论文摘要：基于度量数据的软件可靠性评估

随着软件系统规模的不断扩大，以提高软件可靠性为目的的软件可靠性工程技术得到了越来越多的关注，其中，软件可靠性评估是软件可靠性工程中一项重要工作。目前，传统的基于失效数据的软件可靠性评估方法存在着以下问题：可靠性测试费时费力且数据难以收集、评估时间过晚及评估模型假设的局限性等。这些问题严重阻碍了这种评估方法在软件工程中的实际应用。为解决这个问题，软件工程专家提出利用神经网络、模糊数学等技术来处理软件开发过程中对软件可靠性有影响的度量数据从而实现软件可靠性评估。现有的基于软件度量数据的软件可靠性评估方法表现软件度量关联性的能力不足，无法准确地呈现度量与度量间、度量与可靠性间的关系。而贝叶斯网可以把许多相互关联的因素及其关系充分地表示出来，同时具备很强的学习能力，可以充分利用历史数据和先验知识帮助建模，使客观的分析与人类主观的经验实现完美的结合。 因此，本文提出一种新的基于软件度量数据的软件可靠性评估方法，该方法借助贝叶斯网作为推理工具，利用软件生命周期中对软件可靠性有重要影响的度量数据实现软件可靠性评估。本文的主要研究内容如下：1）软件度量选取准则研究。提出适用于软件可靠性评估的度量选取准则，并根据该准则从两组标准软件度量集中推荐了若干重要的软件度量用于软件可靠性评估；2）贝叶斯网络构建方法及网络推理方法研究。对因果推理和诊断推理的推理过程和相关计算方法进行了深入的分析，给出了用于软件可靠性评估的贝叶斯网络构建全过程；3）进行了基于贝叶斯网络的软件可靠性评估方法的实例应用，结合具体的数据，按照该方法的思路进行全过程的实施，获得结果并对其进行了分析，验证了该方法的可行性；4）给出了基于贝叶斯网的软件可靠性评估工具原型设计，完成了工具的需求分析、概要设计方案以及核心模块算法，为本文研究成果的工具化提供了指导。最后，对所做工作进行了总结，并对以后的研究方向做出了展望。

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