嵌入式软件可靠性模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·课题的研究现状 | 第12-14页 |
| ·软件可靠性模型 | 第12-13页 |
| ·嵌入式软件可靠性模型 | 第13-14页 |
| ·嵌入式软件可靠性建模的主要问题 | 第14-16页 |
| ·论文的结构及主要内容 | 第16-19页 |
| 第2章 软件可靠性模型理论 | 第19-28页 |
| ·软件可靠性模型的相关概念 | 第19-21页 |
| ·软件可靠性模型的相关定义 | 第19页 |
| ·软件可靠性模型的数学描述 | 第19-21页 |
| ·软件可靠性模型的分类 | 第21-24页 |
| ·参数估计方法及模型评价标准 | 第24-27页 |
| ·参数估计方法 | 第24-26页 |
| ·模型评价标准 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于指数函数环境因子的软件可靠性模型 | 第28-47页 |
| ·软件的测试可靠性与运行可靠性 | 第28-33页 |
| ·软件测试剖面和运行剖面的差别分析 | 第28-30页 |
| ·软件测试可靠性与运行可靠性的比较 | 第30-32页 |
| ·考虑环境差别的软件可靠性建模方法 | 第32-33页 |
| ·测试阶段的软件可靠性模型 | 第33-38页 |
| ·NHPP 类软件可靠性模型 | 第33-34页 |
| ·测试阶段软件可靠性模型的选择 | 第34-38页 |
| ·环境因子函数 | 第38-41页 |
| ·环境因子的分析 | 第38-39页 |
| ·新的环境因子函数 | 第39-40页 |
| ·估算环境因子参数 | 第40-41页 |
| ·运行阶段的软件可靠性模型 | 第41-43页 |
| ·运行阶段的故障检测率 | 第41-42页 |
| ·运行阶段的均值函数 | 第42-43页 |
| ·软件可靠性模型的验证 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于神经网络的软件可靠性模型 | 第47-63页 |
| ·神经网络的相关理论 | 第47-48页 |
| ·神经网络的概念 | 第47页 |
| ·BP 神经网络的概念 | 第47-48页 |
| ·神经网络的泛化能力 | 第48-52页 |
| ·穷举搜索方法 | 第49页 |
| ·及早停止方法 | 第49-50页 |
| ·正规化方法 | 第50-51页 |
| ·方法的比较 | 第51-52页 |
| ·基于神经网络的软件可靠性模型建立过程 | 第52-57页 |
| ·样本数据的选择及处理 | 第53-54页 |
| ·网络结构的设计 | 第54-55页 |
| ·网络激励函数的选择 | 第55-57页 |
| ·权值和阈值的初始化 | 第57页 |
| ·基于神经网络的软件可靠性模型的验证 | 第57-62页 |
| ·模型训练性能的分析 | 第58-59页 |
| ·模型拟合能力的比较 | 第59-60页 |
| ·模型预测能力的验证 | 第60-61页 |
| ·模型预测能力的评估 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 嵌入式软件可靠性模型的应用 | 第63-73页 |
| ·嵌入式电子海图软件系统 | 第63-65页 |
| ·基于新环境因子函数的软件可靠性模型 | 第65-67页 |
| ·测试阶段的软件可靠性模型 | 第65页 |
| ·环境因子函数 | 第65-66页 |
| ·运行阶段的软件可靠性模型 | 第66-67页 |
| ·基于神经网络的软件可靠性模型 | 第67页 |
| ·嵌入式电子海图软件可靠性预测 | 第67-68页 |
| ·模型的比较与总结 | 第68-71页 |
| ·模型的拟合能力 | 第69-70页 |
| ·模型的预测能力 | 第70页 |
| ·模型的总结 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第6章 工作展望 | 第73-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附录A | 第84-85页 |
| 附录B | 第85-86页 |
| 附录C | 第86页 |
