基于混沌的软件可靠性模型研究

《基于混沌的软件可靠性模型研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号TP311．53密级公开重庆邮电大学硕士学位论文论文题目基于混沌的软件可靠性模型研究英文题目ResearchonSoftwareReliabilityModelBasedonChaos硕士研究生任伟学科专业计算机技术论文提交Et期2Q12生垒且论文答辩日期2Q兰至生量且2鱼目论文评阅人答辩委员会主席田逢春教授重庆大学2012年5月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重麽壑电太堂或其他

2、教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：形龟伸签字日期垆名月上日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重麽由E电太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重麽由＆电盔堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者虢私彳耙签字日期：力咖年么月夕日导师签名：右汉

3、歃签字日期：20tz年每月奎日重庆邮电大学硕士论文摘要摘要随着计算机技术的不断发展，软件的功能越来越强大，结构也越来越复杂。然而正是由于软件系统功能的强大和复杂程度的提高，软件系统长时间持续运行后，未知的软件缺陷引发的软件失效现象不可避免，因此有必要对软件可靠性模型进行研究。软件可靠性模型能够预测软件失效行为，为软件功能恢复和故障排除提供依据，为企业减少损失。通过对已有软件可靠性模型的研究与分析，发现存在以下不足。首先，已有的软件可靠性模型大多将软件失效过程当做随机过程，但理论上已证明软件失效行为既具有随机性，又具有混沌性。随机过程模型一般

4、都是建立在对软件失效过程的某种主观假设的基础之上的，因此其适用性较差；而混沌模型摆脱了这种主观假设，完全立足于对软件失效数据所蕴含的内在规律的分析之上，因此有很好的适用性。其次，已有的基于混沌的软件可靠性模型也存在缺点，主要表现在：(1)相关维数是混沌预测中一个非常关键的参数，通常使用G．P算法来求解它，但该算法计算量很大，运算速度慢，且使用该算法时线性拟合区间难于确定；(2)混沌预测基本只能做短期或中期的预测，只有在一个有限的时间段内它的预测才是有效的，但现有模型没有指明这个时间段有多长；(3)只在标准数据集上进行了模型验证，而没有在实际

5、观测得到的软件失效数据上进行验证。为了解决以上问题，本文主要做了以下工作：(1)改进G．P算法，大幅减少了它的计算量，加快了运算速度，并提出了一种选取线性拟合区间的方法，然后通过实验证明了改进的有效性；(2)利用改进后的G．P算法计算了软件失效数据的相关维数，利用小数据量方法求解了软件失效数据的最大Lyapunov指数，这两个参数充分验证了软件失效行为的混沌特性，利用它们还可以求出一些对后面的预测十分重要的参数，例如嵌入维数和有效预测时间段；(3)应用最大Lyapunov指数对软件失效时间序列建立混沌时间序列预测模型，在有效预测时间段内对软

6、件可靠性进行预测。本文以模拟法庭教学软件系统为实验环境，以MATLAB为编程工具，对采集到的软件失效数据建立了基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型，进行了软件可靠性预测，通过分析预测结果，并将该模型的预测误差与现有其它混沌预测模型的预测误差做了比较，证明了该预测模型具有较高的预测精度。重庆邮电大学硕士论文摘要关键词：软件可靠性，混沌预测，时间序列，G．P算法，最大Lyapunov指数IIAbstractWiththedevelopmentofcomputertechnology,softwarefunctlonsaremorepowe

7、rful，andthestructureismorecomplex·However，becauseofthepowerfulofthesystemfunctionsandtheincensementoftheCOmplexity，softwareperformancerecessioniscausedbytheunknown1neVltablelysoftwaredefectswiththecontinuouslyrunningsoftwaresystemsforalongtime．soitisnecessarytoresearchthes

8、oftwarereliabilitymodel·SoftwarereliabilitVmodelcanpredictsoftwarefailures，providethebasi