胡海宏[1]2011年在《软件可靠性模型与软件最优发布问题的研究》文中研究指明随着计算机的发展,软件在日常生活中发挥着日益重要的作用。对于软件,人们最关心的是软件的可靠性和软件开发的总成本,但是软件的开发成本又和软件的发布时间紧密相关。过去已经建立了众多的软件可靠性模型和软件费用结构模型。这些模型在一定程度上描述了软件可靠性和软件的费用结构,但均有其局限性,至今尚无一个可以能以较好的精度广泛应用的模型。因此,对软件可靠性模型和软件费用模型还有很大的研究空间。本文首先介绍了上述问题的研究意义、背景以及研究现状,阐述了软件可靠性相关的定义、术语、参数指标和以及基本数学关系,并介绍了有关软件最优发布时间的一些发展历程和基本概念。其次本文对软件可靠性模型要求的相关数学基础作了介绍,并详细介绍了软件可靠性模型的特点、分类和组成,并从模型假设、基本数学公式、参数估计等方面对几种经典的软件可靠性增长模型做了比较。接下来本文对现有的几种比较典型的非齐次泊松过程模型进行了阐述,并在此基础上对考虑排错时间基于Pham不完全排错的NHPP模型进行了阐述,为后续提出的新模型做了准备工作。最后本文重点分析和讨论了软件的最优发布时间问题。软件最优发布时间的停止规则问题已经被许多人研究过,但是到目前为止尚无一个通用的结论。本文首先介绍了基于Pham不完全排错的NHPP模型的软件最优发布问题,该模型在软件最优发布问题中使用比较广泛。目前现有的论文大都要求在达到用户要求的可靠性的基础上来讨论如何使软件的总成本最小,没有综合考虑软件最终释放时的可靠性的高低对整个软件开发费用的影响以及软件交付之后失效带来的影响。基于此,本文重点讨论了基于用户可靠度要求并考虑软件失效影响的软件最优发布时间问题。软件测试总是有截止期限的,如果超过此期限,开发公司将为此付出罚金。目前少有论文将其与用户要求的可靠度以及软件失效等因素综合考虑,基于此,本文进行了相应的分析,讨论了软件最优发布的时间问题,并通过经验数据分别对上述的两个模型都进行了例证。
胡仁胜[2]2001年在《软件可靠性和软件最优发布问题的研究》文中研究表明本文的研究涵盖与软件可靠性有关的软件可靠性模型、软件的开发成本、软件最优发布问题和面向可靠性评价的软件测试方面的研究。本文的研究工作可以分为两大部分：第一部分是关干软件可靠性工程的研究，主要研究了软件可靠性模型、生存期内软件的可靠性工程以及面向软件可靠性评价的测试；第二部分是关于软件最优发布问题的研究，主要研究了软件的开发成本、软件最优发布问题的基本模型和扩展模型。具体的研究工作与创新如下：1．在对现有的软件可靠性模型进行比较的基础上，提出了一个实时控制软件系统的可靠 性模型。这个模型针对实时控制系统的可靠性特点，考虑了各个方面对系统整体可靠 性的影响，使用了基于NHPP的软件可靠性增长模型、软─硬件综合系统以及半马尔 可夫链的过程来描述实时控制系统的可靠性结构。和同类型的软件可靠性模型相比， 该模型能够更为准确和客观地反映实时软件系统、高复杂度软─硬件系统和高可靠性 系统的可靠性行为。2．从不同的角度研究了软件开发活动中的成本模型。通过借鉴硬件开发中过程模型的研 究成果，提出了一种采用Gamma函数的转换方式来表达软件开发中关于资源分配的过 程的Rayleigh模型。由于软件开发中的过程成本函数一般具有比较复杂的数学形式， 采用统计理论中常用的Gamma函数形式可以使得这种模型在数学上更为容易处理。作 为进一步确定软件的开发成本的依据，我们结合非协同竞争游戏中的优胜原则和MCL 价格模型，提出了一个基于AHP分析方式的同类软件产品的市场价格模型。这个模型 可以通过竞争对手的情况制定自己的产品价格并从该产品的市场表现中计算出可能的 销售量。3．对基于软件可靠性增长模型的软件最优发布问题做出了分析和对比，讨论了它们对于 模型参数的敏感性，并研究了受软件开发成本和可靠性目标双重标准所限制情况下的 软件最优发布问题。我们提出和着重研究了结合实际软件开发过程的Goel-Okumoto模 型的扩展形式。作为对模型的应用，我们结合基于软件可靠性增长模型和软件开发成 本函数的两种控制方法，提出了一个具有质量保证期的商品化软件的最优发布原则。4．提出了一个结构化软件的可靠性模型。我们在此模型中用各个软件元素的故障率来表 示软件总体的故障。利用该模型和面向软件元素开发的成本函数，提出了一个多模块 软件系统的最优发布原则。和目前大部分多模块软件最优发布原则相比，这个模型具 有结构严谨，数学形式简单和易于便用的特点。5．分析了测试过程和软件可靠性评价之间的关系。我们针对目前常用的调试测试和运行 测试两种测试方法对软件最终发布可靠性的贡献方面做了多方面的对比研究。研究结 果发现了对于不同的软件和测试剖面中所要求的测试手段和面向可靠性评价的最优测 试策略。作为测试的工程应用，对于常用的运行测试，我们提出了一个基于Bpesian 方法的自战的停止测试原则。
王容[3]2006年在《软件可靠性模型与软件最优发布问题的研究》文中认为随着计算机的发展，软件已成为我们日常生活中必不可少的东西。对于软件，我们最主要关心两个方面：软件的可靠性和软件开发的总成本，而软件的开发成本又和软件的发布时间紧密相关。因此，研究软件的可靠性和软件的最优发布时间有着重要的实际意义。在过去的叁十年里，已经建立了许多软件可靠性模型和软件费用结构模型。这些模型在一定程度上描述了软件可靠性和软件的费用结构，但均存在局限性，至今尚无哪一个模型能够适合广泛的应用。因此，对这两种模型还有很大的研究空间。本文的研究工作主要分为以下几部分：1．第一章主要介绍了问题的研究意义、背景和研究现状，阐述了软件可靠性的特点、研究内容、度量指标以及软件的失效机理，并介绍了有关软件最优发布时间的一些基本概念；2．第二章详细介绍了软件可靠性模型的特点、分类及组成。从模型假设、性能度量、参数估计等方面重点比较了几个经典的软件可靠性模型，并在此基础上提出了一个考虑排错时间的软件可靠性模型，此模型更符合实际应用。3．第叁章分析和讨论了软件的最优发布时间问题。在软件工程的发展中，决定何时停止软件测试有着重要意义。这个软件最优发布时间的停止规则问题已经被许多人研究过，但是到目前为止还没有一个通用的结论。本章首先介绍了基于Goel-Okumoto模型的软件最优发布问题，该模型是目前在软件最优发布问题中使用最广泛的模型。目前现有的论文都是要求在达到用户要求的可靠性的基础上来讨论如何使软件的总成本最小，没有考虑到软件最终释放时的可靠性的高低对整个软件开发费用的影响。基于此，本章接着讨论了基于用户要求的软件最优发布时间问题。软件测试是有个时间截至期限的，如果超过这个时间期限，公司将要为此付一部分罚金。目前已经有一部分论文考虑了关于罚金的问题，但是都没有把它和软件可靠性结合起来讨论。本章最后分析了基于可靠性与时间截止期限的软件最优发布时间问题，并用实例对这一模型的结果进行了验证。
孟斌[4]2013年在《软件成本模型及软件最优发布问题研究与应用》文中进行了进一步梳理随着科学技术的不断进步,软件系统逐渐被应用在社会的各个领域里,因此软件的质量和成本问题也逐渐受到了人们的广泛关注。但是,软件的成本与可靠性是两个相互制约的因素:为了提高软件可靠性,需要进行软件测试,而测试需要成本的投入;如果为了节省成本,缩短测试时间,则软件可靠性达不到要求。软件最优发布问题就是为解决软件成本和可靠性相互制约的问题而产生的,旨在确定一个软件最优发布时间,帮助管理者预测成本预算和软件可靠度标准。现有的关于软件最优发布问题的研究都只是关注如何建立更加有效、更加贴近真实测试过程的软件可靠性增长模型,缺乏对成本模型和最优发布策略的研究,造成软件最优发布问题的应用价值不高。针对这种不足和实际软件系统的需求,本文将研究重点放在了软件成本和最优发布策略上,提出了考虑测试与运行环境差别和故障修正延迟的成本模型,并综合考虑成本和可靠度,提出了同时优化软件成本和可靠性的最优发布时间决策方法。主要研究内容如下:首先,对软件成本模型及软件最优发布问题的研究现状进行分析,讨论现有研究的改进之处,提出课题的研究方向。其次,研究了软件生命周期中普遍存在的测试与运行环境之间的区别,并验证了其存在性且是不可忽略的。利用指数型环境因子函数,讨论了环境差别对软件各阶段成本的影响,在此基础上,提出了更符合实际的费用函数,建立考虑测试与运行环境差别的软件成本模型。然后,研究了故障检测过程与故障修正过程的区别,并验证了其存在性且是不可忽略的。从时间角度出发,利用时间延迟函数描述故障修正延迟现象,分析并验证了故障修正延迟对成本的影响,同时考虑了软件运行期间故障检测率降低的问题,建立了考虑故障修正延迟的软件成本模型。最后,研究了软件最优发布问题。针对现有决策方案的不足,提出同时优化软件成本和软件可靠度的方法,在模糊数学理论的基础上,建立软件成本和可靠度的模糊集,利用聚合算子,实现多目标优化的目的。结合电子海图系统的失效数据,将本文建立的成本模型应用到软件最优发布问题中,讨论电子海图系统的最优发布时间,通过实际数据验证本研究的应用价值。
黎涛[5]2013年在《软件可靠性模型和费用模型研究》文中研究说明随着计算机技术的飞速发展，计算机应用领域的急速扩展，使得软件系统的规模日益增大，功能日益复杂，对软件质量的要求也越来越高。作为衡量软件质量的关键性指标，软件可靠性已经成为计算机发展的新方向。近年来，出现了众多的软件可靠性模型。本文在经典G-O模型的基础上提出了新的软件可靠性增长模型，又改进了一般的费用模型，提出了更符合实际的费用模型。在此基础上，以软件测试总费用最小化为目标对软件最优发布时间的求解进行了研究。本文的主要工作有：①在传统的基于NHPP的G-O模型中引入了可变的故障检测率和故障排除率，提出了新的软件可靠性模型。在G-O模型中，认为故障检测率是一个恒定的常数值，故障排除率为100%。本文提出的故障检测率综合考虑软件中剩余的故障数和测试人员的学习过程，是一个随时间变化的函数；而软件测试过程中，不可能排除掉所有的故障，因此本文认为故障排除率是一个恒定的常数，它并不随测试时间发生明显的变化。在此基础上构建的新软件可靠性模型兼具准确性和实用性，模型性能优越。②分析了软件费用模型与可靠性能模型的关系，软件可靠性模型是费用模型的基础。在改进的软件可靠性增长模型的基础上，对一般软件费用模型进行了改进，提出了综合考虑故障排除率和软件失效风险费用的新软件费用模型，新模型更加符合实际。③分别在经典G-O模型和改进可靠性模型的基础上建立一般费用模型和改进费用模型，并以测试费用最小化为标准来求解不同模型下的软件最优发布时间。④使用实际的软件失效数据集进行实验分析。针对不同的失效数据，分别使用最小二乘法和遗传算法对软件可靠性增长模型中的参数进行估计，验证了改进的可靠性增长模型不论是在数据的拟合方面还是预测方面，都有着更高的准确性。接着分别通过一般软件费用模型和改进费用模型来求解软件最优发布时间和最低测试费用，并通过改进费用模型与其他文献中费用模型的比较来证明本文模型性能的优越。最后通过实验分析了软件最优发布时间与模型中各个参数的变化关系。本文的研究能够更好的满足软件可靠性和测试费用分析的实际需求，提出的模型兼具准确性和适用性，对相关领域的研究有一定的学术和实用价值。
王金勇[6]2015年在《考虑故障引进的软件可靠性增长模型研究》文中提出软件可靠性是软件质量中最重要的属性之一。随着现代信息技术的发展,软件在人类社会生活中应用和需要实现的功能越来越多。软件规模越来越大,软件的结构也越来越复杂,特别是现在开发的软件密集型服务,例如云计算和大数据应用等。在这种情况下,保证发布高质量的软件产品更是一件非常困难的事情。而实际生活中的用户则希望计算机中使用的软件可以无故障的永远运行下去。因此,软件可靠性成为了人们关心计算机软件能够安全和有效地运行的重要问题之一。软件可靠性增长模型是一种实现软件质量管理的重要工具。现代开发的软件可靠性增长模型(Software Reliability Growth Models,SRGMs)中的大多数都假设故障检测过程服从非齐次泊松过程(Non-Homogeneous Poisson Process,NHPP),其中大多数NHPP类模型又假设为完美调试软件可靠性增长模型。由于现代软件开发环境的复杂性和要求实现的功能越来越多,因此,当检测到的故障被去除时,很可能引进新的故障。当引进的故障的数量和影响不能被忽略时,研究不完美调试现象对建立高质量的软件可靠性增长模型具有重要的实际意义。已有一些研究者开始研究故障引进的相关问题,通常假设故障引进率为常量。事实上,针对故障引进的变化规律构建相应的软件可靠性增长模型可以更有效的评估软件的可靠性和更准确的预测软件失效行为。本文除了考虑建立NHPP类的不完美调试的软件可靠性增长模型以外,我们还考虑用随机微分方程(Stochastic Differential Equation,SDE)来建立相应的不完美调试的软件可靠性增长模型。这是因为现在开发的软件密集型服务的软件系统规模都比较大,每次检测出的故障数量和最初软件中存在的故障数量相比又比较小。在这种情况下,可以把故障检测的过程看作是有连续状态变化的随机过程。本文深入地研究了在软件调试过程中,在故障引进的情况下,建立相应的软件可靠性增长模型。并在此基础上,讨论了软件最优发布问题和优化选择软件可靠性模型的问题。本文的主要研究工作可概括为以下几个方面:一、在软件调试过程中,调试者在去除故障时,有一个学习的过程。即随着软件调试者排错数量的增加,软件调试者的经验越来越丰富,并且对调试的软件有越来越深刻的理解。因此,软件调试者引进故障的数量在整个测试时间里有先增后减的变化,即故障引进率随测试时间有先增后减的变化。考虑到在软件调试过程中这种情况,提出了一个基于Log-logistic分布引进故障的软件可靠性增长模型。同时,用相关的故障数据集和模型比较标准对提出的模型和其它的软件可靠性增长模型的性能进行了相应评估。实验结果表明提出的模型有很好的拟合故障数据的能力和准确的预测未来软件失效发生的能力。二、由于在软件调试过程,故障引进率受到多种因素的影响,故障引进率会随着测试时间的变化而发生不规则变化。考虑到故障引进率的这种变化,可以考虑用布朗运动来模拟故障引进率不规则变化的过程。故障引进率不规则变化的现象与实际故障引进过程是一致的。因此,本文提出了一种基于故障引进率不规则变化的软件可靠性增长模型,并用相应的故障数据集进行了相应的评估。实验结果指出提出的模型在同其它多种完美和不完美可靠性增长模型相比较时,有更好的拟合故障数据和更准确的预测未来软件失效发生能力。叁、在软件调试过程中,故障引进可能表现为由多种规律和特征组成的变化过程。也就是说,故障引进的过程为有规律不稳定变化的过程,故障累计引进的数量为非线性增长。考虑到故障引进的这一特点,可以考虑建立非线性的故障内容(总数)函数。虽然软件在发布之前,已经进行了大量的和充分的测试和调试,但是在用户使用软件时,仍可能发现故障,而在去除故障时仍有可能引进新的故障。也就是说,测试后的软件只能保证在现在的环境和条件下软件运行不发生故障,但是不能确定以后在用户使用的环境中不发生故障。而且,发生故障时,也不能保证是完美去除故障。因此,建立随测试时间无限引进故障的不完美调试软件可靠性增长模型具有一定的实际意义。在本文中,提出了一个基于故障引进不稳定变化的软件可靠性增长模型,它不但考虑故障引进不稳定变化过程,而且也考虑了无限引进故障的情况。实验结果显示提出的模型和其它软件可靠性模型相比,有更好的拟合能力和更准确预测软件中存在故障数量的能力。另外,软件最优发布时间问题也是软件可靠性增长模型研究中一个重要问题。适时的发布软件产品,不但能够很好的为企业抓住机遇,获得盈利创造良好的条件,而且,也能够为企业降低开发成本做出重要贡献。因此,我们也给出了相应的用不完美调试模型来确定软件最优发布时间的方法。四、一般来说,考虑用NHPP类来建立相应的软件可靠性增长模型是广泛使用的方法。但是由于软件测试的复杂性,除了故障引进现象发生外,故障检测率也会随着测试时间的变化发生不规则波动。针对这一现象,在本文中,考虑用随机微分方程来建立相应的不完美调试软件可靠性增长模型。实验结果表明从随机微分方程中推导出的不完美调试的软件可靠性增长模型同其它软件可靠性增长模型相比,有更好的拟合故障数据能力和预测未来软件失效发生的能力。
胡华军[7]2009年在《软件最优发布时间决策研究》文中进行了进一步梳理随着电子计算机技术的迅速发展,计算机软件在人们工作、生活中扮演越来越重要的角色,因此保证软件产品有效工作即保证软件产品的可靠性,变得日益重要。在软件产品的开发过程中,软件测试是保证软件可靠性的一种重要手段。何时停止软件测试并将其发布给用户,对软件产品的可靠性与软件测试成本有很大的影响,因此软件最优发布时间决策分析是软件项目管理的一个重要内容。传统软件最优发布时间决策的分析重点放在如何建立更加有效的软件可靠性模型和软件测试费用模型来刻画软件测试过程。到目前为止,仅软件可靠性增长模型已经提出了一百多种,但是软件最优发布时间决策分析在工业界的应用效果依然不佳。与传统的研究思路不同,本文的研究重点放在建立更加合理有效的决策模型上,即不针对具体的软件可靠性模型或软件测试费用模型,而将工作重心放在建立一种更加符合工程实际情况、能更好的反映决策者意愿的决策模型上。针对现有软件最优发布时间决策模型的一个普遍缺陷,本文详细分析了决策风险的量化与控制方法;并提出了一种基于模糊多目标优化的软件最优发布时间决策模型。本文的主要创新工作如下:1.分析了软件测试费用模型中的不确定及其对软件最优发布时间决策的影响。在传统的决策模型中,优化的目标是最小化软件测试费用的期望值,这种方法没有考虑软件测试费的不确定性,因此得到的优化结果不符合工程实际。本文提出了叁种风险函数来定量地刻画软件测试费的不确定性所带来的风险,并提出了叁种新的决策模型,同时采用了大量具体的算例来清楚地阐释软件测试费用模型中的不确定性以及风险对软件最优发布时间决策的影响。2.针对传统决策模型中决策者很难确定合适的优化参数,本文提出了一种基于模糊多目标优化的软件最优发布时间决策模型,其中的优化参数具有明确的物理意义,使软件项目的管理者清晰地表达决策意愿,使优化结果更加合理。
杨志鸿[8]2011年在《软件可靠性增长模型的分析与研究》文中认为本文的研究涵盖与软件可靠性有关的软件可靠性模型、软件的开发成本以及软件最优发布问题方面的研究。本文的研究工作可以分为两大部分：第一部分是关于软件可靠性工程的研究,主要研究了对G-O软件可靠性模型的推广和对Ohba叁参数软件可靠性模型的改良；第二部分是关于软件最优发布问题的研究,主要研究了软件的开发成本、软件最优发布问题的基本模型和扩展模型。具体的研究工作与创新如下：1、在已有的G-O非齐次Poisson过程软件可靠性模型的基础上,提出了对这一原始模型的扩展形式,包容了多种以G-O模型为出发点的非齐次Poisson过程模型,并完成了对这一系列模型的参数进行极大似然估计的理论研究。2、在现有的软件可靠性模型的基础上,提出了一个基于版本升级的软件系统可靠性模型。这个模型针对软件系统升级时各个版本之间的可靠性特点,使用了基于NHPP的不完全改错软件可靠性增长模型来描述软件升级的系统可靠性结构,能够更为准确和客观地反映多版本软件系统的可靠性行为。3、对基于软件可靠性增长模型的软件最优发布问题进行了分析和对比,介绍了基于可靠性、成本控制以及综合考虑下的软件发布策略。4、研究了版本升级的软件最优发布问题,并提出了基于成本控制的版本升级的最优发布原则。
陈嵩博[9]2014年在《考虑不完美排错的软件可靠性增长模型研究及应用》文中研究表明随着计算机技术的不断发展,软件正广泛地应用于社会的各个领域,且规模越来越大,复杂性越来越高。社会对可靠软件的需求也在快速增长,特别是应用于军事领域以及高实时性要求的软件,保障其可靠性日益重要。软件工程的质量保证和评估重点就是如何提高软件的可靠性。软件可靠性增长模型是利用数理统计学预测和管理软件可靠性的有效手段。软件测试阶段主要包括故障检测过程和故障排除过程。故障排除过程中存在不完美排错现象,在软件可靠性建模中该现象涉及到的影响因素是故障排除率函数和故障引入率函数。同时,故障检测过程中存在移动点现象,即故障检测率既不是常值也不是随时间连续变化,会在某一时刻产生跳变。对故障检测过程和故障排除过程的精确建模可以更好地预测和评估软件可靠性。本课题研究了不完美排错现象和移动点现象对软件可靠性的影响。主要研究内容如下:首先,软件测试中故障排除过程的故障排除率并不是100%的,并且由于检测到的尚未被排除的故障影响还会引入新的故障,即存在故障排除率和故障引入率,两者是具有不同的下降趋势的减函数。针对这一问题,提出一种新的故障引入率函数,并结合现有的故障排除率函数提出一种新的考虑不完美排错的软件可靠性增长模型。利用两组公开发表的软件失效数据集进行仿真与验证,仿真结果表明该模型具有更好的拟合效果和预测能力。然后,针对现有的考虑不完美排错的软件可靠性增长模型忽略了软件故障检测过程存在移动点现象这一问题,提出了一种基于移动点技术考虑不完美排错的软件可靠性增长模型。通过两组公开发表的软件失效数据对该模型进行验证,仿真结果表明该模型具有更强的拟合能力和预测能力。最后,介绍了电子海图系统,并应用本文提出的两种模型评估和预测电子海图系统的可靠性。在此基础之上,研究了软件最优发布问题。针对现有决策方案的不足,选用同时优化软件成本和软件可靠度的方法,引入模糊数学理论,建立软件成本和可靠度的模糊集,利用聚合算子,实现多目标优化的目的。结合电子海图系统的失效数据,讨论电子海图系统的最优发布时间。
滕云龙[10]2008年在《软件可靠性与费用模型的研究》文中研究表明本文首先介绍了问题的背景和研究意义,阐述了有关软件可靠性和软件可靠性模型的一些基本概念以及国内外对软件可靠性研究的现状与发展;然后对软件可靠性模型进行了比较分析,列举了具有代表性的软件可靠性模型。在此基础上,本文对软件可靠性与费用模型进行了进一步的研究。主要内容包括:1.提出了一个改进的软件可靠性模型:考虑排错效率和错误发现率均为时间函数的非齐次泊松过程模型。在已有的NHPP类软件可靠性增长模型中,假设条件过于苛刻,把错误排除的过程看得过于简单,并且假设排错是完全的;同时认为错误的发现率是常数,不随时间变化,以上这些都与实际情况不符。在软件排错过程中引入新错误的情况是经常发生的,并且有些错误是不能排除的。改进后的模型与实际情况更加吻合。2.在上述改进的软件可靠性模型的基础上,综合考虑了软件生命周期中的设计与开发费用、软件测试费用、运行期的维护费用等,建立了排错效率和错误发现率可变的软件费用模型,同时详细讨论和分析了软件最优发布时间和软件最小费用问题。3.提出了负指数分布排错时间的软件费用模型。在传统的软件可靠性模型基础上,考虑了排错时间服从负指数分布的情况,同时将软件中残存错误带来的风险损失转化为软件可靠性指标,建立了负指数分布排错时间的软件费用模型,并根据此模型详细讨论了软件的最小开发费用、最优发布时间等问题。此模型具有结构严谨、数学形式简单和易于使用等特点。
参考文献：
[1]. 软件可靠性模型与软件最优发布问题的研究[D]. 胡海宏. 南京邮电大学. 2011
[2]. 软件可靠性和软件最优发布问题的研究[D]. 胡仁胜. 合肥工业大学. 2001
[3]. 软件可靠性模型与软件最优发布问题的研究[D]. 王容. 电子科技大学. 2006
[4]. 软件成本模型及软件最优发布问题研究与应用[D]. 孟斌. 哈尔滨工程大学. 2013
[5]. 软件可靠性模型和费用模型研究[D]. 黎涛. 重庆大学. 2013
[6]. 考虑故障引进的软件可靠性增长模型研究[D]. 王金勇. 哈尔滨工业大学. 2015
[7]. 软件最优发布时间决策研究[D]. 胡华军. 电子科技大学. 2009
[8]. 软件可靠性增长模型的分析与研究[D]. 杨志鸿. 华中科技大学. 2011
[9]. 考虑不完美排错的软件可靠性增长模型研究及应用[D]. 陈嵩博. 哈尔滨工程大学. 2014
[10]. 软件可靠性与费用模型的研究[D]. 滕云龙. 电子科技大学. 2008
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