改进Gompertz模型在软件测试预测中的应用

本文主要探讨了软件测试预测模型的改进，特别是针对Gompertz模型的不足，提出了新的优化方法。作者通过高斯-牛顿法和最小二乘法改进了原有的Gompertz方程式，提高了预测缺陷的准确性和数据拟合度。 在软件开发过程中，测试是一个至关重要的环节，它直接影响到软件的质量、进度和成本。为了有效地平衡这些因素，需要一种科学的方法来预测测试过程中的缺陷发现。传统的Gompertz模型虽然被用于软件质量评估，但其在拟合实测数据方面的表现并不理想，这限制了其在软件测试预测中的应用。 Gompertz模型最初由英国的统计学家和数学家提出，它是一种描述产品可靠性增长的曲线模型。模型中的参数a、b和c分别代表产品的可靠性上限、初期可靠性以及增长速度。然而，由于模型本身的局限性，其在软件测试预测中的适应性不高。 为了解决这一问题，作者提出了改进的Gompertz模型。他们采用泰勒级数展开原方程式，并运用高斯-牛顿法确定参数的初始值。然后，通过最小二乘法迭代修正参数，以提高模型对缺陷发现的预测精度。实证研究表明，改进后的模型在缺陷预测准确率、数据拟合度和绝对误差率方面均优于原始模型，这为软件测试工程师提供了更可靠的决策依据。 此外，文章还提及了其他几种软件测试预测方法，如基于软件缺陷状态跟踪图、风险管理或知识管理的方法。尽管这些方法各有特点，但在对测试数据和度量的分析上，它们可能不如改进后的Gompertz模型有效。因此，改进的Gompertz模型对于软件测试过程的优化和测试结束时机的判断具有显著优势。 总结来说，这篇论文研究为软件测试领域提供了一个更精确的预测工具，通过对Gompertz模型的改进，提升了软件测试效率和质量控制的能力，对于计算机工程与应用领域的实践具有重要意义。