基于模型的软件可靠性研究

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基于神经网络组合模型的软件可靠性评估研究

由于神经网络可以用于多种问题领域，在软件可靠性研
１引言
随着软件工业的发展及软件系统的广泛使用，软件的可靠性评估问题越来越引起人们的注意。为了实现对未来失效的预测，提高软件可靠性的预测精度，究人员已经提出研了很多种软件可靠性模型，但是没有一种模型能够适用于所
ｎｔｏｋｔｂａｎｓｔｓａｔｒｅｒｉａｉｎ．Ｔｈｅｕｔｆｅｐｒｍｅｔｓｏｔａｈｅｎｕａｔｏｋｃｍｂｎａｉｎｒｏｅｒｏｏｔｉａｉｆｃｏｙｇｎｅａｚｔｏｗｌｅｒｓｌｓｏｘｅｉｎｈｗｈｔｔｅｒｌｎｅｒｏｉｔｄ・ｗｏｏｅａｆｅｔｅｙｉｒｖｈｅｆｒｃｓｉｇａｃｒｃｆｓｆｒｅｉｉｉｙｌｃｎｅｆｃｉｌｍｐｏｅｔｏｅａｔｎｃｕａｙｏｏｗａｅｒｌａｌｔ．ｖｔｂＫＥＹＷＯｌＤＳ：ｍｂｉｄｍｏｅ；ｕａｔＳｆｒｅｉｂｌｔｓｅｓｎｉＣｏｎｅｄｌＮｅｒｌｎｅ；ｏｔｅｒｌａｉｉｙａｓｓｍｅｔｗａ
ｆｒｆｎｔｎｃｒｅｐｎｉｇｔｈｅｅｔｄｂｓｄ１ｈｅｒｌｎｔｒｏｉａｉｎｍｏｅａｓｍａｌｒｓｚｅｕｃｉｏｒｓｏｄｎｏｔｅｓｌｃｅａｅｍｏｅ．Ｔｅｎｕａｅｗｏｋｃｍｂｎｔｄｌｃｎｕｅａｓｌｅｉｅｏｏ
ＷＡＮＧｏ—Ｚ，ｅＧａＵＬＩＷｉ—ｈａＸＵｎ—ｌｇｕ，Ｙａｉｎ

基于模型的软件测试方法

基于模型的软件测试方法在软件开发过程中，测试是一个至关重要的环节，它可以帮助发现和修复软件中潜在的缺陷和错误。

然而，传统的手动测试方法在效率和可靠性方面存在一定的局限性。

为了解决这些问题，基于模型的软件测试方法被提出并广泛应用。

基于模型的软件测试方法是一种使用模型驱动测试的策略。

这种方法的核心思想是基于软件系统的形式化模型来指导测试活动，从而使测试过程更加自动化、可靠和高效。

下面将详细介绍基于模型的软件测试方法的主要特点和优势。

基于模型的软件测试方法可以提高测试的自动化程度。

通过建立软件系统的形式化模型，测试人员可以根据模型自动生成测试用例，而无需手动生成。

这不仅减少了测试人员的工作量，还提高了测试的效率和可重复性。

基于模型的软件测试方法可以提高测试的可靠性。

在软件系统的形式化模型中，可以准确地描述系统的行为和功能，以及各个模块之间的交互关系。

测试人员可以基于这些模型来设计测试用例，确保测试的完整性和覆盖度。

这样，可以更全面地发现软件中的潜在问题，并提前修复。

基于模型的软件测试方法还支持测试的可变性和可扩展性。

在软件开发过程中，需求和设计常常会发生变化。

通过模型驱动测试，可以快速地更新测试用例和测试环境，以适应需求和设计的变化。

同时，基于模型的测试方法还可以轻松地扩展到更复杂的系统和不同的测试场景。

除了以上优势，基于模型的软件测试方法还可以提高测试的可见性和协作性。

在模型中，测试人员可以明确地描述测试的目标、策略和结果评估标准，促进团队成员之间的沟通和合作。

模型还可以用于生成测试报告和文档，方便项目管理和进度跟踪。

当然，基于模型的软件测试方法也存在一些挑战和限制。

模型的构建需要投入一定的时间和精力。

尤其是对于复杂的系统，建立详细的模型可能需要大量的工作量。

模型本身可能存在不完善或错误的情况，这可能导致测试的不准确性。

因此，在使用基于模型的软件测试方法时，需要对模型的质量进行严格的检查和验证。

综上所述，基于模型的软件测试方法是一种高效、可靠和可扩展的测试策略。

基于功能结构模型的软件可靠性评估

ｕｎｅｓａｄｔｅｓｆｗａｅｒｌａｌｔ．ｄｒｔｎｈｏｔｒｅｉｂｉｙｉ
Ｋｅｗｏｄｓｆｎｔｎｌｒｈｔｃｕａｍｏｅ；ｒｌｂｌｙｓｅｓｎ；ｆｉｒｍｏｅ；Ｂａｅｙｒ：ｕｃｉａｏａｃｉｔｒｌｄｌｅｉｉｔｅａｉａｓｓｍｅｔａｌｅｕｄｓｙｓ
ｍｅｈｄ；Ｆａｌ— ｅｎｌｓｓｔｏｕｔＴｒｅａａｙｉ
ｉ引言
过去。人们常常把软件的可靠度当作１，但是．随着计算机系统应用的深入和复杂化，由于软
件问题而导致的系统失效已越来越为人们所关注，
作者简介：胡正东（９２）１８一，男，四川达州人，国防科学技术大学航天与材料工程学院硕士研究生，研究方向为试验统计
与数据处理。：
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ＡｒｈｔｃｕａｏｅｃｉｅｔｒｌＭｄｌ
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基于模型驱动的软件系统设计研究

基于模型驱动的软件系统设计研究随着信息技术的快速发展，现代社会的许多方面都与软件系统的发展相关。

为了保证软件系统的有效性和可靠性，软件设计过程变得越来越关键。

在这样的情况下，基于模型的软件系统设计越来越受到关注。

基于模型的软件系统设计（Model-Driven Software Design，简称MDSD）是一种通过建立模型来指导软件系统设计过程的方法。

MDSD从用例分析开始，使用建模语言来建立不同层次的模型，包括构件、框架、设计和代码，并通过模型转换技术将这些模型自动转换为可执行代码。

MDSD方法的核心是面向模型的软件开发（Model-Driven Development，简称MDD）。

MDD不仅可以提高软件开发效率，而且因为在设计阶段就可以发现设计中的问题，从而可以避免在后续的开发过程中出现大量的缺陷。

由于模型是近似现实的抽象表示，因此它可以用于许多领域的设计，例如物理系统、电子工程和计算机网络等领域。

在MDSD中，系统设计和开发过程不再是基于手动编码和手动测试的流程，而是基于模型的自动转换和代码生成。

在建立软件系统设计模型的过程中，充分利用领域特定语言（Domain-Specific Language ，简称DSL）是非常重要的。

DSL是一种专门针对特定领域的语言，既可以自定义语法也能按照需要提供特定语义。

因此，使用DSL建立的系统模型往往具有更好的表达能力和视图表达能力。

另外，在MDSD中，自动化的模型转换工具可以通过灵活的DSL语言来辅助模型建立和模型转换。

MDSD方法的另一个优势是多个设计底层模型可以自动转化为高层软件系统的模型。

这样不仅可以提高开发效率，同时也可以更好地保证模型的一致性和系统性。

由于这个设计模式的自动转换特点，使得模型转换的正确性更高，从而减少系统的故障。

这是传统软件设计方法所无法比拟的优势。

同时，MDSD方法支持面向构建的开发方法（Component-Based Development，简称CBD）。

基于经验数据的软件可靠性模型研究

Ｒｅｅｒｈｏｌｂｌｙｍｏｅａｅｎｐａｔａａａｓａｃｆｅｉｉｔｄｌｓｄｏｒｃｉｌｔｒａｉｂｃｄ
ＬＩｅ，ＬＵｈ．ａｇｉＷＳｕｗｎ
（ｔｅｅａｏａｏｙｌｎｏｍａｏｃｒｙｒｄａｃｏｌｆｈｎｓＡａｅＳｉｃ，Ｂｉｇ００９ｈａＳｔＫｙｂｒｔｉｆｒｔｎｅｕｉ，ＧａｕｔＳｈｏｏＣｉｅｅｃｄｍｙｆｃｎｅｅｉ０３，Ｃｉ）ａＬｒｏｉＳｔｅｏｅｊ１ｎｎ
Ａｓｒｃ：ＴｅｒｌｂｌｙｏｆｒｓｍｐｒｎｓｈｏｒｃｎｓａｄｅｆｒｎｃｆｏｔａｅＴｅｅｉｉｔｄｌｆｏｔｒｅｂｔａｔｈｉｉｔｆｏｔｅｉａｏｔｔｅｃｒｔｅｓｒｍａｅｏｆｒ．ｈｌｂｌｍｏｅｏｆｅａｉｓｗａｓｉａａｔｅｐｏｎｓｗｒａｉｙｓｗａｉｔｅａｉｏｓｆｒｅｅａｉｔａｔａｉｅａｙｉＴｅｅａｉｔｄｌｆｏｗｒｂｓｄｎｒｃｃｌａｒｓｎｅｉｌ．Ｔｅｓｓｆｏｔｌｂｌｑｎｉｔｌｓ．ｂｓｈｗａｒｉｉｕｔｖａｙｎｓｈｌｂｌｍｏｅｏｓｆａｅａｅａｔａｄｔｉｐｅｅｔｄｒｉｉｙｔｏｐｉａｓｍａｎｙｈ
维普资讯
期第２卷第９７
ＶＯ．７１２
ＮＯ．９
计算机工程与设计

软件测试中的基于模型的测试方法研究

软件测试中的基于模型的测试方法研究一、绪论随着软件行业的发展，软件测试越来越受到重视。

基于模型的测试方法是目前被广泛应用的一种测试方法。

本文主要介绍基于模型的测试方法的基本概念、应用场景以及如何进行基于模型的测试。

二、基于模型的测试方法概述基于模型的测试是指使用模型进行测试的方法，它基于模型的描述性能进行测试，将软件系统看做一个模型，通过对模型进行分析来确定软件系统的正确性、可靠性等各种特性。

其中，有限状态机模型、状态转换测试是基于模型的测试方法中比较常用的方法。

（一）有限状态机模型有限状态机（Finite State Machine, FSM）是一个能够表现有限状态集合、状态之间转换及对此转换作出反应的算法模型。

其中，状态表示软件系统在不同时间下可能处于的状态，转换则表示软件系统在不同状态间的转换。

有限状态机模型通过建立状态转移图、状态转移表等方式，对软件系统进行描述，以此进行分析、测试。

（二）状态转换测试状态转换测试是通过对软件系统进行分析，确定其中状态转换的方式，以此进行测试。

具体来说，首先需要对软件系统进行建模，建立状态转移图、状态转移表等模型，然后对这些模型进行分析，确定可能存在的错误、漏洞等，解决这些问题后，再进行测试确认。

三、基于模型的测试方法应用场景基于模型的测试方法适用于各种类型的软件系统，特别是自动化控制、嵌入式系统、通信系统等系统。

这些系统功能复杂、对可靠性、正确性、稳定性等方面要求高，所以需要使用这种能够对系统进行精细化分析、测试的方法。

四、基于模型的测试方法的实现流程基于模型的测试方法实现流程包括以下步骤：建模、分析、测试。

具体步骤如下：（一）建模建模是指建立软件系统的模型，这里以有限状态机模型为例，建立状态转移图、状态转移表等模型。

建模需要理解软件系统的功能、操作流程等，较为复杂的软件系统建模需要一定的时间和技术。

（二）分析分析是指对模型进行分析，找出可能存在的错误、漏洞等问题，并对其进行解决。

软件系统的可靠性建模与评估研究

软件系统的可靠性建模与评估研究在当今信息时代，各种软件系统已经成为人们生活和工作的重要组成部分。

然而，由于软件的复杂性和不断更新升级，软件系统发生故障并不罕见，给用户带来了不便和损失。

因此，研究软件系统的可靠性建模与评估具有十分重要的现实意义。

软件系统的可靠性建模是指在考虑到各种软件故障可能性的情况下，对软件系统进行数学或物理模型的建立，以便评估其故障率、维修率、失效模式等相关指标。

软件系统的可靠性评估则是根据实际测试数据或模拟数据，对模型进行参数估计和验证，从而得出软件系统的可靠性指标。

软件系统的可靠性建模和评估具有较高的难度和复杂性，需要考虑多个因素的影响。

以下是几个影响可靠性建模和评估的因素：1. 软件规模：软件规模越大，复杂度越高，可靠性建模和评估的难度也越大。

2. 软件结构：软件系统的结构对可靠性评估有显著影响。

如模块化结构和分层结构的软件系统往往较容易进行可靠性评估。

3. 软件复杂度：软件系统的复杂度包括代码结构复杂度和数据结构复杂度。

复杂的代码结构和数据结构往往会导致可靠性评估的困难。

4. 软件环境：软件运行的环境对可靠性评估也有较大影响。

例如，对于嵌入式软件系统而言，其环境会影响模型参数估计和预测的可靠性。

为了更好地进行软件系统的可靠性建模和评估，研究人员提出了各种方法和技术。

以下是几种常见的方法：1. 随机过程模型：随机过程模型是常用的可靠性建模方法，通过数学建模描述软件系统发生故障的过程，结合测试数据进行参数估计和预测。

2. 基于模型检测的方法：基于模型检测的方法通过对软件系统模型的形式化描述，检测其是否满足特定的性质。

该方法最大的优点是可以发现系统的死锁和冗余等缺陷。

3. 蒙特卡罗方法：蒙特卡罗方法通过随机模拟软件系统的运行过程，估计其可靠性指标。

该方法精度较高，但计算量较大。

除了上述方法外，还有多种方法可供选择，例如贝叶斯网络、神经网络、支持向量机等，研究人员可以根据实际情况选择最合适的方法。

基于模型的质量可靠性设计分析实践

基于模型的质量可靠性设计分析实践MA Yongyao;LAI Zhe;FANG Zihao【摘要】基于模型的系统工程已逐步地成为了产品设计的重要手段.通过大量的结构、性能和行为特性模型的支撑,保证了在基于模型的系统工程的全寿命周期设计过程中,产品设计活动和数据的统一.质量可靠性是产品的重要设计特性,但从传统的设计模式到目前的基于模型的系统工程的设计模式,都存在分析源头不统一的问题,这也影响了质量可靠性分析的效率、可信性和准确性.针对上述问题,提出了一种基于模型的质量可靠性分析方法,通过与基于模型的系统工程的设计模型接口,快速地建立了功能特性与质量可靠性的一体化分析模型,并自动地完成质量可靠性相关分析,解决了面向基于模型的系统工程的质量可靠性设计分析问题,并以某机载姿态控制装置为对象,验证了该方法的有效性.【期刊名称】《电子产品可靠性与环境试验》【年(卷),期】2019(037)003【总页数】8页(P25-32)【关键词】基于模型的系统工程;质量可靠性;一体化分析【作者】MA Yongyao;LAI Zhe;FANG Zihao【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TB114.320 引言随着人们对产品质量可靠性的重视程度的日益提高，产品可靠性与设计特性之间的融合以及综合权衡问题日益凸显，实现多因素融合的综合权衡分析逐渐地成为了工程界的共识和必然趋势。

产品在研制过程中面临的可靠性工作项目繁多，与产品结构、性能和行为特性相关的模型复杂多变，如何保证模型和数据的一致性，同时完成多特性间的权衡优化，成为了亟待解决的重要工程问题。

针对上述问题，本文在研究产品的功能结构、性能和行为特性等特征模型的基础上，对相关模型进行了扩展，运用系统工程技术来构建综合模型，提出了基于综合模型的可靠性分析方法，实现了可靠性各项工作之间的协同，在保证模型及分析结果一致的基础上，有效地提高了质量可靠性设计分析的工作效率。

1 基于模型的系统工程产品设计基于模型的系统工程（MBSE:Model-Based Systems Engineering）是一种形式化的建模方法学，是为了应对基于文档的传统系统工程工作模式在复杂产品和系统研发时面临的挑战，以逻辑连贯一致的多视角通用系统模型为桥梁和框架，实现跨领域模型的可追踪、可验证和全生命期内的动态关联，进而驱动一些贯穿于从概念方案、工程研制、使用维护到报废更新的人工系统全生命期内的、从体系往下到系统组件各个层级内的系统工程过程和活动（包括技术过程、技术管理过程、协议过程和组织项目使能过程）。

基于Markov链使用模型的软件可靠性测评方法研究

●
软件认证
使用模型建模
●
＇
模型分析与验证
‘
测试计划
统计测试）行了详细论述川强调在测试过程中通过某种方进，
式近似地模拟软件真实的运行，通过测试被测软件使用全并集的某个子集的表现，反映系统整体性能。测试的基本过程要求首先确定一个以概率方式定量描述软件系统使用过程的统计模型，Ｍａｋｖ使用模型，使用模型能够以统计方即ｒｏ链该式反映软件结构特性与行为特性，过对使用模型进行统计通学计算、析，一步改进和完善模型，最终完成对模型合分进并理性的验证。据最终获得的使用模型及其相应的模型分析依结果，合测试资源和测试时间，以制定出高效、行的测结可可试计划。测试用例依据使用模型随机生成，例能够合理地用反映软件使用的统计规律，得到的测试结果能够真实地反所
中图法分类号：Ｐ１．Ｔ３１５
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２２０）２２６．４１０．０４（０７１．７８０
ＳｆｒｅｉｂｌｙｔｓａｄｅａｕｔｎｂｓｄｏａｋｖｃａｎｕａｅｍｏｅｏｔｅｒｌｉｔｔｎｖｌａｉａｅｎＭｒｏｈｉｓｇｄｌｗａａｉｅｏ

基于NHPP类模型的Web软件可靠性分析

第３卷第１期８４
Ｖ＿．８０３１
・
计
算
机
工
程
２１０２年７月
Ｊｌ２２ｕｙ０１
Ｎｏ．４１
ＣｏｕｔｒＥｎｉｅｉｇｍｐｅｇｎｅｒｎ
软件技术与数据库・
文章■号：０ｍ３２（ｌ１＿ｏ＿３文献标识码ｔＡ１０一４８０２４２＿２）－ｏ
通过引入Ｂｒｕｒｘ测试工作量函数的ＮＨＰ类软件可靠性增长Ｐ
作者１介：育杨剑锋（９６）男，１８－，博士研究生，研方向：主软件工程，
可靠性分析；赵明，教授、博士生导师；胡文生，博士研究生Ｅｍｉｊ２２２．ｍ — ａ：ｙ３＠１６ｏｌｆｃ收稿日期：２１－ — １０１９２０
（ＲＳＧＭ）Ｗｅｒｌａ；ａｌｒｒｃｓ；ｂｗｏｋｏｄｆｉｅｐｏｅｓｕ
ＤＯＩ１．９９．ｓ．００３２．１．．７：０３６／ｉｎ１０ —４８０２１０ｊｓ２４０
ｌ概述
万维网（ｗｗｗ，简称Ｗｅ）ｂ是一种通过因特网提供信息获
ｒ．ｌｇｆＣｏｕｅｃｅｃａＣｏｌｅｏｅｍｐｔｒＳｉｎｅ＆ＩｏｍａｉｎｂＲｅｉｂｌｙｎｇｎｅｒｓａｃｎｅｆＧｕｚｏｏｉｃ；ｎｆｒｔｏ；．ｌｉｉＥｉｅｉＲｅｅｒｈＣｅｔｒｏａｔｎｇｉｈｕＰｒｖｎｅ
第３卷８
第１４期Ｐ类模型的Ｗｅ软件可靠性分析Ｐｂ

基于LSTM的软件可靠性预测模型研究

基于LSTM的软件可靠性预测模型研究基于LSTM的软件可靠性预测模型研究摘要：在软件开发过程中，软件可靠性预测是一个重要的问题。

传统的可靠性预测方法通常需要大量的统计和计算，且预测精度有限。

为此，本文研究了基于LSTM的软件可靠性预测模型，该模型可以通过学习历史数据，对未来的软件可靠性进行预测。

我们首先对LSTM网络的基本原理进行了介绍，然后分析了其在软件可靠性预测中的优势。

接着，我们提出了一种基于LSTM的软件可靠性预测模型，并对该模型进行了实验验证。

实验结果表明，我们的模型具有良好的预测精度和稳定性，且能够适应不同类型的软件项目。

关键词：软件可靠性预测；LSTM网络；时间序列；预测模型引言随着计算机技术的不断发展和普及，软件已经成为人类生活中不可或缺的一部分。

然而，软件的开发和维护也面临着诸多挑战，其中可靠性是一个重要的问题。

在软件开发过程中，预测软件的可靠性是一项必要的任务。

传统的可靠性预测方法通常需要大量的统计和计算，且预测精度有限。

因此，我们需要一种新的可靠性预测方法，能够通过学习历史数据，对未来的软件可靠性进行预测。

近年来，深度学习技术在各个领域都取得了重大的进展。

其中，LSTM网络作为一种特殊的循环神经网络，对于处理时间序列数据具有很大的优势。

在软件可靠性预测中，时间序列数据是非常重要的，因为软件的可靠性往往会随着时间的推移而发生变化。

因此，基于LSTM的软件可靠性预测模型具有很大的潜力。

本文将介绍基于LSTM的软件可靠性预测模型。

首先，我们将简要介绍LSTM网络的基本原理，并分析其在软件可靠性预测中的优势。

接着，我们将提出一种基于LSTM的软件可靠性预测模型，并对该模型进行实验验证。

最后，我们将总结实验结果，并展望未来的研究方向。

LSTM网络原理LSTM网络是一种特殊的循环神经网络，其主要解决了传统循环神经网络中存在的梯度消失和梯度爆炸问题。

LSTM网络主要由三个门组成：遗忘门、输入门和输出门。

基于Bayes网的软件可靠性模型研究与系统设计

软件可靠性测评深入到软件开发的前期阶段。
赖程度，若没有父节点，则定义一个边沿概率分布。
在Ｂｙｓ中，量用来表示现实世界的事件或ａｅ网变对象，过观察研究这些变量的表现就可以把该问题通
模型化。Ｂｙｓａｅ网的基本思想是借助网络结构中所蕴含的变量之间独立性或条件独立性，将联合概率分布分解为一系列边沿概率和条件概率的乘积，问题转把
化为边沿概率和条件概率的确定。
１Ｂｙｓａｅ网
Ｂｙｓ网使用一种比较适度的条件性假设马尔可ａｅ
收稿日期：０７０－６２０－０。３
故障运行的概率。软件可靠性预测是以软件可靠性模
型为基础对软件的可靠性进行评价和预测。
软件可靠性与很多因素有关，这些因素又相互关联，要正确地分析可靠性，就要考虑与其相关的因素，
但这又可能使得模型变得复杂难解。时至今Ｅ，ｔ国内外软件可靠性模型已发表的不下百种，中广泛使用其的是概率类模型，为了保证模型的可解性，常规定一常些假设条件，在实际情况下，而这些情况很难满足；于是出现了挑战概率类模型的神经网络方法，它又存但在结构选取的随意性和输人数据不完整从而无法进行有效处理的不足。随着一种新技术Ｂｙｓ贝叶斯）ａｅ（网
吴良清
（苏州市软件产业发展办公室，苏省苏州市２５０）江１０２

基于多模型变权重组合的软件可靠性仿真研究

第￡计数期内，种预测模型对该软件累计失个第在第ｔ个计数期内，ｉ第种预测模型在组合预测
效数的预测数值：
— —
的最小二乘支持向量机模型（Ａ— ＳＭ）ＧＬＶ和基于模拟退火算
法的ＢＰ神经网络模型（ＡＢ）测能力进行比较，Ｓ—Ｐ预比较结果证明了该组合预测模型具有更强的预测能力。
性。
合预测模型。该模型可极大提高提高组合模型的预测性能。
３基于样本点的变权重组合预测模型
假设对某一软件进行测试．实验结果得到 Ⅳ个计数期失效数据的时间序列，利用其中个计数期的样本数据建立可靠性预测模型．剩余 Ⅳ 一Ｍ个数据则视为样本外数据用来对模型进行检测；然后建立ｎ种单一的软件可靠性预测模型此
用于各种领域，且都在一定程度上取得了较好的效果。并在组合预测中，定权重组合预测研究较早．定方法也确比较成熟，主要有等权平均法、方差倒数法、均方倒数法等。上述方法共同之处就是组合模型中的权重值都是常数，预测结果是各个单一预测模型预测结果的线性加权值。优点是比较简单．缺点也很明显即不能反映所解决问题的时变但
１引言
随着软件系统日益复杂．虫灾 ”频频出现． “ 软件可靠性问题凸显，对该问题的研究也逐渐成为热点。软件可靠性通常是指在确定的时间内．定的条件下，确软件运行不会导致系统失效的概率。如何对目对软件可靠性进行测度是软件工程一个非常重要的研究领域。常用的研究方法主要有两类：一是基于概率论及数理统计的软件可靠性分析＿，１比如］

基于Bayes的软件可靠性模型研究

忽略了测试数据不完整等因素；最后，在软件可靠性模型应用方面存在严重的应用不一致性。所谓不一致性，这就是些模型只是有时非常精确；如果换一个环境，应用到其他工程项目中，其精度就不能满足要求了。目前看来，要想建立比较适用的软件可靠性模型，须必在软件测试过程中充分分析各种因素的基础上，采取适当
ｔｙｓＭｅｈｏｈｅＢａｅｔｄ
李宝林李志蜀李．．斌金．虎王，莉
ＬａｍＩＬｈ－ｈＩＬｉＩＪＮＩ。ＡＮＧＩＩＢ￣ｌ。ＩＺｉｕ。ＩＢｎ。ＬＨｕＷｓＬｉ
（．Ｉｌ１￣／大学计算机学院．ｌ四川成都６０６；．都信息工程学院计算机系。１０５２成四川成都６０４）１０１
摘
要：随着软件质量的提高，对软件可靠性的要求也越来越高。目前已经有一百多种软件可靠性模型。然而，实在
际应用中由于可操作性等因素的影响，大多模型都没法得到有效的应用。鉴于此，本文在Ｎｌｏ型的基础上，ｅｓｎ模结合Ｂｙｓａｅ原理给出了一种新的衡量软件可靠性的简单方法。实验表明，改进后的模型在实际应用中有较好的效果。
文献标识码：Ａ
设，以便将软件可靠性增长行为这个复杂的物理过程进行
１引言
随着软件应用的日益广泛及重要性的不断增强，人们对软件质量的要求也越来越高。可靠性作为衡量软件质量的
抽象和简化，从而最终建立预测模型；次，其在软件可靠性建模过程中，基本上是根据测试结果直接来推导模型，因而

基于组合模型的软件可靠性预计方法

（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＴｅｃｈｎｉｃａｌＳｕｐｐｏｒｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｒｍｏｒｅｄＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７２，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｐｅｃｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７２，Ｃｈｉｎａ）
２．北京特种车辆研究所，北京１０００７２）
摘要：为了提高软件可靠性预计精度和稳定性，本文提出基于组合模型的软件可靠性预计方法。构建组合
模型的过程包括选取基模型和确定各基模型的权值。选取基模型时依据的准则有生命周期阶段、模型用户需求、
故障数据类型、故障趋势匹配、模型假设吻合和模型预计偏好，并在此基础上阐述了基模型选取算法。基模型权
值的确定采用序列似然比方法。最后，引用一组软件故障数据，用于检验此组合模型的预计效果。通过与单个模
Ｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ
ＨＡＮＫｕｎ，ＷＵＷｅｉ，ＣＡＯＪｕｎ — ｈａｉ，ＣＨＥＮＳｈｏｕ — ｈｕａ

软件工程中的模型验证技术研究

软件工程中的模型验证技术研究一、背景介绍近年来，由于软件开发过程中存在的各种不确定性和复杂性，模型验证技术逐渐成为软件工程领域的研究热点。

对于软件工程中的模型验证技术，其主要目的是为了降低软件开发的风险，提高软件产品的质量和可靠性。

在本文中，将主要介绍模型验证技术在软件工程中的应用及相关研究进展。

二、模型验证技术概述模型验证技术是一种针对系统模型的自动化分析技术，其基本思想是利用计算机辅助工具对系统模型进行分析。

在软件工程中，模型验证技术主要应用于以下两个方面：1. 静态分析静态分析主要是通过对软件系统的源代码进行分析，找到存在的问题，以便在开发阶段及时修正。

静态分析大致可以分为两种方式，一种是手工方式进行分析，另一种是利用计算机程序完成静态分析。

通过手工方式进行分析，可以发现一些基本的问题，但通常会非常耗时。

而利用计算机程序进行分析，可以快速准确地找出问题，但是无法找出一些语义上的问题。

2. 动态分析动态分析则是在软件系统运行时，对系统进行监控，以发现原先代码中难以发现的缺陷。

动态分析通常包括两种方法，一种是基于代码执行的动态分析，另一种是基于模型执行的动态分析。

基于代码执行的动态分析是一种自然的动态分析方法，它可以准确的反映程序的执行过程。

但是由于其基本的基于执行路径的跟踪技术无法涵盖复杂系统，因此一般只能针对小规模程序进行分析。

而基于模型执行的动态分析可以把复杂系统映射到更简单的模型上，因此能够涵盖复杂系统，但是其结果通常只能近似反映实际系统的行为。

三、模型验证技术在软件工程中的应用模型验证技术在软件工程中有着广泛的应用。

在以下几个方面中，模型验证技术都有着重要的应用。

1. 需求分析需求分析是软件开发的起点，也是贯穿软件开发始终的主题之一，模型验证技术可用于对提取的需要进行分析。

门前将使用一种涵盖了时序信息的自动机模型技术进行需求分析，该技术可以自动解析系统需求文档并将其转换为可抽象为状态转换图的自动机模型。

基于改进Elman网络模型的软件可靠性预测

Ｅｍａｌｎ网络模型Ｍｏ — ｌｎｍｕｉｂｅｔｅｐｉｚｔｎｂｓｄｉｒｖｄｌｎｅｒｌｅｗｏｋ的方法：）ＥｍａｐＩｍａ（ｌ— ｊｃｖｔａｉ —ａｅＥｔｏｉｏｍｉｏｍｐｏｅｍａｕａｎｔｒ）Ｅｎ１在ｌｎ
（．京师范大学图形图像与模式识别实验室，北京１０７；２中国科学院软件所计算机科学国家重点实验室，北京１０９）１北０８５．０１０
摘
要：为提高神经网络模型对软件可靠性预测结果的准确性和可信性，提出了一种基于多目标优化算法改进
关键词：软件可靠性预测；可信性；反馈神经络；ＮＳＡ．；多目标优化ＧＩＩ
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：ｔ０ —３Ｘ（０１ｏ —０６０Ｏ０４６２１）４０８ —８
ＳｏｔｒｅｉｂｉｔｅｃｉｎｔｎｉｐｒｖｄｆｗａｅｒｌａｌｙｐｒｄｉｔｏｗｉｈａｍｉｏｅＥｌａｔｒｍｏｌｍｎｎｅｗｏｋｄｅ
ＣＨＥＮＧ．ｈｏＩＣＨＥＮｎｙｕＩＧＵＯｎｇＸｕｃａ－，Ｘｉ — －，Ｐｉ
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基于模块化的软件可靠性模型

Ｌ
矧
ｐ
一对于软件的每一个模块，正常工作时间ｔ满足参数为卢，的Ｗｅｂｌ分布．现假设软件由ｎ个相同的模块都ｉｕ１
ｒ ● ● ●
组成，得到个独立同分布的随机变量丁， … ，Ｔ，，，示软件中每个模块的正常工作时Ｔ，Ｔ（Ｔｚ … Ｔ表 Ⅱ 间）．设Ｔ表示软件系统的正常工作时间，以得到软件正常工作时间Ｔ的另外一个分布．可塑定理１设Ｔ表示软件系统的正常工作时间，Ｔ，ｚ … ，示软件中每个模块的正常工作时间，则Ｔ，Ｔ表
。
（）一￡
矿
，￡。≤ ￡。＜。
故软件正常工作时间ｔ的概率分布函数为
收稿日期；２０ —０ —１０９２９
基金项目：重庆大学研究生科技创新基金（０８１Ａ０７２６．２００Ａ１００６）
作者简介：刘
磊（９５）１８一，男，山东济宁人，硕士研究生，主要从事软件可靠性研究
第２期
刘磊，等：基于模块化的软件可靠性模型
Ｆｆ（）一１ｘｒ二口，ｏｆＣ一ｅｐ一（）］ ≤ ＜＞Ｏ
Ｌ
取１１０对数之
１）当ｔｔ，ｔ ≤ ０时Ｆ（）一Ｐ（ ≤ ｔ）一０Ｒ（）一１Ｆ（）一１ｔｏ，￡一￡；２）当ｔｔ时，＞。０＜Ｆ（）１故有（）＞０ ≤ ，ｆ；

基于模型检查的软件质量保证

基于模型检查的软件质量保证针对软件开发过程中可能存在的问题，如代码漏洞、功能不完善等，软件质量保证已成为一个必要的环节。

其中，基于模型检查的软件质量保证方法，已经成为软件开发领域的重要手段。

本文将探讨基于模型检查的软件质量保证方法的原理、流程以及应用实现，希望为读者提供全面的了解和思考。

一、基于模型检查的软件质量保证方法原理基于模型检查的软件质量保证方法，是通过建立软件系统的模型来检查系统是否符合预期要求。

具体来说，基于模型检查的软件质量保证方法会建立一个系统模型，然后通过模型检查器对模型进行分析，识别出其中可能存在的问题。

在这个过程中，模型检查器是至关重要的。

它可以帮助人们快速准确地发现软件系统中的错误或问题，以便在开发中及早予以修复。

模型检查器可以在虚拟环境中对模型进行检查，整个过程无需物理执行程序。

并且，模型检查器可以对系统进行全面和深入的分析，涵盖可能出现的所有错误和情况，让开发人员可以在最短的时间内获得系统更全面的可靠性检查。

二、基于模型检查的软件质量保证方法流程基于模型检查的软件质量保证方法流程主要包括以下几个步骤：1.建立系统模型首先，我们需要将软件系统抽象成一个模型，用来代表系统的行为和功能。

系统模型可以采用形式语言进行描述，常用的形式语言包括时序逻辑（Temporal Logic）、有限状态自动机（Finite State Machine）等。

2.模型检查在建立好系统模型后，我们需要使用模型检查器对模型进行检查。

模型检查器通过分析系统模型的行为和功能，识别其中潜在的问题和错误。

3.问题分析在模型检查器发现问题后，我们需要对问题进行分析，以确定问题的严重性和对系统的影响程度。

问题分析可以让我们更全面地理解系统存在的问题，并为问题的修复提供指导。

4.问题修复最后，我们需要修复系统中出现的问题，保证软件系统能够达到预期的需求和质量标准。

问题修复可能包括代码优化、错误修正或系统重构等措施。