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NHPP类开源软件可靠性增长模型的极大似然估计

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为了提高开源软件产品的可靠性,针对软件测试过程中常见的不分组失效数据和分组失效数据,提出非齐次泊松过程(NHPP)类开源软件可靠性增长模型极大似然估计的一般形式;对GO模型、DSS模型、GGO模型、ISS模型和Ohba模型进行讨论,给出这5类可靠性模型的似然函数和似然方程;利用开源软件Apache Tomcat 5的真实失效数据,对这5类可靠性模型进行性能对比分析.结果表明:GGO模型具有较好的拟合与预测效果,而GO模型的拟合效果较差.
Maximum likelihood estimation for NHPP-based open source software reliability growth model

陈静、杨剑锋、王喜宾、李华

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贵州中医药大学信息工程学院,贵州贵阳550025

贵州理工学院大数据学院,贵州贵阳550003

贵州师范大学大数据与计算机科学学院,贵州贵阳550025

开源软件 极大似然估计 非齐次泊松过程 软件可靠性增长模型

国家自然科学基金贵州省科技厅基础研究项目贵州省电力大数据重点实验室项目

71901078黔科合基础[2020]1Y269黔科合计Z字[2015]4001

2022

10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2022.0174

广西大学学报(自然科学版)
广西大学

广西大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.767
ISSN：1001-7445
年,卷(期)：2022.47(1)
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