考虑不完美排错情况的NHPP 类软件可靠性增长模型

针对现有NHPP 类软件可靠性增长模型对故障排错过程中不完美排错情况考虑不完全的现状,提出了一 种新的软件可靠性增长模型.该模型全面考虑了不完美排错的两种情况:既考虑了排错过程中引入新错误的可能性, 又考虑了不完全排错的情况,并且引入了一种故障排除率随时间变化的故障排除率函数,使模型更符合实际情况.利 用公开发表的两组不同的软件失效数据对该模型进行验证的结果表明,与现有的对不完美排错情况考虑不完全的 模型相比,该模型能够取得更好的拟合结果和预测效果.     

考虑不完美排错情况的NHPP 类软件可靠性增长模型

针对现有NHPP类软件可靠性增长模型对故障排错过程中不完美排错情况考虑不完全的现状,提出了一种新的软件可靠性增长模型.该模型全面考虑了不完美排错的两种情况:既考虑了排错过程中引入新错误的可能性,又考虑了不完全排错的情况,并且引入了一种故障排除率随时间变化的故障排除率函数,使模型更符合实际情况.利用公开发表的两组不同的软件失效数据对该模型进行验证的结果表明,与现有的对不完美排错情况考虑不完全的模型相比,该模型能够取得更好的拟合结果和预测效果.     

故障察觉率可变的软件可靠性增长模型

证明了基于G-O模型的NHPP类型的软件可靠性增长模型不需要考虑不完美排错和排错过程中新错误的引入,并在该基础上提出了一种新的软件可靠性增长模型。该模型在软件排错过程中不但考虑了软件开发员对系统熟悉程度的上升,而且考虑了系统现存错误数的不断减少,是一种故障检测率随时间变化的软件可靠性增长模型。并利用现有的公开发表的数据对该模型进行测试,发现其达到了比G-O模型的等其他模型更好的拟合效果。     

基于问题等级的不完美排错NHPP可靠性模型

分析总结现有的非齐次泊过程NHPP(non-homogeneous poisson process)松软件可靠性模型,提出现有NHPP可靠性模型的不足与缺陷。首次将NHPP可靠性模型与问题等级进行关联。从测试人员针对轻微问题、非轻微问题的检测特性及开发人员对轻微问题、非轻微问题的排错难易程度及在排错时是否会引入新问题进行分析。给出基于问题等级的不完美排错的NHPP可靠性模型。特别是针对非轻微问题建立的NHPP可靠性模型,在考虑故障发现率时不仅考虑测试人员的发现问题的能力,同时综合考虑剩余故障的问题数。并且在排除错误时,不仅考虑错误排除时为不完全排除过程,同时考虑在排除的错误中可能引入新的错误。     

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.     

考虑故障排除率和引入率的软件可靠性建模

软件测试中排错过程的故障排除率并不是100％的,并且由于检测到的尚未被排除的故障影响还会引入新的故障,即存在故障排除率和故障引入率,两者是具有不同的下降趋势的减函数.针对上述问题,提出一种新的非齐次泊松过程软件可靠性增长模型,考虑了随时间变化的故障排除率函数和故障引入率函数.利用一组公开发表的包含故障检测数和故障排除数的软件失效数据集进行仿真与验证,实验结果表明,改进模型具有更好的拟合效果和预测能力.     

基于NHPP类软件可靠性通用模型研究与应用

对现有NHPP类软件可靠性模型进行分析总结,指明了已有NHPP类软件可靠性模型存在的不足及缺陷。综合考虑缺陷探测率、软件运行覆盖率、排除错误时的错误引入率等软件故障数的影响因素,提出了一种通用的NHPP类软件可靠性模型,最后对通用模型中的泛函数取特殊值后,求得期望故障数及软件可靠度,并对其进行分析,证明了所提模型的有效性。     

考虑排错过程引进故障的开源软件可靠性模型研究

近年来,开源软件在软件行业很受欢迎。但是,开源软件的可靠性却受到人们的广泛质疑。如何评估开源软件的可靠性是一个重要的问题。与传统的闭源软件相比,在建立开源软件可靠性模型时,必须考虑故障引入和故障检测与排错之间的延迟时间这两个因素。本文考虑了排错过程和不完美调试现象,提出了相应的开源软件可靠性模型。并且我们用两个开源软件故障数据集实来验证提出模型的拟合性能与预测性能。实验结果表明,提出的模型在开源软件可靠性评估中具有良好的拟合和预测性能。提出的模型可以用于开源软件在实际的开发过程中的可靠性评估。     

软件可靠性增长G-O模型的改进

在传统的软件可靠性增长G-O模型中,故障检测率和初始的故障总数是影响软件可靠性的2个重要因素.为了提高软件可靠性评估的可信性,考虑到在软件纠错的过程中可能会引入新的错误,把模型中潜在的故障总数和故障检测率看作随时间变化的函数,提出了改进的G-O模型,给出了解析方法,并将改进前后的G-O模型进行了对比,通过实例进行了验证...     

一种基于离散时间的NHPP软件可靠性增长模型

基于非齐次泊松过程的软件可靠性增长模型按时间域可分为连续时间模型和离散时间模型两类。现有的软件可靠性增长模型大多都是针对连续时间构造的,在一定程度上忽视了对离散时间模型的研究。利用概率生成函数构建两种基于离散时间的软件可靠性增长模型——基本模型和扩展模型,具有很大的实用性和必要性。构建的扩展模型以不完美排错情形作为基础,考虑到了由于故障排除而有可能引入新故障的问题,同时还考虑到了在软件排错过程中由于测试团队的熟练程度而引起的软件故障排除率的相对变化情况,这使得提出的模型更加符合实际。最后利用两组公开发表的