面向复杂软件系统的可靠性评估方法研究

发布时间：2022-01-24 02:14

　　随着信息技术的飞速发展,软件系统作为计算机所实现各类功能的载体,已深入到人们生产和生活的各个领域,并发挥着非常重要的作用。尤其像银行、交通、航天、核电等安全关键领域,对软件系统的可靠运行有着极高的要求。软件可靠性作为软件质量的重要属性之一,对其进行定量分析与评估已经成为相关领域的研究热点。尽管经过近四十年的发展,研究人员已提出了上百种用于评估软件可靠性的模型,然而,随着用户需求变得愈发复杂以及软件运行模式向分布式方向发展,软件系统的复杂度也变得越来越高。在此情形下,传统的单一软件可靠性模型评估方法在评估精度上,已无法满足复杂软件系统可靠性的评估要求。此外,对于以构件方式开发的复杂软件系统,当出现局部微小变更时,现有软件可靠性评估方法需要对整个软件系统进行重新计算,存在着评估效率很低的问题。为此,论文以复杂软件系统的可靠性评估为研究对象,围绕着如何提高该类系统的可靠性评估准确性和评估效率进行研究。论文的主要工作如下:1.针对传统单一模型无法满足复杂软件可靠性评估的需求,从软件可靠性模型特征形式化定义出发,借助特征量化获得的特征矩阵,给出了构建软件可靠性模型基本集的统一方法。2.依据软件可... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图４．１层次化构件软件模型图??Ｆｉｇ?４．１?Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ?ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ?Ｓｏｆｔｗａｒｅ?Ｍｏｄｅｌ?ｃｈａｒｔ??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊随机故障模式与影响分析的产品再设计模块识别[J]. 周鹏辉,马红占,陈东萍,陈梦月,褚学宁.  上海交通大学学报. 2017(10)
[2]基于改进遗传算法的CPS任务分配方法[J]. 杨殿亮,胡文才,葛晨曦.  电子测量技术. 2017(04)
[3]面向云端融合计算的防御性数据销毁机制[J]. 徐小龙,龚培培.  北京理工大学学报. 2017(03)
[4]使用敏感路径识别方法分析安卓应用安全性[J]. 缪小川,汪睿,许蕾,张卫丰,徐宝文.  软件学报. 2017(09)
[5]一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法研究[J]. 刘浩然,赵翠香,李轩,王艳霞,郭长江.  仪器仪表学报. 2016(07)
[6]基于顺序二元决策图的动态故障树分析[J]. 李佩昌,袁宏杰,兰杰,程明.  北京航空航天大学学报. 2017(01)
[7]基于加权组合模型的数控系统软件可靠性估计[J]. 王力超,韩江,张魁榜,夏链.  中国机械工程. 2016(04)
[8]测试数据生成中遗传算法的改进[J]. 冯俊池,于磊.  计算机辅助设计与图形学学报. 2015(10)
[9]遗传算法和神经网络结合的PSD非线性校正[J]. 刘春,马颖.  电子测量与仪器学报. 2015(08)
[10]求解服务等级感知服务组合问题的多目标遗传算法[J]. 刘磊,杨冬.  吉林大学学报(工学版). 2015(01)

硕士论文
[1]面向软件定义数据中心的故障检测与恢复技术研究[D]. 朱科融.西南交通大学 2017
[2]基于ANN和LSSVM的软件可靠性模型组合与优化研究[D]. 杨丹.南京航空航天大学 2016
[3]用于PCB版图审查的Python脚本子系统设计与实现[D]. 赵强.西安电子科技大学 2014
[4]基于动态权重和静态权重的软件可靠性混合模型研究[D]. 于涛.西南大学 2013
[5]白盒测试的方法研究[D]. 綦晶.哈尔滨工程大学 2008



本文编号：3605630