NHPP类开源软件可靠性增长模型的极大似然估计

• 作者: 陈静 杨剑锋 王喜宾 李华
• 来源期刊: 广西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 开源软件 极大似然估计 非齐次泊松过程 软件可靠性增长模型
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与电子信息科学
• 页码范围: 174-184
• 页数: 11页
• 分类号: TP311.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2022.0174

摘要

为了提高开源软件产品的可靠性,针对软件测试过程中常见的不分组失效数据和分组失效数据,提出非齐次泊松过程(NHPP)类开源软件可靠性增长模型极大似然估计的一般形式;对GO模型、DSS模型、GGO模型、ISS模型和Ohba模型进行讨论,给出这5类可靠性模型的似然函数和似然方程;利用开源软件Apache Tomcat 5的真实失效数据,对这5类可靠性模型进行性能对比分析.结果表明:GGO模型具有较好的拟合与预测效果,而GO模型的拟合效果较差.