吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (5): 914-920.
刘 早1, 高钦旭2, 邓阿北1, 辛士界1, 于 彪1
LIU Zao1, GAO Qinxu2, DENG Abei1, XIN Shijie1, YU Biao1
摘要: 为克服传统G-O(Goel-Okumoto)软件可靠性模型中缺陷发现率过于简化处理的局限性, 提出了一种以更 精准的方式描述缺陷发现率随时间实际变化的模型。 改进模型不同于常规假设将其视为恒定或单调的函数, 并考虑了测试人员的学习和排错能力的进步,以及软件固有的缺陷发现率随时间递减的趋势,从而假设缺陷发 现率呈现先上升后下降的动态变化趋势。 通过在两组公开的软件缺陷检测数据集上的应用,并与多种经典的 模型进行了对比验证,验证了模型的有效性。 实验结果表明,改进后的G-O模型在拟合能力和预测能力方面 都显示出优异的性能,证明其在软件可靠性评估中的适用性和优越性。
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