关于Gibbs算法的NHPP软件可信模型的Bayesian接近方法

• 作者: 金熙哲
• 来源期刊: 齐齐哈尔大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Gibbs 算法 NHPP Rayleigh 分布 扩散信息 软件可信度 SSE
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-984X.2006.01.001

摘要

研究了软件可信成长模型的bayesian推论和模型选择方法.如果用内在错误和错误之间的时间间隔来模化成长模型,在软件开发阶段,可以非常有效的利用其成长模型.本文在解决多重积分问题时利用Gibbs抽样方法来计算出算后分布.一般顺序统计量模型依赖具有扩散算前分布特性的软件.对一般顺序统计量模型依实行了bayesian总体参数的推断,还实行了有效的模型选择方法.模型的设定和判断标准可用于利用方差相乘和的适合度鉴定和趋势鉴定.为了取得相应的值例,本文在分析错误资料时利用了Allen P.Nikora and Michael R.Lyu[13]提出的SYS2软件错误资料.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金熙哲	南首尔大学(韩国)地理信息系统工学部	1	0	0.0	0.0