一种软件可靠性增长模型选择与综合方法

软件可靠性增长模型可以预测软件在将来某个时刻的可靠性,以此作为软件是否发布的依据.而目前常见的各种模型对不同失效数据集的预测能力并不一致.提出了一种软件可靠性增长模型选择和应用的框架,利用可靠性模型评价准则,对特定的失效数据集选择优选模型集,根据优选模型集利用神经网络较好的学习预测能力计算可靠性.利用此方法对实际软件项目中的失效数据进行了分析,并验证了它的有效性.     

一种模块化的实时软件可靠性测评方法

根据实时软件的可靠性评估需要,在分析传统软件可靠性增长模型局限性的基础上,提出了一种模块化的实时软件可靠性测评方法。该方法将系统的可靠性指标分配到各任务模块,并将贝叶斯理论用于单个模块的可靠性测评。相比基于可靠性增长模型的传统测试方法,该方法可降低系统测试的复杂程度,提高评估精度,特别适合对高可靠性软件的测评。     

基于执行时间模型的航天飞控软件可靠性测试

航天飞行控制软件是一种具有高可靠性要求的软件系统,但是目前对航天飞控软件的可靠性还没有进行定量的度量和管理.尝试将软件可靠性的定量模型应用于航天飞控软件系统的测试过程.介绍了基本执行时间可靠性模型,提出了基于历史失效数据拟合的模型校准方法,讨论了基于基本执行时间可靠性模型的软件可靠性增长测试和可靠性检定测试.     

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.     

考虑用户行为和排错延迟的软件运行可靠性增长模型

传统的软件可靠性模型大多都假设软件测试环境和运行环境相同,也就是使用软件测试阶段的失效数据来预测软件运行可靠性。众所周知,软件固有故障的排除能提高系统可靠性,然而另一种现象就是随着用户对软件熟悉程度的提高,软件的失效率也会降低。文中研究了软件固有故障检测过程、固有故障纠正过程和外在失效过程的特征,建立了考虑用户行为和排错延迟下的软件运行可靠性增长模型。通过一组来自于开源软件用户缺陷跟踪系统中的真实数据进行数值分析,实验结果表明提出的模型具有较好的效果。     

多层缺陷关联效应对软件可靠性增长过程的影响

软件系统中的缺陷通常以非常复杂的方式互相关联,并最终导致系统失效。基于非齐次泊松过程的软件可靠性增长模型,是一种描述软件随机失效行为和测量软件可靠性增长过程的常见工具。为此,考虑到有关联作用的多层缺陷,提出一个基于非齐次泊松过程的软件可靠性增长模型来研究软件系统的可靠性增长过程,并通过现实数据集对模型的性能进行评估。研究表明,新模型抓住了多层缺陷的关联效应,很好地拟合了缺陷数据集,且优于传统模型。此外,对于同时考虑了可靠性要求和测试成本的软件发行策略,研究发现,如果测试团队忽略缺陷不同层之间的关联效应,会使软件包发行到市场的最佳时间提前,从而相应的增加整体成本。     

基于Gompertz模型与回归分析模型控制测试质量的工程化方法

如何量化软件测试的过程,在CMMI模型中,除了建立过程性能模型和基线,还可以引入可靠性增长的模型对软件测试过程产品的质量的进行预测,采用Gompertz模型实现了对软件测试过程的投入进行预测,以及产品的质量进行预测的方法。     

自动化空中交通管制系统软件可靠性评估研究

文章提出了评估自动化空中交通管制系统(AATCS)软件可靠性的一种新方法—基于PCR的软件可靠性评估。经操作员和软件支持业务人员(SSF)现场测试,对发现、过滤的软件故障进行确认,生成S2级的软件系统问题变更报告(PCR)。采用CROW-AMSSA(NHPP)模型进行系统的可靠性增长计算,通过极大似然估计法确定模型的参数,经过计算得到AATCS的S2级失效强度和可靠性预测趋势。     

硬/软件可靠性增长模型

在现有的描述计算机系统可靠性增长的模型当中,提出了一个描述硬/软件综合系统 可靠性增长的二维跳跃马氏链模型.该模型基于下面两个主要假设:1)在故障间隔期间内, 硬、软件的故障率均是常数,硬(软)件的故障率仅在每个硬(软)件的故障恢复点处发生跳 跃变化.2)同一时间发生多于一次故障的机会近乎为0.本文推导了系统各种可用度指标 的显式表达式,并给出计算复杂度的度量.为了降低应用时求解的复杂程度,在当前硬、软 件可靠性增长模型研究的基础上,提出了一种在工程应用中的简化计算方法.     

基于AⅧAA模型的弹上电子设备可靠性增长试验研究

采用工程界普遍使用的AMSAA模型,对某型弹上电子设备进行了可靠性增长试验,达到了预期的可靠性增长目标,验证了AMSAA模型方法的合理性,并简述了一种在AMSAA模型基础上采用牛顿迭代法来预测特定MTBF下的试验时间的方法,该方法合理可行,对开展可靠性增长与可靠性增长试验工作具有重要的实际意义。     

基于Bayes-GO的复杂系统可靠性评估模型

针对复杂系统可靠性评估困难问题,提出一种基于Bayes．GO方法的复杂系统可靠性评估模型。采用Bayes方法融合多源先验信息,建立单元级可靠性模型,再用GO方法综合单元级可靠性参数,获得系统可靠性模型。通过某复杂电子设备可靠性评估实例,验证模型的有效性。结果表明,该方法既有Bayes方法充分利用先验信息的优点,又兼具GO方法直观、简便的特点,在相关领域应用中具有较高的参考价值。     

软件可靠性数据预处理研究

软件可靠性模型是根据与软件可靠性相关的数据,以统计方法或模糊方法对软件的可靠性进行度量、评估和预测。以往对软件可靠性的预测是针对原始数据进行建模,而原始数据所存在的不平稳性的缺陷,直接导致可靠性模型预测结果的误差较大。本文以软件可靠性模型研究中原始数据存在的问题为出发点,探讨提高软件可靠性预测的方法。通过对可靠性数据的预处理,解决其不平稳性导致预测结果误差较大的问题。     

基于经验数据的软件可靠性模型研究

软件的可靠性同其正确性和性能同样的重要,软件可靠性模型是软件可靠性定量分析的技术基础.对基于经验数据的软件可靠性模型进行了研究,并进行工程化实现,已应用于多个测试项目的测试评估,对软件的可靠性和测试的充分性进行了定量分析.     

一种满足可靠度期望的网构软件优化方法*

Internet环境下网构软件的开发是一个构件组装过程,传统的软件可靠性技术在其应用过程中面临着新的挑战。建立了网构软件的抽象模型和物理模型,介绍了可靠性的形式化定义及五种构件组装结构的可靠性度量方法,提出了一种满足可靠度期望的网构软件优化方法。该方法将复杂的网构软件结构进行串行化,以抽象构件、链路的可靠度期望阈值过滤无效分支,以网构软件的可靠性期望筛选较优路径,应用一种改进的蚁群优化算法求解,从而实现了网构软件抽象模型与物理模型的映射。实验仿真及分析表明,该方法适用于解决开放式环境下网构软件的可靠性优化问题,相对于传统方法,它具备较好的执行性能。     

基于Copula函数的导弹多性能退化可靠性评估

针对导弹系统多性能退化中的各性能参数的关系问题,提出了一种评估导弹多性能退化可靠性的数学模型.根据多性能退化失效机理,建立了多性能退化可靠性模型,利用引入的Copula函数描述各性能之间的关系,建立了基于Copula函数的多性能退化可靠性评估模型,并通过实例仿真对导弹系统的可靠性进行了评估.结果表明:模型在保证准确可信的基础上,有效减小了计算量,为评估系统多性能退化可靠性模型研究提供了一种新方法,具有较好的推广性和实用性.     

软件测试中可靠性模型的设计与研究

软件测试是保证软件质量和提高软件可靠性的关键所在,而软件可靠性是衡量软件质量的重要指标之一,二者有着非常紧密的联系。软件可靠性模型既是软件可靠性进行定量分析的基础和保障,也是软件可靠性进行预测的核心和关键,对保证软件质量起到了非常重要的作用。文中结合软件测试与软件可靠性及其模型的相关理论,通过对Seeding模型的分析与改进,提出了一种适用于软件测试的可靠性模型。实验结果表明,使用文中提出的软件可靠性模型能较好地满足软件对可靠性评估的要求,较好地应用在软件测试中。     

基于神经网络的级联软件可靠性模型

针对一般经典软件可靠性模型适用范围的局限性问题和预测精度问题,提出了一种新的级联模型.将4个经典软件可靠性模型的输出作为误差背向传播(error back propagation,BP)神经网络的输入,级联组合成一个软件可靠性模型,称之为级联软件可靠性模型.通过对一组经典的实际软件故障数据SYS1进行实验,将级联软件可靠性模型与4个经典软件可靠性模型预测的结果进行对比,结果表明级联软件可靠性模型的预测精度要远远高于4个经典软件可靠性模型,而且具有更好的通用性.     

级联网络的软件可靠性预测

研究软件可靠性准确预测问题,软件存在动态失效性,且引起软件运行失效的原因具有随机性,不同可靠性模型预测相同软件得到的结果不一致,通用性比较差,导致预测精度低。为了提高软件可靠性预测精度,提出一种级联网络的软件可靠性预测模型。采用4种经典软件可靠性模型的输出作为BP神经网络模型的输入,利用各种单一预测模型的优点,建立一种新的级联软件可靠性模型。仿真结果表明,级联网络模型具有更高的预测精度和通用性,验证了级联网络预测模型对软件可靠性预测的有效性和良好的应用前景。     

FC-AE-ASM网络的模糊可靠性研究

针对目前FC-AE-ASM(fibre channel avionic environment anonymous subscriber messaging)网络可靠性计算问题, 以网络任务模型为基础, 提出了FC-AE-ASM网络的模糊可靠性模型。该模型主要分析了FC-AE-ASM网络的三种基本拓扑, 得出了这三种结构的模糊可靠性表达式。同时, 结合串并联的推导方法, 推导出了FC-AE-ASM冗余网络的模糊可靠性计算式。对实例的计算结果表明, FC-AE-ASM网络模糊可靠性的改善取决于关键因素, 并且基本路径冗余网络在自身网络可靠性较高时与全网冗余网络性能基本相同。