基于排错等待延迟的广义动态集成神经网络模型

计算机工程与科学

基于排错等待延迟的广义动态集成神经网络模型

惠子青,刘晓燕,严馨

（昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明 650500）

收稿日期:2019-09-09 修回日期:2019-11-01 出版日期:2020-04-25 发布日期:2020-04-25
基金资助:
国家自然科学基金（61462055）

A generalized dynamic integrated neural network

model based on fault-correction waiting delay

HUI Zi-qing,LIU Xiao-yan,YAN Xin

(Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China)

Received:2019-09-09 Revised:2019-11-01 Online:2020-04-25 Published:2020-04-25

摘要/Abstract

摘要：

软件可靠性增长模型在可靠性评估与保障中具有重要作用，针对软件测试过程中的故障检测和排错等待延迟问题，提出了一种考虑故障排错等待延迟的广义动态集成神经网络模型（RWD-SRGM）。该模型考虑软件工程的多样性，利用神经网络方法构建广义动态集成模型，并考虑排错等待延迟现象完成故障检测和预测。通过2组真实失效数据集（DS1和DS2）的实验，将所提模型与现有的软件可靠性增长模型进行了比较，结果显示考虑故障排错等待延迟的神经网络模型拟合效果最优，表现出了更好的软件可靠性评估性能和模型通用性。

关键词: 软件可靠性, 软件可靠性增长模型, 排错等待延迟, 广义动态集成网络

Abstract:

The software reliability growth model plays an important role in reliability evaluation and guarantee. Aiming at the problems of fault detection and fault-correction waiting delay in software testing, this paper proposes a generalized dynamic integrated neural network model considering the fault-correction waiting delay. The model considers the diversity of software engineering. It uses the neural network method to construct a generalized dynamic integration model, and considers the fault-correction waiting delay phenomenon to complete the fault detection and prediction. Through the experiments on two real failure datasets (DS1 and DS2), the proposed method is compared with the existing software reliability growth model. The results show that the neural network model considering the fault-correction waiting delay has the best fitting effect, and exhibits better software reliability assessment performance and model versatility.

Key words: software reliability, software reliability growth model, fault-correction waiting delay, generalized dynamic integration network

惠子青,刘晓燕,严馨. 基于排错等待延迟的广义动态集成神经网络模型[J]. 计算机工程与科学.

HUI Zi-qing,LIU Xiao-yan,YAN Xin.

A generalized dynamic integrated neural network

model based on fault-correction waiting delay

[J]. Computer Engineering & Science.

[1]	孙智超, 张策, 江文倩, 刘凯卫, 范苗苗, 李文毓, 温雅菲. 故障检测率对软件可靠性影响实证分析[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(12): 2162-2173.
[2]	张策1，伊文敏2，白睿1，盛晟1，徐早辉1，高天翼1，王瞰宇1，苏嘉尧1. SRGM下失效数据集效用与验证分析[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(06): 1012-1020.
[3]	张金[1,2] 涂俊翔[1] 陈卓宁[1,2]. 拟贝叶斯推断算法在软件可靠性模型中的应用[J]. J4, 2008, 30(5): 44-48.
[4]	唐赞岳[1] 毛晓光[2] 王戟[2] 徐锡山[2] 董威[2]. 一个集成的软件可靠性工程环境[J]. J4, 2007, 29(7): 116-118.
[5]	邓虹. 变点在软件可靠性分析中的应用论证[J]. J4, 2007, 29(2): 116-118.
[6]	李宝林[1] 李志蜀[1] 李斌[1] 金虎[2] 王莉[1]. 基于Bayes的软件可靠性模型研究[J]. J4, 2007, 29(10): 92-94.
[7]	常曦[1,2] 毛晓光[2] 熊建[1] 薛建新[1,2]. 基于序列的可靠性分析方法[J]. J4, 2006, 28(11): 123-125.
[8]	刘宏伟[1] 杨孝宗[1] 岳晓光[2] 曲峰[1]. 一个NHPP类软件可靠性增长模型框架[J]. J4, 2005, 27(4): 1-2.
[9]	孙志岗李扎王宇颖. 网络应用软件健壮性测试方法研究[J]. J4, 2005, 27(4): 60-62.
[10]	颜炯王戟陈火旺. 基于重要抽样的软件统计测试加速[J]. J4, 2005, 27(3): 64-66.
[11]	张志华. 面向多用户软件可靠性评估和测试方案研究[J]. J4, 2004, 26(1): 70-72.
[12]	冯华徐锡山等. 统计测试中测试链与使用链的相似性判别[J]. J4, 2003, 25(1): 17-19.