离散时间NHPP软件可靠性增长模型：实证验证与应用

本文研究了一种基于离散时间的非齐次泊松过程(NHPP)软件可靠性增长模型，针对现有软件可靠性模型多偏重于连续时间模型的局限性，提出了离散时间模型的重要性和实用性。论文首先介绍了离散时间模型和非齐次泊松过程的基本概念，强调了在软件开发过程中，由于测试和修复过程的离散特性，离散时间模型能够更准确地反映实际情况。 作者们构建了两种离散时间的软件可靠性增长模型，一种是基本模型，另一种是扩展模型。基本模型考虑了软件系统在每次修复后可能带来的故障减少，但未涉及其他因素的影响。而扩展模型在此基础上进一步发展，它考虑了不完美排错的情况，即在故障排除过程中可能会引入新的故障，以及测试团队技能提升导致的故障排除效率的变化。这种模型设计更具现实意义，因为它能更好地模拟软件开发过程中的动态变化。 为了验证这两种模型的有效性，研究者选取了两组公开的失效数据集，通过与传统的指数模型和S型模型进行对比分析。实验结果显示，基于离散时间的NHPP软件可靠性增长模型在拟合度和预测能力上表现得更为优越，这证明了它们在实际软件可靠性评估中的应用价值。 总结来说，这篇论文不仅填补了离散时间软件可靠性模型研究的空白，而且提供了一种实用的工具，用于更精确地评估和预测软件系统的可靠性增长。这对于软件开发和维护实践具有重要的理论支持和指导意义，尤其是在处理故障修复周期和技能提升等因素时。同时，这种方法也为软件质量管理和优化提供了新的思考角度。