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。     

基于概率统计的测试用例生成技术研究

软件可靠性测试是软件工程中的一个新的研究领域。为了缩短软件测试周期,测试用例的生成是关键,提出将测试用例的生成问题转化为一个数学问题。通过实例证明,这种测试技术具有一定实用性和有效性。     

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。     

基于聚类的软件失效数据预处理

应用失效数据进行软件可靠性参数的评估与预测是软件可靠性工程的主要内容之一。利用分层聚类算法对失效数据中的扰动和异常数据点进行隔离,并将以故障密度为相似性度量进行聚类处理后的失效数据集进行SRGM建模与软件可靠性参数估计,以较好的曲线拟合度提高SRGM参数估计与可靠性预测的精确性和抗干扰性,从而得到良好的软件可靠性分析与预测结果。     

定量化故障对分析技术在空间相机软件开发中应用

为保证空间相机软件系统可靠安全地运行,多采用定量化故障树方法对其进行可靠性分析.由于获取故障知识及确定故障树结构有一定难度,提出了一种基于粗糙集的软件故障树建立方法.针对软件故障原因错综复杂,无法获取大量有效数据的情况,给出一种采用Vague集方法对底事件进行建模,从而计算底事件相对重要度和顶事件发生概率的定量分析方法,根据分析结果指导软件的可靠性设计并确定测试重点.实验结果表明:使用提出的故障树分析方法,有效地指导了设计人员通过容错差错和避错等设计措施提高系统的可靠性,解决了由于软件部件可靠性指标很难精确量化,无法进行定量分析的问题.     

基于PSO的软件可靠性模型参数估计方法

软件可靠性建模是一个重要的研究领域,现有的软件可靠性模型基本上是非线性函数模型,估计这些模型的参数比较困难。粒子群优化是一类适合求解非线性优化问题的随机优化方法,提出一种基于粒子群优化的软件可靠性模型估计参数方法,该方法的关键是构造合适的适应函数。用该方法分别估计了5个实际软件系统的指数软件可靠性模型以及对数泊松执行时间模型,实验结果表明：该方法参数估计的精度高,对模型的适应性强。     

一种考虑缺陷关联的软件可靠性增长模型

非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型(NHPP-SRGMs)是评价软件产品可靠性指标的有效工具,但大多数该类模型都未考虑软件缺陷关联这一测试过程中普遍存在的现象。该文在考虑软件缺陷关联关系的基础上对缺陷进行分类,提出一个改进的NHPP类软件可靠性增长模型。在一组失效数据上的实验分析表明,改进的模型具有较好的拟合效果和预测能力。     

软件MTBF计算方法研究

对传统的软件可靠性模型进行了分析和研究,指出了传统模型存在的一些问题,提出了将未确知理论应用于软件可靠性的研究中,该方法摆脱了对软件故障过程的各种分布假设,算法简单、稳健性好。最后通过实例对新算法和传统算法进行了比较与分析。     

基于测试成本元素的众包测试缺陷数量估计模型

为实时监控众包测试任务过程从而对任务完成进行评估,针对分布式众包测试过程的不可预测性和测试成本的庞大性,从软件的可靠性出发,基于软件可靠性增长模型提出了一个同时考虑测试人力和测试报告两个测试成本元素的众包测试软件缺陷数量估计模型.首先分析两个成本元素的相关性,并依据成本元素相关性建立了一个分段式通用可靠性增长模型框架,并结合已有的3种测试工作量函数,以此估计出软件潜在缺陷数量和测试中的累积检测缺陷数量.在四组真实的众包测试数据集上的对比实验表明,模型的估计误差精度低于10％,优于传统可靠性增长模型.该模型能够利用较少实际数据进行缺陷预测,具有较强的实用性.