软件可靠性多模型综合的预测方法

针对软件可靠性工程领域中存在的不同可靠性模型预测相同软件结果不一致的问题，提出了一种用神经网络实现的软件可靠性多模型综合预测方法，能够有效地解决软件工程中的实际问题，通过实例分析验证了该方法的有效性。     

基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法

将泛函网络引入软件可靠性预测,利用其比神经网络更好的解释性及其他性能,提出了基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法。首先阐述了泛函网络的结构和学习过程,然后将多个单一模型的预测值作为泛函网络的输入,将实际值作为输出,建立泛函网络结构,给出了泛函网络的学习算法,制定了3种训练策略,并进行了实验分析。实验结果表明:在第三种训练策略下,基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法有较高的预测精度,其预测效果比单个模型和Lyu提出的线性综合模型都好。     

基于包含度理论的软件可靠性多模型综合动态预计

针对软件可靠性工程领域中存在的不同模型预计相同软件可靠性结果不一致、同一软件的失效过程本身不能用单个模型描述的问题,提出了基于包含度理论的软件可靠性多模型综合动态预计方法。首先定义了基于包含度理论的属性重要度,并给出了一种选择包含度函数的方法,然后给出了软件可靠性多模型综合动态预计的步骤。该方法综合了各种可靠性模型的特点(优点),动态地改变各分模型的权重,使不同类型和特性的模型互相补偿,较好地解决了软件工程中的实际问题。最后通过实例分析验证了该方法的有效性。     

基于模糊隶属度函数的传感器失效管理方法

传感器失效管理是传感器管理系统中的一个重要部分,也是当前研究的热点。针对基于模糊逻辑的传感器失效管理方法,该文通过计算机仿真,分析了不同形式的隶属度函数对传感器失效管理的影响。仿真结果表明,基于模糊逻辑的方法能满足传感器失效管理的要求,并且可以减少数据的波动和误差。 真     

基于模糊隶属度的粒子滤波故障预测

针对故障预测具有不确定性的特点,本文将模糊数学中的隶属度函数和粒子滤波算法相结合设计故障预测的方法.新方法利用粒子滤波算法对设备运行的未来状态进行预测,再设计描述设备运行状态的正常隶属度函数和异常隶属度函数,利用计算出的未来状态的预测值计算并比较正常和异常隶属度函数值,依据比较结果对潜在故障进行预测.实验验证了该方法的可行性,可及时准确地预测出系统故障.     

软件可靠性的模糊综合评估模型

文章通过对软件可靠性因素的定义和分析,提出了软件可靠性的综合评估指标体系。在计算软件可靠性因素对软件可靠性影响程度的基础上,实现了软件可靠性的定性评估。该模型改变了通常把软件视为“黑箱”来进行可靠性评估的方法,并起到了对传统模型估计结果的检验和修正的作用。     

基于最大隶属度的网络安全模型

结合免疫系统中多层防御机制和入侵行为中不确定性的特性,利用了改进的模糊识别的方法,提出了一种基于最大隶属度算法的网络安全管理模型。应用数学方法对该模型进行了描述,论证了应用该模型进行网络安全管理的可行性,实现了该系统的原型,并对该模型做了测试和评价,对其应用范围进行了展望。     

基于最大隶属度的网络安全模型

结合免疫系统中多层防御机制和入侵行为中不确定性的特性,利用了改进的模糊识别的方法,提出了一种基于最大隶属度算法的网络安全管理模型。应用数学方法对该模型进行了描述,论证了应用该模型进行网络安全管理的可行性,实现了该系统的原型,并对该模型做了测试和评价,对其应用范围进行了展望。     

模糊支持向量机隶属度的确定方法

传统的支持向量机对噪声或野点是敏感的,针对这种情况,引入了模糊支持向量机,但模糊隶属度的确定是个难点。利用基于线性规划下的一类分类算法来确定模糊隶属度,根据不同输入样本对分类的贡献不同,赋予相应的隶属度,将噪声或野点与有效样本区分开。实验结果表明,模糊支持向量机比传统的支持向量机有更好的分类效果,能够削弱噪声或野点的影响。     

基于双隶属度模糊支持向量机的邮件过滤

针对邮件所含信息的模糊性和合法邮件与垃圾邮件错分代价的不对称性提出了基于双隶属度模糊支持向量机的邮件过滤方法,通过对每个样本赋予不同的双隶属度,得到最优分类器,提高了邮件过滤的正确率。经仿真实验证明,该方法能够有效降低将合法邮件误判为垃圾邮件,而且有很高的正确率等特点。     

软件可靠度的模糊故障树评定方法

软件可靠性的定量评价是软件可靠性工程的关键问题之一,采用故障树方法对软件进行定性和定量分析,提出了两类情况下对影响软件可靠性的主次因素划分及其模糊权重的计算方法。在此基础上,建立多级模糊评价模型,提出了增广和聚合算法,并给出了软件可靠度算式。选择某型航空装备软件进行了测试实例分析,实验结果表明了该方法评价结构的合理性与评价算法的有效性,适用于软件质量及开发过程控制的工程实践。     

基于体系结构的软件可靠性指标分配方法研究

为提高软件可靠性分配的合理性和工程实用性,对现有的各种软件可靠性分配技术与方法进行深入分析和总结,提出了基于体系结构的软件可靠性指标分配方法.该方法利用离散马尔科夫链状态模型(DTMC)表示软件系统可靠性与各构件可靠性之间的关系,从而建立了考虑体系结构的软件可靠性分配模型;利用灵敏度分析各构件对系统可靠性指标的影响程度.实验结果表明了该方法较传统分配方法更有效.     

星载软件可靠性模型应用研究及实践

为定量评估软件的可靠性指标,介绍了利用软件可靠性模型评估软件可靠性的过程和方法;针对某星载嵌入式软件的失效趋势,根据模型的选择原则和方法,以及模型的预测质量的对比,最终选择了指数模型作为可靠性评估模型。对该软件在轨运行情况进行了可靠性评估,开展了基于该软件可靠性测试数据的可靠性评估,评估结果给出了该软件的可靠性水平。     

基于SVR的软件可靠性预测模型研究

利用软件生命周期中的相关数据进行软件可靠性分析与预测是软件可靠性工程的重要组成部分。首先从软件开发全过程中分析影响软件可靠性的相关因素,对其进行定义并确定度量方法,然后以支持向量回归机(SVR)分析方法为数学工具,建立基于软件质量度量的软件可靠性预测模型,并对该模型进行仿真分析。     

软件可靠性预测的ARIMA方法研究

对基于求和自回归滑动平均模型（ARIMA模型）的软件可靠性预测方法进行了研究,提出了将软件可靠性失效数据看作时间序列,通过建立相应的ARIMA（p,d,q）模型来进行预测的方法。对该方法的基本思想、模型表述、建模流程进行了详细介绍,并依据上述方法选用Musa经典数据集中的Project SS2中的数据进行了预测,结果表明预测的准确性较高,说明该方法适用于软件可靠性预测。     

实时多任务软件高可靠性测评方法

为了克服传统可靠性测试方法在验证高可靠性指标时测试持续期太长的困难,针对实时多任务软件的特点,提供了一种融基于体系结构的系统可靠性建模、最大熵原理、贝叶斯统计推断为一体的多级高可靠性测评方法。数值仿真表明,该方法在不降低验证测试置信水平的基础上,能有效缩短验证测试持续期。     

基于改进模糊C均值的软件缺陷预测研究

软件缺陷预测用来预测软件系统各个模块中是否存在BUG。传统的软件缺陷预测技术研究主要局限在有监督方法上,这类方法需要大量的已标注数据进行训练,但在工程实际中,这类标签数据不易获取。提出了一种结合模拟退火和遗传算法的改进模糊C均值算法,以解决模糊C均值容易受初始聚类中心影响而收敛到局部最优的缺陷。实验结果表明提出的方法在软件缺陷预测中具备高鲁棒性和较高预测精度。     

ISTREM软件测试可靠性评估方法研究

在航空电子系统软件测试的背景上,对ARINC653平台燃油模块在Testbed测试平台上的测试用例进行统计,得出实际测试案例分布服从特殊泊松的数学特征。根据软件测试的时间依赖性提出一种新的可靠性评估模型ISTREM,并且求得软件测试用例的失效率,从而对软件进行可靠性评估,解决了软件测试可靠性评估过程复杂且计算量较大并且忽略时间依赖性的问题。在Matlab平台上对软件系统(燃油模块)的测试可靠性进行评估,得出实验结果,并且提出不足。     

软硬件可靠性综合评价方法研究

首先阐述了软硬件可靠性综合评价方法 ,并对现有综合评价方法进行深入分析和总结,将现有方法分为基于故障数据融合的方法、基于多模型综合的方法和基于系统结构分解的方法三类并进行比较。在此基础上,分别从失效过程融合、评价结果融合以及微观结构融合三个方面进行了综合评价方法机理分析,得出基于评价结果融合的方法未能有效解决软硬件失效机理不同对综合评价的影响从而造成评价准确性较差,而其他两类方法则在较大程度上考虑了软硬件失效机理不同,因此评价准确性高,最后讨论了软硬件综合评价方法未来有前景的研究方向。