO)算法的软件可靠性模型选择方法。该方法采用多评价标准编码,选定一种新的规则化距离作为元素间的相似性度量,应用K-means聚类和PSO分析实现了软件可靠性模型的选择。实验结果验证了该方法的有效性,为软件可靠性模型选择提供了一条新途径。     

软件可靠性评估系统的智能化实现

软件可靠性评估系统的智能化有利于避免评估人员水平和经验上的差距造成的评估结果的不一致性,有利于保证评估结果的准确性。文章从专家系统辅助模型预选、各软件可靠性模型的自动比较判优和组合模型（包括其基模型的参数估计方式）的自动确定等方面对可靠性评估系统的智能化实现作了探讨,并给出了其实施框架。