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基于测试效率的神经网络可靠性模型 下载：77 浏览：237

惠子青 刘晓燕 严馨 《数据与科学》 2019年11期

摘要:
软件可靠性是衡量软件性能的重要指标之一,准确预测软件可靠性是一项极具挑战的任务,至今人们已经提出了许多用于实例的软件可靠性增长模型。这些模型受限于环境和人为因素的影响,都提出了一些不切实际的假设。在本文中我们提出了一种基于测试效率的神经网络模型,最后通过数据分析证明了基于测试效率的神经网络模型能够更好地拟合故障数据。

基于高斯新分布的软件可靠性增长模型研究 下载：67 浏览：454

惠子青 刘晓燕 《数据与科学》 2019年9期

摘要:
高斯新分布是在正态分布的基础上扩展延伸而来,它的主要作用在于针对客观存在的不对称高斯分布进行充分拟合,精确表达出以期望值描述随机变量的频数分布在单峰条件下的误差和概率分布。基于高斯新分布的的软件可靠性增长模型的提出有助于人们在软件过程中所产生的错误误差进行分析,减少了在软件过程中人为主观因素是造成的不确定性。本文最后通过两个实验数据集,说明了基于高斯新分布的SRGM能更好地拟合和预测数据。

基于IFML的软件开发方法研究 下载：64 浏览：336

曹荣凯 刘晓燕 朱汇龙 乐婷婷 李丹丹 惠子青 《数据与科学》 2019年2期

摘要:
为了满足公司对Web应用程序的广泛需求,以及具有相关技术的IT人员的长期短缺。在本文中,我们提出了一种交互流建模语言(IFML)模型驱动转换的方法来生成用户界面。该建模语言是在一种名为WebRatio的开发工具下进行模型与界面交互。该工具具有代码生成功能,可生成即时发布的Web和跨平台的移动应用程序。
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