软件可靠性模型研究进展

软件可靠性模型旨在根据软件失效数据,通过建模给出软件的可靠性估计值或预测值.它不仅是软件可靠性预计、分配、分析与评价的最强有力的工具,而且为改善软件质量提供了指南.对近年来提出的多种不同的软件可靠性模型进行分类剖析,讨论了部分模型的预测能力和适用性,分析了多个模型适用性差的原因,还对未来的研究趋势进行了展望.     

基于GM模型的软件可靠性建模

将灰色理论应用于软件可靠性建模研究,通过对历史失效数据进行建模,对软件的下一步失效时刻进行预测。为验证该模型的预计精度,将其应用于多组广泛被认可的数据,通过计算度量元短期相对误差（SRE）与经典的可靠性模型进行比较,结果表明,基于GM的模型对将来失效时间间隔的预测更加准确。     

考虑软件不同失效过程偏差的软件可靠性模型

软件可靠性分析是根据软件失效数据等信息,通过合理建模来对软件可靠性进行预计和评价.现有的基于随机过程的可靠性模型一般采用均值过程来描述软件失效数据,然而,软件失效数据的模型化实质上应该是使其成为某个随机过程的一个样本轨迹.文中建立了考虑软件不同失效过程偏差的软件可靠性模型,用NHPP过程表示失效过程均值函数的变化趋势,ARMA过程表示实际失效过程对均值过程的偏差序列.在两组公开发表的真实数据集上对模型的实验表明,新模型较之一些广泛使用的NHPP软件可靠性模型在拟合能力及适用性上有明显的提高,并且保持了较好的预测能力.