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题目：
雅宝题库答案：
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雅宝题库解析：
由于软件缺陷可能会给整个系统带来不可预计的后果和灾难，在安全关键软件系统中，软件的缺陷内容（缺陷数或缺陷分布）已经成为一个非常重要的软件可靠性参考指标。软件缺陷评估与预测技术（简称为缺陷评测技术）作为一种可对软件缺陷内容进行定量评估与预测的重要手段，对于软件质量与测试效率的提高和保证起着非常重要的作用，已经成为当前软件工程领域的研究热点。软件缺陷评测技术可分为静态缺陷评测技术和动态缺陷评测技术两大类。这其中，基于软件可靠性增长模型的动态缺陷评测技术不但可以对软件中的缺陷数（探测缺陷数和残存缺陷数）进行定量评估与预测，而且其还具有输入数据易于获取，易于实施，同时还可对软件可靠性参数（失效率或MTTF）进行定量评估与预测等优点。因此，该项动态缺陷评测技术已经得到深入的理论研究及广泛的工程应用，成为目前软件质量保证和缺陷预计的最为实用且重要的技术手段。虽然现在国内外关于软件可靠性建模理论的研究成果已有很多，但是随着人们对软件缺陷与失效认识的逐步加深或者借助于更为先进的信息技术或数学理论，完善现有软件可靠性建模的理论研究体系并提升现有软件可靠性增长模型的模型评估与预计精度是可行的，且具有明显的理论研究意义与工程应用价值。因此，本文拟从多个方面针对基于软件可靠性模型的动态缺陷评测技术展开改进型研究，以期丰富现有软件可靠性建模的理论研究成果并进一步提升现有模型的评估与预测能力，主要研究内容包括：1．考虑测试覆盖率函数的软件可靠性建模方法。为了更准确地描述测试过程中测试覆盖率随测试时间的S型增长趋势，本文提出了Logistic测试覆盖率函数，进而提出考虑Logistic测试覆盖率函数的缺陷数预计模型，考虑Logistic测试覆盖率函数的NHPP类软件可靠性增长模型以及结合Logistic测试覆盖率函数与不完美排错的NHPP类软件可靠性增长模型。2．考虑测试工作量函数的软件可靠性建模方法。为了更准确地描述测试过程中测试工作量随测试时间的S型增长趋势，本文提出了变形S型测试工作量函数，进而提出考虑变形S型测试工作量函数的指数型NHPP类软件可靠性增长模型，考虑变形S型测试工作量函数的延迟S型以及变形S型NHPP类软件可靠性增长模型以及结合变形S型测试工作量函数与不完美排错的指数型或S型NHPP类软件可靠性增长模型。3．基于AdaBoosting算法的软件可靠性模型组合方法。鉴于AdaBoosting具有将多个弱分类器组合在一起进行学习，最终构成一个强分类器，从而显著提高弱分类器评估和预计性能的特性，本论文将AdaBoosting算法应用于软件可靠性模型组合研究，分别提出两个线性的组合模型，即基于AdaBoosting算法的动态赋权自组合模型与基于AdaBoosting算法的动态赋权多模型组合模型。4．基于基因表达式编程算法（GEP）非参软件可靠性建模方法。由于基因表达式编程算法（GEP）具有强有力的数据挖掘能力，因此，本论文将GEP算法应用于非参软件可靠性建模研究，即将GEP算法中的若干关键步骤与软件可靠性建模过程相结合，从而提出基于基因表达式编程算法的非参软件可靠性增长模型。5．实例应用研究。在若干真实失效数据集上，将本文提出的上述四种新的改进型软件可靠性建模方法分别与若干已有软件可靠性增长模型进行了对比性研究。实例验证结果表明，在多数情况下，本论文提出的四种改进型软件可靠性建模方法均具有比较优秀或至少可比的缺陷评估与预计能力。 |
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发表于 2022-8-27 22:39:35
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