申请/专利权人：山西大学

申请日：2023-06-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891711A

主分类号：G06F11/36

分类号：G06F11/36

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明属于开源软件可靠性模型技术领域，具体涉及考虑学习因素和随机引进故障的开源软件可靠性建模方法。本发明提出了一种考虑故障检测的学习因素和故障引进的随机变化的开源软件可靠性模型。为了估计模型参数，使用最小二乘法和最大似然估计方法，使用Apache开源软件四个项目中的12个故障数据集、六个模型比较标准和八个经典软件软件可靠性模型进行了模型性能比较实验。实验结果表明，提出的模型在拟合和预测方面比开源软件和传统的闭源软件可靠性模型表现得更好。这表明提出的模型不仅能够适应开源软件开发环境的变化，而且能够帮助开发人员或管理人员有效地评估开源软件的可靠性。

主权项：1.考虑学习因素和随机引进故障的开源软件可靠性建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，开源软件故障检测服从非齐次泊松过程；步骤2，在t,t+Δt时间内，检测出故障的数量和软件中剩余故障的数量相关，建立如下微分方程： 其中，xt表示到t时刻为止，期望检测出累计故障的数量，并且x0＝0，λt表示故障检测率函数，yt表示软件故障内容函数；t为检测时间，Δt为时间间隔；步骤3，在开源软件故障检测过程中存在学习现象，累计检测出故障的数量随测试时间呈现S型曲线变化，得出： 其中，λt表示故障检测率函数，λ表示故障检测率，ν表示拐点因子；步骤4，开源软件调试过程中，在t,t+Δt时间内引进的故障数量与软件故障本身相关，建立如下微分方程： 其中，y0＝a，a表示期望最初检测出故障总的数量；αt表示软件故障引进的强度函数；步骤5，故障引进是无规律随机发生的，将公式3扩展得到如下公式： 其中，ηt表示标准白色高斯噪音，σ表示无规律波动级数，是一个正常量；根据伊藤公式，将公式4转化为： 其中，E[·]表示期望函数；γ和κ分别表示故障引进强度的率参数和形状参数；将公式2和5代入公式1，得到模型的数学表达式：

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山西大学 考虑学习因素和随机引进故障的开源软件可靠性建模方法

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