导读:本文包含了软件可靠性模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:可靠性,模型,软件,正态分布,组合,不完美,过程。
软件可靠性模型论文文献综述
毕翔,吴家伟,陆阳[1]（2019）在《基于遗传算法优化的软件可靠性组合模型评估》一文中研究指出文章针对现有软件可靠性组合模型评估方法在模型选择、评估精度和评估效率方面的不足,从软件可靠性模型特征的形式化定义出发,借助特征量化获取的特征矩阵,给出了构建软件可靠性模型基本集的统一方法。依据软件可靠性评估的特点,对传统遗传算法的适应度函数和爬山操作进行了改进,并将其用于基模型权值的求解。在此基础上,给出了基于加权组合基模型的软件可靠性评估方法。实例验证表明,该方法在全局评估精度和评估效率上均有显着提升。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
张峰,费琪,李耀敏[2]（2019）在《基于软件圈复杂度相关的不完美排错可靠性增长模型》一文中研究指出首次将软件可靠性模型与软件圈复杂度进行了关联,将软件圈复杂度划分为叁个等级:普通、复杂、特别复杂。针对不同等级的圈复杂度,分别从代码状况、可测性、可维护性、对测试人员能力的要求、对开发人员能力的要求5维角度进行了充分分析,从而给出了基于软件圈复杂度相关的不完美排错可靠性增长模型。在进行可靠性模型建模的同时综合考虑了故障的检测率、故障排错率、排错时故障的引入率叁大因素,最后将该方法应用于一组实验数据进行分析,证明了该方法的可用性,同时将该模型的拟合数据与现有模型的拟合数据进行了比较,证明了该方法的有效性。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2019年11期）
李思雨[3]（2019）在《基于极限学习机的组合软件可靠性模型研究》一文中研究指出针对单一软件可靠性模型适应性不强和数据驱动模型稳定性较差的问题,本文选取3种典型软件可靠性模型作为基模型,利用极限学习机对基模型的预测结果进行加权优化,得到组合软件可靠性模型,实现经典软件可靠性模型和人工智能算法的有机结合。通过对3组失效数据进行仿真实验,并与单一模型、基于其他神经网络算法的组合模型以及数据驱动模型的预测结果进行对比,验证了本文模型能够有效地提升预测精度和模型的适应性。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年11期）
荆园园[4]（2019）在《基于指数平滑模型的通信软件调度可靠性分析》一文中研究指出随着社会信息化程度的提高,计算机数据的采集越来越依赖于软件系统,对系统的可靠性要求就越来越高。一般要求通信系统要实时高效。只有稳定才能持续地提供可靠的通信服务,所以通信软件的可靠性是一个更加重要的指标。跳出传统软件可靠性演绎建模的束缚,基于单指数平滑模型和双指数平滑模型,并考虑通信软件系统的特点,将传统软件可靠性演绎模型与指数平滑模型进行对比实验,验证本文设计通信软件可靠性的强度。(本文来源于《信息通信》期刊2019年10期）
惠子青,刘晓燕[5]（2019）在《基于高斯新分布的软件可靠性增长模型研究》一文中研究指出高斯新分布是在正态分布的基础上扩展延伸而来,它的主要作用在于针对客观存在的不对称高斯分布进行充分拟合,精确表达出以期望值描述随机变量的频数分布在单峰条件下的误差和概率分布。基于高斯新分布的的软件可靠性增长模型的提出有助于人们在软件过程中所产生的错误误差进行分析,减少了在软件过程中人为主观因素是造成的不确定性。本文最后通过两个实验数据集,说明了基于高斯新分布的SRGM能更好地拟合和预测数据。(本文来源于《数据通信》期刊2019年04期）
徐立[6]（2019）在《考虑不完美排错和检测率下降变化的软件可靠性模型》一文中研究指出为评估软件的可靠性,提出一种软件可靠性模型(IDDD模型)。模型考虑了bug检测率随测试时间呈下降变化及修复bug时会引入新的bug等实际情况,在拟合和预测性能方面有较好的表现。在经典bug数据集上使用公认拟合和预测性能评价指标(SSE、Rsquare和AIC)与5个性能优秀的可靠性模型(G-O模型、P-Z模型以及3个考虑不完美排错的模型)进行对比,实验结果表明:所提出模型在拟合和预测性能上表现优于其他模型,能更有效地在实际软件测试中预测软件中剩余bug的数量。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年08期）
徐雅琴,米晓萍,王金勇,翟新梅[7]（2019）在《基于Cobb-Douglas函数的二维网络软件可靠性增长模型》一文中研究指出一般来说,网络软件可靠性测试是不同于传统软件的可靠性测试.因为和一般软件相比,网络软件是运行在更加复杂和动态变化的环境下.传统软件可靠性模型一般仅仅考虑在测试过程中测试时间的变化.为了在软件测试过程中整合时间和负载变化,通过综合考虑两个因素对网络可靠性的影响,提出用Cobb-Douglas函数来整合两个关键因素,并建立二维的软件可靠性增长模型来评估网络软件的可靠性.通过使用ICRMS和SMU/SEAS网站的两个服务器日志的负载和失效数据,进行相关的拟合和预测实验.实验结果指出,二维软件可靠性增长模型能够准确地拟合网络软件的失效数据和有效地预测网络失效发生.(本文来源于《太原师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
王红胜,曹凯,徐超,安元伟[8]（2019）在《基于有线系统的软件可靠性测试模型应用研究》一文中研究指出失效数据和可靠性模型作为软件可靠性研究的两个关键内容,在不同的软件可靠性模型中对失效数据的评估分析存在差异性。本文介绍了当前软件可靠性研究的重点内容,并搭建了基于故障检测时间的软件可靠性评估系统。该系统把常见的11种数学函数应用到软件可靠性增长评估模型中,根据不同数学模型计算的AIC和BIC值对最优配置模型进行选择,并利用公开的失效数据对结果进行了验证。(本文来源于《广播与电视技术》期刊2019年06期）
王金勇,张策,米晓萍,郭新峰,李济洪[9]（2019）在《Weibull分布引进故障的软件可靠性增长模型》一文中研究指出软件调试是复杂过程,可能会受到很多种因素的影响,例如调试资源分配、调试工具的使用情况、调试技巧等.在软件调试过程中,当检测到的故障被去除时,新的故障可能会被引进.因此,研究故障引进的现象对建立高质量的软件可靠性增长模型具有重要意义.但是到目前为止,模拟故障引进过程仍是一个复杂和困难的问题.虽然有许多研究者开发了一些不完美调试的软件可靠性增长模型,但是一般都是假设故障内容(总数)函数为线性、指数分布或者是与故障去除的数量成正比.这个假设与实际的软件调试过程中故障引进情况并不完全一致.提出一种基于Weibull分布引进故障的软件可靠性增长模型,考虑故障内容(总数)函数服从Weibull分布,并用相关的实验验证了提出的模型的拟合和预测性能.在用两个故障数据集进行的模拟实验中,实验结果指出:提出的模型和其他模型相比,有更好的拟合和预测性能以及更好的鲁棒性.(本文来源于《软件学报》期刊2019年06期）
孙媛,夏菲,宋大勇[10]（2019）在《航空装备软件可靠性增长模型研究》一文中研究指出针对航空装备软件可靠性评估问题,构建了软件故障时间服从正态分布的可靠性增长模型。模型有较强的灵活性,对不同的软件故障数据有较强的适应能力。在研究过程中,假设故障时间服从截取正态分布和对数正态分布,采EM算法,基于NHPP的SRGM的模型框架构建了一种软件可靠性增长模型。通过对16种典型故障数据的适应性和准确性进行测试,证明了设计方法和模型对不同分布形式故障数据的强适应性,验证了所建模型在工程中应用的有效性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年06期）
软件可靠性模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
首次将软件可靠性模型与软件圈复杂度进行了关联,将软件圈复杂度划分为叁个等级:普通、复杂、特别复杂。针对不同等级的圈复杂度,分别从代码状况、可测性、可维护性、对测试人员能力的要求、对开发人员能力的要求5维角度进行了充分分析,从而给出了基于软件圈复杂度相关的不完美排错可靠性增长模型。在进行可靠性模型建模的同时综合考虑了故障的检测率、故障排错率、排错时故障的引入率叁大因素,最后将该方法应用于一组实验数据进行分析,证明了该方法的可用性,同时将该模型的拟合数据与现有模型的拟合数据进行了比较,证明了该方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
软件可靠性模型论文参考文献
[1].毕翔,吴家伟,陆阳.基于遗传算法优化的软件可靠性组合模型评估[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019
[2].张峰,费琪,李耀敏.基于软件圈复杂度相关的不完美排错可靠性增长模型[J].舰船电子工程.2019
[3].李思雨.基于极限学习机的组合软件可靠性模型研究[J].计算机与现代化.2019
[4].荆园园.基于指数平滑模型的通信软件调度可靠性分析[J].信息通信.2019
[5].惠子青,刘晓燕.基于高斯新分布的软件可靠性增长模型研究[J].数据通信.2019
[6].徐立.考虑不完美排错和检测率下降变化的软件可靠性模型[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[7].徐雅琴,米晓萍,王金勇,翟新梅.基于Cobb-Douglas函数的二维网络软件可靠性增长模型[J].太原师范学院学报(自然科学版).2019
[8].王红胜,曹凯,徐超,安元伟.基于有线系统的软件可靠性测试模型应用研究[J].广播与电视技术.2019
[9].王金勇,张策,米晓萍,郭新峰,李济洪.Weibull分布引进故障的软件可靠性增长模型[J].软件学报.2019
[10].孙媛,夏菲,宋大勇.航空装备软件可靠性增长模型研究[J].计算机仿真.2019
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