跳到主要内容
研究论文

软件可靠性预测的计算智能方法综述

出版:2014年3月29日 出版历史
  • 获取引文提醒
  • 摘要

    众所周知,计算智能在预测软件可靠性方面非常有用。在本文中,进行了两种类型的研究。首先,我们对软件可靠性预测研究进行了系统回顾,考虑了各种度量、方法和CI技术(包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法)。其次,讨论了利用各种可用工具进行可靠性预测和数据收集。本文的总体思路是介绍、分析、调查、比较和讨论使用各种CI技术和工具进行软件可靠性预测及其优缺点。

    工具书类

    [1]
    Aljahdali,S.和Debnath,N.C.通过模糊逻辑建模改进软件可靠性预测。在IASSE(法国尼斯,2004年7月),ISCA,第17-21页。
    [2]
    Aljahdali,S.H.和El-Telbany,M.E.使用多目标遗传算法进行软件可靠性预测。在(AICCSA 2009(摩洛哥,2009),Proc。IEEE/ACS,计算机系统和应用国际会议,第293--300页。
    [3]
    Aljahdali,S.H.、Sheta,A.F.和Rine,D.《软件可靠性预测:回归和神经网络非参数模型之间的比较》。在计算机系统和应用国际会议(AICCSA 2001)(黎巴嫩贝鲁特,2001)中,ACS/IEEE,第470-473页。
    [4]
    Aljahdali,S.H.、Sheta,A.F.和Rine,D.使用径向基函数网络模型预测软件测试过程中的累积故障。第17届国际计算机及其应用会议(CATA),智能软件可靠性特别会议(美国加利福尼亚州旧金山,2002年)。
    [5]
    Asad,C.A.、Ullah,M.I.和Rehman,M.J.-U.《软件可靠性模型选择方法》。在COMPSAC(04)(2004年9月),P.o.t.A.I.C.S.IEEE and A.Conference,Eds.,第1卷,0730-3157/04,第534-539页。
    [6]
    Bansiya,J.和Davis,C.G.面向对象设计质量评估的层次模型。IEEE传输。软件工程28,1(2002年1月),4--17。
    [7]
    Benala,T.R.、Dehuri,S.和Mall,R.《软件成本估算中的计算智能:新兴范式》。ACM SIGSOFT软件工程37,3(2012年5月),1-7。
    [8]
    Boland,P.J.《软件可靠性和测试的挑战》。技术报告,爱尔兰国立大学统计系,都柏林贝尔菲尔德-都柏林4爱尔兰,2002年。
    [9]
    Boole,G.《思想规律的调查》。《逻辑和概率的数学理论》,多佛出版社,纽约,1958年。
    [10]
    卡斯尔。开放渠道基金会{在线}。可用:http://www.openchannelfoundation.org/projects/casre/3.0。
    [11]
    Catal,C.和Diri,B.《软件故障预测研究的系统回顾》。专家系统与应用36,4(2009年5月),7346-7354。
    [12]
    Chen,Y.非线性系统辨识与控制的混合软计算方法。熊本大学,2001年2月。
    [13]
    Chidamber,S.R.和Kemerer,C.F.面向对象设计的度量套件。IEEE传输。《软件工程》20,6(1994),476--493。
    [14]
    Cordon,O.,Herrera,F.,Hoffmann,F.和Magdalena,L.《模糊知识库的进化调整和学习——模糊系统的进展——应用和理论》,第19卷。世界科学出版有限公司,新加坡法勒路128号邮政信箱,2001年。
    [15]
    Cortellessa,V.、Singh,H.和Cukic,B.基于UML的软件模型的早期可靠性评估。第三届软件与性能国际研讨会会议记录。ACM,第302-309页。
    [16]
    Costa,E.O.、de Souza,G.A.、Pozo,A.T.R.和Vergilio,S.R.探索遗传编程和增强技术来建模软件可靠性。IEEE可靠性汇刊56,3(2007年9月),422--434。
    [17]
    Costa,E.O.、Pozo,A.T.R.和Vergilio,S.R.《软件可靠性建模的遗传编程方法》。IEEE可靠性汇刊59,1(2010年3月),222--230。
    [18]
    Costa,E.O.,R.,S.,Aurora,V.,and Souza,P.G.,Eds.用遗传编程建模软件可靠性增长(芝加哥,伊利诺伊州,2005年11月),第16届IEEE软件可靠性工程国际研讨会论文集。
    [19]
    Dick,S.和Kandel,A.《软件质量保证中的计算智能》,《机器感知人工智能》第63卷。世界科学出版公司,5 Toh Tuck Link,Singapure 5962242005。
    [20]
    e Abreu,F.B.、Henderson-Sellers,B.、Piattini,M.、Poels,G.和Sahraoui,H.A.《面向对象软件工程中的定量方法》?S01,面向对象技术研讨会论文集(英国伦敦,2002年),Springer-Verlag,第174-183页。
    [21]
    Far,B.H.软件可靠性和软件质量,2012年11月。
    [22]
    Farr,W.H.和Smith:,O.D.软件(SMERFS)用户可靠性函数的统计建模和估计指南海军水面作战中心。弗吉尼亚州达尔格伦NAVSWC TR-84-373第2版。
    [23]
    Gokhale,S.S.、Wong,W.E.、Horgan,J.R.和Trivedi,K.S.《基于架构的软件可靠性预测的分析方法》。IEEE国际计算机性能和可靠性研讨会(1998年9月),13-22。
    [24]
    Haykin,S.神经网络和学习机器,第三版PHI,2010年。
    [25]
    Hsu,C.-J.和Huang,C.-Y.《使用路径测试对基于复杂组件的软件系统进行适应性可靠性分析》。IEEE可靠性汇刊60,1(2011年3月),158--170。
    [26]
    Hu,Q.、Xie,M.、Ng,S.和Levitin,G.用于软件故障检测和校正预测的鲁棒递归神经网络建模。在ICQR2005(2007年3月),ELSEVIER,Ed.,第92卷,共3卷,可靠性工程和系统安全,第332-340页。
    [27]
    电气与电子工程师协会。软件工程术语标准词汇表。IEEE计算机协会标准协调委员会,1991年。
    [28]
    Jr.,J.G.和Davis,C.《估算软件错误和可用性的方法》。SPC-TR-88-007,Ed.,第1卷,共1.0卷,第十一届Minnowbrook软件可靠性研讨会论文集,1988年7月,第26-29页。
    [29]
    Karunanathi,N.、Malaiya,Y.和Whitley,D.使用神经网络预测软件可靠性。《IEEE软件可靠性工程国际研讨会论文集》(德克萨斯州奥斯汀,1991年5月),IEEE,第124-130页。
    [30]
    Karunanathi,N.和Whitley,D.使用前馈和递归神经网络预测软件可靠性。《神经网络》,1992年。IJCNN(马里兰州巴尔的摩,1992年6月),第1卷,IEEE,第800-805页。
    [31]
    Karunanathi,N.、Whitley,D.和Malaiya,Y.K.使用连接主义模型预测软件可靠性。IEEE传输。软件工程18,7(1992年7月),563--574。
    [32]
    Karunanathi,N.、Whitley,D.和Malaiya,Y.K.在可靠性预测中使用神经网络。IEEE软件9,4(1992年7月),53-59。
    [33]
    Khalsa,S.K.,Ed.《预测断层倾向性和缺陷密度的模糊方法》(2009年7月),第1卷,《世界工程大会论文集》。
    [34]
    Khatatneh,K.和Mustafa,T.《使用软计算技术的软件可靠性建模》。《欧洲科学研究杂志》26,1(2009),154-160。
    [35]
    Khoshgoftaar,T.M.、Pandya,A.S.和More,H。预测软件开发故障的神经网络方法。第三届软件可靠性工程国际研讨会论文集,第83-89页。
    [36]
    Kurhe,A.B.、Satonkar,S.S.、Khanale,P.和Shinde,A.《软计算及其应用》。BIOINFO软计算1,1(2011),5--7。
    [37]
    Leung,F.H.-F.,Lam,H.-K.,Ling,S.-H.,and Tam,P.K.-S.使用改进的遗传算法调整神经网络的结构和参数。IEEE神经网络汇刊14,1(2003年1月),79--88。
    [38]
    Li,W.面向对象编程的另一个度量套件。ELSEVIER,《系统与软件杂志》44,2(1998年12月),155-162。
    [39]
    Lin,C.-T.和Lee,C.G.《神经模糊系统:智能系统的神经模糊协同作用》。普伦蒂斯·霍尔公司,1996年5月。
    [40]
    Littlewood,B.和Strigini,L.《软件可靠性和可靠性:路线图》,第22届国际软件工程会议论文集。《ICSE-SE轨道的未来》(爱尔兰利默里克,2000年6月4日至11日),A.Finkelstein,Ed.,ACM,第177至188页。
    [41]
    Lo,J.H.《应用于软件可靠性建模的人工神经网络的实现》。2009年控制和决策会议。CCDC’09。中文(2009年6月),4349-4354。
    [42]
    Lyu,M.R.、Donnelly,M.、Everett,B.、Musa,J.和Wilson,G.《软件可靠性工程手册》。IEEE计算机社会出版社,洛斯阿拉米托斯,1996年。
    [43]
    Magdalena,L.什么是软计算?重新审视可能的答案。国际计算智能系统杂志3,2(2010年6月),148-159。
    [44]
    Mizuno,O.和Hata,H.预测故障倾向模块的另一个指标,1865-0929年第59卷。Springer Berlin Heidelberg,2009,ch.《计算机和信息科学中的软件工程通信进展》,第296-304页。
    [45]
    Mohanta,S.、Vinod,G.和Mall,R.基于设计度量的软件可靠性早期预测技术。Springer,《国际系统保证工程与管理杂志》2,4(2011年12月),261--281。
    [46]
    Mohanty,R.、Ravi,V.和Patra,M.R.预测软件可靠性的混合智能系统。应用软件计算13,1(2013年8月),189-200。
    [47]
    Moser,R.、Pedrycz,W.和Succi,G.TA缺陷预测的变更度量和静态代码属性效率的比较分析。在ICSE(莱比锡,2008年5月),W.S.和。B.Matthew和V.Gruhn,编辑,ACM/IEEE第30届国际会议论文集,第181-190页。
    [48]
    Musa,J.D.和Okumoto,K.软件可靠性度量的对数泊松执行时间模型。在ICSE(美国新泽西州,1984年),EEE出版社Piscataway,《第七届国际软件工程会议论文集》,第230-238页。
    [49]
    Popic,P.、Desovski,D.、Abdelmoez,W.和Cukic,B.基于组件的系统可靠性分析中的误差传播。ISSRE(伊利诺伊州芝加哥,2005年11月),IEEE,软件可靠性工程,第53-62页。
    [50]
    Quah,T.S.和Thwin,M.M.T.使用面向对象的度量标准将神经网络应用于软件质量预测。IEEE软件维护国际会议记录,第116-125页。
    [51]
    RajKiran,N.和Ravi,V.,使用小波神经网络进行软件可靠性预测。在计算智能和多媒体应用国际会议(Sivakasi,泰米尔纳德邦,2007年12月),第1卷,IEEE,第195-199页。
    [52]
    RajKiran,N.和Ravi,V.通过软计算技术进行软件可靠性预测。《系统与软件杂志》81,4(2008年4月),576-583。
    [53]
    Singh,H.、Cortellessa,V.、Cukic,B.、Gunel,E.和Bharadwaj,V.,基于组件系统可靠性预测和评估的贝叶斯方法。在ISSRE(美国哥伦比亚特区华盛顿,2001年11月),第12届软件可靠性工程国际研讨会(ISSRE’01),IEEE计算机学会,第12-21页。
    [54]
    Singh,Y.、Kaur,A.和Malhotra,R.预测断层倾向性模型的面向对象度量的实证验证。《软件质量控制档案杂志》,Springer Science Business Media,LLC 18,1(2009年7月),3-35。
    [55]
    Singh,Y.和Kumar,P.使用前馈神经网络预测软件可靠性。在计算智能和软件工程(CiSE)(2010),I.Conference,Ed.,IEEE,第1-5页。
    [56]
    Sitte,R.软件可靠性增长预测的比较:神经网络与参数再校准。可靠性,IEEE Transactions 48,3(1999年9月),285--291。
    [57]
    Smidts,C.和Li,M.安全关键数字系统中预测软件可靠性的软件工程措施。技术报告NUREG/GR-0019,马里兰大学,大学园区,美国核管理委员会华盛顿核管理研究办公室,邮编:20555-00012000年11月。
    [58]
    Smidts,C.、Stoddard,R.W.和Stutzke,M.《软件可靠性模型:早期可靠性预测方法》。IEEE可靠性汇刊47,3(1998年9月),268--278。
    [59]
    Sommerville,I.软件工程,第5版,国际计算机科学系列。Addison-Wesley,沃金汉,英格兰,1996年。
    [60]
    Thwin,M.M.T.和Quah,T.S.编辑,《使用面向对象的设计指标预测软件开发故障的神经网络应用》(2002年11月),第5卷,第九届神经信息处理国际会议论文集(ICONIP’02)。
    [61]
    Tian,L.和Noore,A.使用贝叶斯正则化的递归神经网络进行软件可靠性预测。《国际神经系统杂志》14,3(2004年6月),165-174。
    [62]
    Tian,L.和Noore,A.使用进化连接论模型对软件可靠性进行在线预测。ScienceDirect,《系统与软件杂志》77,2(2005年8月),173-180。
    [63]
    Venayagamoorthy,G.《成功的交互智能跨学科课程》。IEEE计算智能杂志4,1(2009年2月),14-23。
    [64]
    Wood,A.软件可靠性增长模型。技术报告96.1,串联计算机,1996年9月。
    [65]
    Yadav,O.P.、Singh,N.、Chinnam,R.B.和Goel,P.S.一种基于模糊逻辑的方法,用于产品开发过程中的可靠性改进估计。ELSEVIER,可靠性工程和系统安全80,1(2003年4月),63--74。
    [66]
    Yuan,D.和Zhang,C.基于anfis的软件可靠性评估策略。C.国际电子会议和C.(ICECC),编辑,《电子、通信和控制》,第3738-3741页。
    [67]
    Zadeh,L.模糊集。信息和控制。338--353.
    [68]
    Zadeh,L.模糊算法,信息。ctl公司。
    [69]
    Zadeh,L.语言变量的概念及其在近似推理中的应用-i.《信息科学》8,3(1975年7月),199-249。
    [70]
    语言变量的概念及其在近似推理中的应用-ii。信息科学8,4(1975年10月),301-357。
    [71]
    Zadeh,L.语言变量的概念及其在近似推理中的应用-iii.信息科学9,1(1975年12月),43-80。
    [72]
    Zhao,L.,pei Zhang,J.,Yang,J.和Chu,Y.基于模糊小波神经网络的软件可靠性增长模型。第二届未来计算机与通信国际会议(ICFCC)(武汉,2010年5月),第1卷,IEEE,第664-668页。

    引用人

    查看全部
    • (2024)MuSRGM:一种基于遗传算法的软件可靠性工程动态组合深度学习模型IEICE信息与系统交易10.1587/传输2023EDP7183图107.D:6(761-771)在线发布日期:2024年6月1日
    • (2024)基于改进差分进化的递归ANFIS在软件可靠性预测中的应用进化智能10.1007/s12065-024-00940-9在线发布日期:2024年4月16日
    • (2021)计算智能技术在软件工程中的应用综述2021年创新计算国际会议(ICIC)10.1109/IICC53490.2021.9709625(1-8)在线发布日期:2021年11月9日
    • 显示更多引用者

    索引术语

    1. 软件可靠性预测的计算智能方法综述

      建议

      评论

      信息和贡献者

      问询处

      发布于

      封面图片ACM SIGSOFT软件工程说明
      ACM SIGSOFT软件工程说明 第39卷第2期
      2014年3月
      99页
      国际标准编号:0163-5948
      内政部:10.1145/2579281
      期刊目录

      出版商

      计算机协会

      美国纽约州纽约市

      出版历史

      出版:2014年3月29日
      发布于SIGSOFT体积39,发行2

      检查更新

      作者标记

      1. 计算智能
      2. 模糊逻辑
      3. 遗传算法
      4. 神经网络
      5. 预测
      6. 软计算
      7. 软件
      8. 软件可靠性预测

      限定符

      • 研究文章

      贡献者

      其他指标

      文献计量学和引文

      文献计量学

      文章指标

      • 下载次数(过去12个月)8
      • 下载次数(最近6周)0

      其他指标

      引文

      引用人

      查看全部
      • (2024)MuSRGM:一种基于遗传算法的软件可靠性工程动态组合深度学习模型IEICE信息与系统交易10.1587/传输.2023EDP7183图107.D:6(761-771)在线发布日期:2024年6月1日
      • (2024)一种用于软件可靠性有效预测的修正差分进化递归ANFIS进化情报10.1007/s12065-024-00940-9在线发布日期:2024年4月16日
      • (2021)计算智能技术在软件工程中的应用综述2021年创新计算国际会议(ICIC)10.1109/IICC53490.2021.9709625(1-8)在线发布日期:2021年11月9日
      • (2021)用模糊逻辑分析软件需求度量对可靠性的影响智能系统大会10.1007/978-981-33-6981-8_59(743-753)在线发布日期:2021年5月28日
      • (2019)比较软件系统的可靠性信息科学:国际期刊10.1016/j.ins.2017.08.079423:C(398-411)在线发布日期:2019年1月6日
      • (2018)基于神经网络的项目有效工作量评估国际高级应用科学杂志10.21833/ijaas.2018.11.0045:11(33-39)在线发布日期:2018年11月
      • (2017)基于组件的系统可靠性预测新方法第八届计算机建模与仿真国际会议论文集10.1145/3036331.3050421(89-94)在线发布日期:2017年1月20日
      • (2016)基于复杂模糊逻辑推理的定量软件需求规格说明方法计算智能与定量软件工程10.1007/978-3-319-25964-2_8(153-172)在线发布日期:2016年1月15日
      • (2014)基于计算智能的可靠性增长模型的软件可靠性预测实证分析数据挖掘中的计算智能-第2卷10.1007/978-81-322-2208-8_47(513-524)在线发布日期:2014年12月11日

      视图选项

      获取访问权限

      登录选项

      完全访问权限

      查看选项

      PDF格式

      以PDF文件查看或下载。

      PDF格式

      电子阅读器

      使用联机查看电子阅读器.

      电子阅读器

      媒体

      数字

      其他

      桌子

      分享

      分享

      共享此出版物链接

      在社交媒体上分享