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软件测试不仅是软件开发生存周期过程中最艰巨、最复杂的任务,也是软件开发过程中的一个非常重要的阶段。软件测试的目的不仅发现软件的错误与缺陷,还对软件的质量进行度量和评估,确保软件质量,提高软件可靠性。主要从软件测试方法、原理、应用、可行性研究等方面进行分析。 相似文献
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软件可靠性模型的研究是软件产品可靠性评估研究的核心,是评估、预测和分析软件可靠性的重要工具。已有的这些模型在一定程度上描述了软件可靠性,但因假设条件过于苛刻或没能充分利用先验信息,限制了模型的普适性。贝叶斯网具有建模方法图形化,能够进行不完全数据推理及不确定性推理的特点,与传统的建模方法相比具有显著的先进性。以贝叶斯网在软件可靠性评估方面的应用为研究重点。 相似文献
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为了提高软件鲁棒性检测精度,将灰色预测模型和马尔可夫链进行组合,提出一种基于串联灰色马尔可夫链模型的软件鲁棒性检测组合模型。利用灰色系统模型预测软件可靠性的整体趋势,马尔可夫链对软件可靠性的随机性、波动性进行预测,实现对灰色模型预测结果的修正,实现软件可靠性的准确预测。仿真结果表明,相对于传统预测方法,灰色马尔可夫链组合模型提高了软件鲁棒性的测量精度,可以为软件开发工作提供一些科学性、建设性建议,提高软件质量。 相似文献
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软件测试就是尽可能地发现软件中的缺陷,提高软件质量。主要分析了软件缺陷以及它的生命周期,进而提出了基于软件测试的缺陷测试评估方法,对于检验和提高软件测试工作起到重要作用。 相似文献
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面向对象软件测试是面向对象软件开发的重要一环,是保证软件质量、提高软件可靠性的关键。针对面向对象程序的特点及对软件测试的影响,提出一种基于状态的类测试的面向对象软件测试方法,该方法与有限状态机理论相结合,对提高软件测试效率和软件可靠性具有指导意义。 相似文献
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软件测试与软件可靠性的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着科学技术的飞速发展,软件的功能在不断地增强,软件的复杂性也越来越高,随之对软件可靠性提出了更高的要求.为了保证软件质量,必须对影响其质量的软件测试和可靠性方面进行专门的研究,本文就是针对这一领域进行了一些探讨. 相似文献
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软件测试对于软件发展具有重要作用,有多种不同的软件测试技术,如何从中选择一个高效的测试技术是软件测试管理中的一个重要问题。本文针对该问题分析了覆盖水平与测试技术有效性之间的关系,并以路径覆盖测试和判定覆盖测试这两种方法为例进行了实验研究,结果表明在缺陷检出率及测试用例数与测试覆盖率之间遵循幂指数关系,这种幂指数关系有助于测试人员在给定覆盖率时,对缺陷发现率和需要的测试用例数进行预测。 相似文献
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首先论述了软件可靠性的重要性;其次分析了软件可靠性研究的主要内容,从软件开发过程管理、质量保证标准、软件重用技术、测试技术、可靠性评估与预测等5个方面分析了几种提高软件可靠性的方法与途径;最后表述了软件的著作权的保护。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在云计算模型下进行软件可靠度衡量可以提高软件的扩展能力,增强软件的可靠性,延长软件寿命。传统的软件可靠度衡量算法采用重复博弈调度算法,不能有效实现软件可靠性的非线性动态权衡。提出一种基于云模型三元组特征分析的软件可靠度非线性动态衡量算法。构建软件衡量顺序、衡量时间和衡量目标矩阵,每一行元素都是一个软件的可靠性衡量逆向云发生器数据,根据变异概率,计算云模型下软件可靠度衡量过程中的变异点,得到软件可靠性动态衡量的输出,采用模糊数学和概率统计理论,描述云模型的定量特性,得到期望、熵、超熵三个动态属性,称为软件可靠度云的数字特征。通过计算大量的样本进行抽样统计,判断可靠度空间格点是否有链节点,在云模型下,得到可靠性合并云综合度量云输出。仿真结果表明,该模型实现软件可靠度非线性动态衡量,生成的云模型能更进一步反映度量的真实性,解决了可信软件可靠性定性评估的问题。 相似文献
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软件测试的实施效果直接影响到软件的可靠性和质量,目前出现了一些测试的模型,并且有一定的实用性,例如V模型、W模型等,并对两种模型进行了分析与研究,总结出它们的优缺点,同时,对当前在软件行业颇为流行的敏捷开发模式进行了一定的研究,并根据具体开发的情况对模型做了敏捷方法的改进。该方法能更好地提高软件测试的效率。对中小型软件开发的测试有着很好的适用性。 相似文献
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软件可移植性工程与度量 总被引：1，自引：0，他引：1
可移植性是软件质量要素之一。本文的工作主要针对当前软件可移植性研究的不足。一方面系统地阐述可移植软件的开发过程,明确软件可移植性工程的概念,提出可移植软件的设计与实现框架;另一方面改进Mooney模型,提出成本一周期模型,从可靠性的角度来分析和预测软件的可移植性,即以软件可靠性为基础,把软件可移植性看作是软件可靠性在目标应用环境下的延伸。 相似文献
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根据上证00001股股票的日线数据,建立多元线性回归和时间序列的预测模型,在对未来数据未知的情况下,利用R语言分析软件预测得出多元线性回归模型和时间序列模型中的回归参数,并评估模型精度。计算结果显示,模型的拟合精度较高,可以较好地拟合该股票数据。 相似文献
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