软件信念可靠性增长模型,包括基于不确定的微分方程方法的变化点和不完美的调试
Neelam Sharma1, Vijay Kumar2, Arfat Ahmad Khan3
1Department of Mathematics, Amity Institute of Applied Sciences, Amity University Uttar Pradesh, Noida, India.
本研究引入了一种新的软件信念可靠性增长模型 (SBRGM),以解决软件开发中的不确定性. 该模型通过考虑不完美的调试和使用不确定的微分方程来提高准确性.
科学领域:
- 软件工程 软件工程 软件工程
- 可靠性工程可靠性工程
- 不确定性定量化 不确定性定量化
背景情况:
- 软件可靠性增长模型 (SRGM) 估计可靠性,故障和发布时间.
- 不完美的调试和改变测试策略引入了认识体系的不确定性.
- 现有的模型很难有效地管理这种不确定性.
研究的目的:
- 提出一种新的软件信念可靠性增长模型 (SBRGM).
- 为了有效地处理软件可靠性的认识体系不确定性.
- 通过结合不完美的调试和更改点来提高准确性.
主要方法:
- 利用不确定的微分方程进行建模.
- 通过信念可靠性理论结合了不完美的调试和变化点分析.
- 在参数估计中采用最小平方法,在变化点计算中采用衍生原理.
- 通过使用三个真实世界数据集和Python 3.10验证了模型.
主要成果:
- 与以前的模型相比,拟议的SBRGM显示了更高的准确性.
- 该模型有效地管理了软件开发中固有的认识体系不确定性.
- 参数估计和变化点计算成功执行.
结论:
- 该SBRGM提供了一个更灵活和现实的方法来评估软件可靠性.
- 这项研究为了解和减轻软件项目的不确定性提供了有价值的工具.
- 这些发现有助于更可靠的软件开发实践.
更多相关视频
05:47Simulation of a Scaled Assembly Process with Collaboration of a Robotic Arm and Monitoring through a Vision System for Quality Control
Published on: August 29, 2025
04:35Development of an Individual-Tree Basal Area Increment Model using a Linear Mixed-Effects Approach
Published on: July 3, 2020
相关概念视频
Exponential Equations for Modeling Growth
Propagation of Uncertainty from Systematic Error
BIBO stability of continuous and discrete -time systems
To determine the BIBO stability, the convolution integral is utilized when a bounded continuous-time input is applied to a Linear Time-Invariant (LTI) system....
Propagation of Uncertainty from Random Error
Multimachine Stability
In analyzing the system, the nodal equations represent the relationship between bus voltages, machine voltages, and machine currents. The nodal equation is given by:
Linear Approximation in Time Domain
For a simple pendulum with a mass evenly distributed along its length and the center of mass located at half the pendulum's length,...
