杨日盛
- 作品数：3 被引量：6H指数：1
- 供职机构：北京航空航天大学可靠性与系统工程学院更多>>
- 发文基金：国防科技工业技术基础科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 带减函数的连续型软件可靠性验证方案被引量：6
- 2012年
- 针对连续型安全关键软件可靠性验证测试(SRDT)所需测试时间较长的问题,在现有的基于贝叶斯理论的SRDT方案的基础上,提出结合先验信息的基于减函数法的连续型软件可靠性验证测试方案(CBSDF):首先选取连续型软件可靠性参数(如失效率)的典型减函数作为失效率的先验分布密度函数(先验分布);然后根据增长测试阶段后期的失效时间数据(先验信息)计算出先验分布超参数的估计值,进而给出相应的后验分布密度函数,在此基础上得到CBSDF的具体形式;最后,将两组真实失效数据集作为先验信息的来源,将CBSDF与已有的无先验信息(CBS1)与有先验信息(CBS2)的贝叶斯验证方案进行实例对比研究,计算结果表明:在SRDT方案参数相同时,相对于CBS1与CBS2,本论文提出的CBSDF可以更为显著地降低所需的验证测试时间,且更适用于高可靠的安全关键连续型软件。
- 王学成陆民燕李海峰杨日盛
- 关键词：安全关键软件贝叶斯方法
- 基于灰色广义回归神经网络的小样本软件可靠性预计方法
- 本发明公开了一种基于灰色广义回归神经网络的小样本软件可靠性预计方法，首先对收集的小样本软件可靠性测试数据中的失效时间数据和测试覆盖率数据分别使用改进的Bootstrap方法进行仿真、扩充，形成与小样本可靠性数据具有相同失...
- 吴玉美杨日盛陆民燕
- 基于灰色广义回归神经网络的小样本软件可靠性预计方法
- 本发明公开了一种基于灰色广义回归神经网络的小样本软件可靠性预计方法，首先对收集的小样本软件可靠性测试数据中的失效时间数据和测试覆盖率数据分别使用改进的Bootstrap方法进行仿真、扩充，形成与小样本可靠性数据具有相同失...
- 吴玉美杨日盛陆民燕
- 文献传递
