[发明专利]一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法在审
申请号: | 201710727374.7 | 申请日: | 2017-08-23 |
公开(公告)号: | CN107480069A | 公开(公告)日: | 2017-12-15 |
发明(设计)人: | 吴一纯;周俊燚;谢珊;缪惠芳;郑剑香;朱宗伦 | 申请(专利权)人: | 厦门大学 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 厦门市精诚新创知识产权代理有限公司35218 | 代理人: | 何家富 |
地址: | 361000 *** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 需求 操作 模式 软件 可靠性 定量 评估 方法 | ||
1.一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、通过引入风险分析的测试剖面,用于帮助说明软件运行场景及限制测试边界,全面模拟软件的实际操作场景,并结合运行场景的相对频率构造完整准确的运行剖面;
S2、根据软件运行剖面,进行蒙特卡罗采样并生成样本文件,其数量由可靠性目标决定;
S3、根据样本文件,利用仿真模型生成用于软件测试的测试用例;
S4、执行测试并采用贝叶斯推断,定量评估低需求操作模式下的软件需求失效概率PFDavg。
2.如权利要求1所述的一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法,其特征在于,所述步骤S4的具体过程如下:
S41、令随机变量Y代表测试之前未知的事件概率,将其先验分布假设为β分布,表示为β(a,b),则随机变量Y的概率密度函数为
其中0≤y≤1且a、b均为大于0的整数,归一化常数B(a,b)是β函数;
S42、计算得到β(a,b)随机变量Y的均值为
S43、根据贝叶斯理论,在给定观测值X时,Y的后验概率密度函数为其中,g(x|y)为观察值X条件下Y的似然函数,用于刻画产生数据x的过程,f(y|x)为随机变量Y在n次测试后的观测值X下的后验概率密度函数,对f(y|x)进行计算,得到
S44、计算得到Y的后验分布为β(x+a,n-x+b)和后验分布均值为其中x为被观测到的故障次数,n为测试总次数,a和b是Y先验分布的参数;
S45、通过贝叶斯方法可以生成系统故障概率上限yu,并通过置信水平θ描述上限yu的可信程度,表示为Pr{Y≤yu|x}=θ;
S46、令a=b=1,即在测试之前软件需求失效概率为1/2,以及x=0,即要求测试过程没有观测到故障,可以将后验累积分布函数
简化为
F(yu|0)=1-(1-yu)n+1=θ,
解上述等式得yu=1-(1-θ)1/(n+1)
S47、在进行n次无故障测试后,软件需求失效概率PFDavg的后验分布为β(1,n+1),得到待测软件的软件需求失效概率PFDavg的均值为1/n+1。
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