基于云模型的可信软件可靠性度量方法

本文主要探讨了"基于云模型的可信软件可靠性度量模型"的研究。该研究针对软件可靠性定性评估中的挑战，特别是在评价安全关键软件的可靠性时，试图引入一种创新的方法。论文的核心思想是结合云模型理论与GB/T 16260标准中定义的软件可靠性度量指标。GB/T 16260是中国软件工程领域的一项重要标准，它提供了软件可靠性的评估框架。 研究者首先从可靠性度量指标出发，通过收集和分析软件运行的样本信息，构建云模型，这是一种基于不确定性的数学模型，能够表达复杂系统的不确定性和模糊性。云模型由云发生器生成，其结构灵活，可以有效地表示和处理不确定性数据。 接着，论文提出了一种合并云算法，用于整合多个属性的云模型，形成一个综合的云模型。这种综合方法考虑了各属性间的相关性，提高了度量的准确性。在这个过程中，每个属性都被赋予一定的权重，以反映其在整体可靠性评估中的重要性。 进一步，采用了带权重的欧氏距离云决策算法来确定综合云模型的最终可靠性等级。欧氏距离反映了不同云之间的差异，而带权重的方式则使得算法更具有针对性，能够更准确地判断软件的可靠性水平。 通过在实际的安全关键软件上进行验证，该模型证明了其在反映软件可靠性方面的优势。相比于传统的定性或定量评估方法，基于云模型的度量模型能够提供更为客观、真实的可靠性评估结果，有助于软件开发者和质量保证团队做出更为明智的决策。 这篇论文的主要贡献在于将云模型理论应用于软件可靠性度量，提出了一个适用于安全关键软件评估的新型工具。这对于提升软件行业的可靠性评估水平，保障软件系统的安全和稳定性具有重要意义。此外，论文还展示了研究团队在软件测试、数据挖掘以及智能信息处理等领域的深厚研究背景和实践经验。