一种面向开发过程的软件可靠性预测方法

在进行软件开发时,该如何回答这样的问题,＂当前开发的软件可靠性是什么？＂这个对于用户来说是非常重要的信息,却难以表述。以此为方向,研究了一种面向开发过程的软件可靠性预测方法,结合软件开发各个阶段的特点,通过合理地采用软件可靠性早期预测模型,实现对开发中软件可靠性的预测。实践应用表明,该方法紧密结合软件开发的实际,反映了软件可靠性与开发人员的水平、开发规范的标准之间的联系,有助于采取必要的措施提高其以后的可靠性,从而也验证了该方法的工程实用性。     

用含仿射操作的遗传算法求解软件可靠性模型参数估计的 …

本文将含仿射操作的遗传算法引入到软件可靠性模型的参数估计问题中，与单纯形法比较，它不但较好地解决了以往参数估计中的奇异性，同时也提高了参数估计的精度。特别是按此方法估算出来的参数使心合曲线的后沿与软件故障数据曲线的后沿拟合得很好。     

软件工程与软件可靠性

从软件工程的产生，阐述软件工程与软件可靠性的关系，以及软件工程化是确保软件质量的根本途径，并简要介绍我所在推进软件工程化进程中的一些做法。     

基于优化神经网络的采集终端软件可靠性预测

采集终端软件的可靠性是评价软件系统生命周期的一个重要指标。针对多种神经网络和支持向量机等方法在软件系统可靠性评价中存在的参数优化困难、软件系统预测模型的低准确率问题,提出基于SAGFA-BPNN的建模方法。该方法采用PCA对实验数据降维处理,剔除影响模型准确率的冗余和干扰样本;在优化SA和GA的基础上,给出退火遗传融合优化算法(SAGFA),并发挥其全局寻优能力,以及BPNN非线性映射能力,提出SAGFA-BPNN网络,及基于它的建模方法,以提高训练速度、全局寻优能力及准确度。文章还应用该方法对采集终端软件的可靠性进行了预测,预测结果表明,该方法可以有效地提高模型的准确度。     

故障检测率对软件可靠性影响实证分析

故障检测率是软件可靠性模型的主要参数之一,不同形式的故障检测率具有不同的作用。聚焦于故障检测率对软件可靠性的影响,提出基于信息熵与优劣距离决策算法的单可靠性模型单失效数据集多故障检测率与多可靠性增长模型多失效数据集多故障检测率2种实证分析方案,旨在全面地分析故障检测率的影响。经过实验分析,对于单一可靠性模型单一数据集,故障检测率对软件可靠性的影响主要与失效数据集相关,在不同数据集上不同故障检测率函数的性能差异较大;在多可靠性模型多数据集上,幂函数与S型故障检测率对应的软件可靠性模型的综合性能较好,指数型故障检测率对应的软件可靠性模型的综合性能较差。本文的研究对于软件可靠性建模中的模型参数选择、最优发布时间的确定等具有较强的指导作用。     

软件可靠性及其保证

论述了软件可靠性对软件质量的重要影响，分析了影响软件可靠性的主要因素，重点阐明了提高软件可靠性的六条关键途径。     

基于EM算法的软件可靠性研究*

结合边界值和等价类的方法对输入域的提取和输入点的选取作了详细分析.在考虑软件复杂性、缺陷后果严重性和信息不足等因素的基础上,提出了基于测试用例的软件可靠性模型,并结合EM算法和数理统计知识对该模型进行了相应的理论证明.实验表明,新模型具有较好的适用性.     

组合导航系统软件可靠性的神经网络静态预测

在组合导航系统大规模软件开发中，为了控制软件的质量，必须对软件模块的缺陷数进行预测，根据软件模块测试报告及软件复杂度，用神经网络方法预测了软件模块的缺陷数，结果表明：神经网络预测软件缺陷数化传统的线性回归方法具有更好的质量拟合度和估测能力。     

考虑错误检测两阶依赖性以及错误校正延迟效应的软件可靠性模型

随着科技的进步和全面智能化时代的到来,软件在人类社会扮演着愈发重要的角色,因此软件的可靠性成为了一个重要的研究领域。然而到目前为止,还没有研究综合考虑到软件错误检测两阶依赖性和校正延迟效应的文献。文章提出了一个软件可靠性增长模型。该模型考虑了错误检测的两阶依赖性和错误校正的延迟效应。在文章中,软件错误被分为三种类型:独立错误、一阶依赖错误和二阶依赖错误。后两种错误依次对前一种错误具有依赖性,即只有相应的错误被检测之后,对应的依赖性错误才能被检测到。利用该模型可以计算出不同时刻下错误检测出的数量和校正的数量。这个模型相比于之前的模型更加符合实际情况。该模型对于软件投放时间等重要决策具有很大的参考价值。     

软件使用统计测试方法的研究

软件开发实践表明,传统软件统计测试方法在提高软件可靠性和度量软件质量方面显现很多不足,阐述了一种改进的基于Markov链模型的软件统计测试方法的技术细节和实施步骤,用此方法对某控制软件的测试进行了具体的研究,对实例软件运用此方法进行测试提出了一个框架方案.实例验证表明,软件使用统计测试方法能够更加经济有效地保障软件质量.