截尾数据和分段数据下指数分布参数的矩估计

对指数分布下的截尾数据和分段数据,给出了其参数矩估计的一种新的方法。     

截尾样本下回归函数核估计的LP收敛速度

在截尾样本下，给出了回归函数估计的若干种ｐ（ｑ≥１）阶平均收敛速度，从而把薛留根在文「３」中的若干结果推广到截尾样本情况。     

一种新的截尾分布模型

从机械零,构件的所有设计变量都不服从理论分布这一事实出发,提出了两端截尾分布模型。以零构件的寿命为例,给出了可靠性设计中常用的两端截尾分布的概率密度和可靠度的计算公式。     

用线性组合模型分析软件可靠性数据

针对单一模型分析软件可靠性数据存在的不足,对软件可靠性数据的收集进行规范,并提出线性组合模型,解决了软件可靠性数据和可靠性模型的适用性问题,提高了软件可靠性模型评估和预测的精确度,其中DLC模型是目前线性组合模型中的最佳线性组合模型.     

定时截尾缺失数据下指数分布的参数AMLE

试验数据缺失是产品寿命试验中经常遇到的情况,处理起来比较复杂.当寿命分布为指数分布时,给出寻求定时截尾寿命试验数据缺失场合下,样本分布参数的近似极大似然估计.通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,证实所给方法的可行性.     

熵损失函数下定时截尾情形参数的Bayes估计

给出了在熵损失函数下,指数分布参数的Ｂａｙｅｓ估计,在给出先验分布的条件下,得到了Ｂａｙｅｓ估计的精确形式,证明了此估计是可容许的。     

定时截尾下具有部分缺失数据两个指数总体参数的估计与检验

利用极大似然估计方法, 研究定时截尾下具有部分缺失数据的两个指数总体中的参数估计问题, 以及两指数总体参数相等的假设检验问题. 证明了估计的强相合性以及渐近正态性, 给出了检验两总体参数相等的检验统计量及检验统计量的极限分布.     

I型截尾模型修正后平均寿命的非参数估计

对传统Ⅰ型截尾模型适当修正后,给出了平均寿命期望的无偏估计,并证明了该估计的方差在一定条件下严格小于开窗法得到的方差,模拟结果表明该方法是有效的.     

Bayes估计在NHPP软件可靠性模型中的应用

软件可靠性是评价软件质量的一个重要指标.针对互不相交的观测区间数据,采用Bayes方法估计软件的可靠度函数,使得对被测软件的可靠性模型更为精确,最后对实际的软件测试数据进行可靠性评估,验证了所提出的估计方法的合理性和可行性.     

定时截尾下双参数指数模型参数估计的EM算法

利用EM算法讨论在定时截尾试验中最后一个失效时间与截尾时刻之间的信息,得出双参数指数模型中尺度参数的迭代解,并比较了EM算法与传统的极大似然估计,得出EM算法要明显优于传统的极大似然估计.     

基于区间数据的非参数Bayes估计

基于Dirichlet过程为先验分布,给出区间数据下总体分布非参数Bayes估计的表达式;通过对常用分布的随机模拟,阐述几类先验分布对估计效果的影响;最后,与参数极大似然法比较,证明所构造的方法具有相近的估计效果.      

基于双边删失数据生存函数的非参数Bayes估计

关于参数估计问题,Bayes方法已经得到了广泛的研究,而在非参数估计问题中Bayes方法仅仅从1973年才开始受到注意,Ferguson将Dirichlet过程先验应用于多种函数及统计量的非参数Bayes估计。在此基础上,针对右删失数据,Susarla和Van Ryzin,Tsai研究了生存函数的非参数Bayes估计问题。本文进一步讨论了在双边删失场合下生存函数的非参数Bayes估计及相应的大样本性质。     

强混合删失数据密度函数估计的r阶相合性

在α-混合序列下,研究了基于删失数据的密度函数f(x)核估计的r(r>2)阶相合性,并给出了失效率函数λ(x)的估计,且证明了其r(r>2)阶相合性.     

软件测试与软件可靠性之间的关系

根据软件可靠性理论，论述了软件测试和软件可靠性之间的关系，即根据给定的测试方法和测试时间来计算软件的可靠性，首先分析了随机测试和软件可靠性之间的关系，然后根据软件可靠性的性质，研究了软件代码覆盖测试方法和软件可靠性之间的关系。     

计算机软件可靠性模式设计

该文介绍、整理和分析了各类 用的软件可靠性分析模型（Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ Ｍｏｄｅｌｓ）,周时也提出和阐述了作者研制的一套计算机软件可靠性辅助设计软件ＣＭＳＲＭ（Ｃｏｍｐｒｔｉｒ Ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ ＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＭｏｄｌｉｎｇ）的设计与实现思想。ＣＭＳＲＭ可以用于有效地分析软件的可靠性模型ＣＭＳＲＭ是一个涵盖目前各灯现有之可靠性模型的分析工具,同时具备自动化或手工操作     

软件系统的可靠性分配模型及优化研究

本文着重研究基于架构的软件系统的可靠性分配模型以及相应的优化算法,以最少的成本创建具有最优可靠性的系统,不仅考虑了开发成本的最小化,而且优化了软件系统的可靠性。本文所提出的模型和算法对于降低软件系统开发成本、提高软件系统可靠性具有一定的理论参考价值,并且能够在软件开发之前对已经设计出的软件架构进行预评估,从而预测软件系统的开发成本并对软件可靠性进行优化分配,具有较高的实际应用价值。     

软件产品的可靠性分析与简易预测模型

根据当前软件可靠性中存在的问题，对影响软件产品的可靠性因素及软件失效的原因进行了分析，利用matlab线性参数回归函数，提出了可靠性预测简易模型．对比表明，模型是有效的．     

软件可靠性及其模型

描述了软件可靠性的总况 ,并对具有代表性的Halstead模型、Jelinski Moranda模型、Littlewood Verrall模型、Cai模糊增长模型、Geol OkumotoNHPP模型以及超几何模型作了总体性论述 最后给出了软件可靠性面临的主要问题     

数据域的软件可靠性及实例分析

为了衡量不同软件的可靠性,至今人们已经建立了一百多种软件可靠性模型,但是在实际工程中,由于可操作性等方面的制约,难以有效应用。针对这种现象,给出了一种衡量软件可靠性的简单方法:通过将Nelson模型推广到软件可靠性增长中,只需要知道失效发生时所实施的测试用例数,就能通过一个递推公式直接计算出相应的软件可靠度,并通过40组实验数据进行了测试,其测试结果与后期运用JM(Jelinsk iMo-randa)模型估计出软件的可靠度具有一致性,从而证明了该方法的有效性和可行性。     

基于模块化的软件可靠性模型

通过对J-M模型的分析,结合软件可靠性、软件可靠性工程和软件测试以及概率论的相关理论,设计了基于软件模块化的软件可靠性测试模型,同时给出了软件维修时间的估计模型,最后讨论了参数对模型的影响.