| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·软件可靠性模型的历史以及国内外的研究现状 | 第9-12页 |
| ·软件可靠性模型的历史 | 第9-11页 |
| ·软件可靠性的国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·软件可靠性的国内研究现状 | 第12页 |
| ·软件可靠性理论在工程实践中的应用 | 第12-13页 |
| ·课题研究的目标和内容 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 2 软件质量与软件可靠性概述 | 第14-22页 |
| ·软件质量 | 第14-15页 |
| ·软件质量定义 | 第14页 |
| ·影响软件质量的因素 | 第14-15页 |
| ·软件可靠性 | 第15-22页 |
| ·软件可靠性的定义 | 第15-16页 |
| ·软件可靠性的数学描述 | 第16-18页 |
| ·软件可靠性特征量 | 第18-19页 |
| ·软件可靠性影响分析 | 第19-22页 |
| 3 软件可靠性模型 | 第22-43页 |
| ·软件可靠性模型概述 | 第22-26页 |
| ·软件可靠性建模思想 | 第22-23页 |
| ·软件可靠性建模过程 | 第23-25页 |
| ·软件可靠性模型参数估计的方法 | 第25-26页 |
| ·软件可靠性模型的分类 | 第26-31页 |
| ·可靠性结构模型和可靠性预计模型 | 第26-27页 |
| ·软件可靠性模型的分类 | 第27-31页 |
| ·几种经典的软件可靠性模型 | 第31-43页 |
| ·J-M模型 | 第32-33页 |
| ·G-O模型 | 第33-36页 |
| ·Musa执行时间模型 | 第36-40页 |
| ·L-V模型 | 第40-41页 |
| ·Seeding模型 | 第41-43页 |
| 4 基于失效数据的软件可靠性预测估计 | 第43-53页 |
| ·失效数据概述 | 第43-45页 |
| ·什么是失效数据 | 第43-44页 |
| ·失效数据的分类 | 第44-45页 |
| ·失效数据收集的原则 | 第45-48页 |
| ·失效数据收集的目标 | 第46页 |
| ·数据和时间的粒度 | 第46-47页 |
| ·数据维护和有效性确认 | 第47-48页 |
| ·数据分析的原则 | 第48-50页 |
| ·图形和图线 | 第48-49页 |
| ·模型诊断与确定 | 第49页 |
| ·软件失效数据的预处理 | 第49-50页 |
| ·软件可靠性模型的比较标准 | 第50-53页 |
| 5 时间序列基本理论 | 第53-64页 |
| ·随机时间序列分析预测 | 第53-54页 |
| ·时间序列的几个模型 | 第54-61页 |
| ·自回归(Auto-regression)模型AR(p) | 第55-56页 |
| ·滑动平均(Moving Average)模型MA(q) | 第56-57页 |
| ·自回归滑动平均模型ARMA(p,q) | 第57-59页 |
| ·求和ARIMA(p,d,q)模型 | 第59页 |
| ·求和ARIMA(p,d,q)模型的三种显式 | 第59-61页 |
| ·最小均方误差预测及其性质 | 第61-62页 |
| ·预测的三种基本形式 | 第62-64页 |
| 6 时间序列理论在软件可靠性建模中的应用 | 第64-74页 |
| ·ARMA模型的辨识和预测过程 | 第64-65页 |
| ·ARMA模型的定义 | 第64页 |
| ·模型阶次的确定 | 第64-65页 |
| ·模型的参数估计 | 第65页 |
| ·平稳时间序列的预测 | 第65页 |
| ·模型拟合残量的自相关检验 | 第65页 |
| ·应用实例 | 第65-73页 |
| ·结论 | 第73-74页 |
| 7 总结与展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的学术文章 | 第80页 |