软件可靠性建模思想的比较研究

软件可靠性工程研究在软件工程研究领域占有了越来越重的地位。由于对软件的依赖性越来越大,人们也越来越重视软件的质量。到目前为止,已经出现了上百种的评价软件质量的软件可靠性模型。但是由于软件本身的复杂性,还没能找到一种"普遍"适应的模型。通过介绍了四种经典的建模思想,分析了它们的特点、适用范围以及侧重点,建议广大的工程技术人员在实际评估软件的质量时要充分的考虑各种因素,选择合适的模型和方法。     

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.     

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.     

ERP系统中软件可靠性数据的收集与分析

软件可靠性研究已有四十多年的历史,近百个软件可靠性模型被建立起来.然而作为软件可靠性建模基础的可靠性数据在国内外文献中却不多见.软件可靠性数据是一切软件可靠性研究活动的基础,其重要性不言而喻.在ERP项目运行中收集了一批可靠性数据,分析这些数据发现,各类软件错误产生是有先后顺序的.     

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。     

高可靠软件的可靠性评估技术

研究了高可靠软件的可靠性评估技术,给出了失效数据稀少情况下的软件可靠性模型.假设高可靠软件的可靠性测试过程中发生失效是独立同分布的稀有事件,从理论上分析了极值统计理论用于软件可靠性评估的可行性,建立了软件可靠性极值统计模型,讨论了模型的参数估计方法和假设检验方法.     

软件可靠性综合模型的分析和研究

软件可靠性是系统可信性的重要属性之一.首先讨论了传统软件可靠性模型的主要弱点,接着提出了一种新的软件可靠性估算模型.当前,传统的软件可靠性度量模型中并未涉及大多数软件的复杂性及测试用例的有效性,从而使得在评估软件可靠性时不够精确,甚至是错误的.因此,提出了一些改进软件可靠性度量的方法.这些方法的主要思想是将影响软件复杂性的因素和测试用例的有效性并入软件可靠性模型中,以便使得该模型能更精确地反映实际情况.最后,大量的实验结果也表明了该模型的合理性及有用性.     

基于AHP与AdaBoosting的软件可靠性组合模型

目前的各类软件可靠性模型的评估效果依赖于对失效行为的假设,导致模型适用性较差。为此,借助层次分析法选择合适的软件可靠性模型,依据AdaBoosting算法,对合适的可靠性模型进行组合建模。在失效数据集上对多个参与组合的模型进行学习训练,从而建立AMCM模型。在AMCM模型与4个经典软件可靠性模型上的应用结果表明,该组合建模方法是有效的,可明显提升模型的评估性能。     

考虑测试效率的软件可靠性模型研究

对软件可靠性模型的研究,主要集中在如何使所建立的模型尽可能地贴近实际情况.目的是提高软件可靠性模型的拟合能力,使可靠性模型能更好地对软件将来的失效行为进行预测.经典非其次泊松过程模型的假设条件都忽略了不完全排错以及排错时引入错误的可能性,也没有考虑到在测试过程中资源投入等问题.笔者认为在测试过程中,投入的资源、测试环境以及测试人员的努力程度对测试的结果有一定的影响.同时,考虑到软件排错过程中新错误的引入和错误的不完全排除等情况,提出了一种考虑测试效率的可靠性模型.通过与已有模型进行仿真试验对比显示,新模型具有更好的拟合性能,具有很好的工程实践意义.