屏蔽数据下软件可靠性的极大似然估计  

Maximum likelihood estimation for software reliability with masked failure data

作　　者：杨剑锋[1,2] 赵明[3,2] 

机构地区：[1]贵州大学计算机科学与信息学院,贵州贵阳550025 [2]贵州大学可靠性工程研究中心,贵州贵阳550025 [3]耶夫勒大学可持续发展技术学院,瑞典耶夫勒80176

出　　处：《系统工程与电子技术》2013年第12期2665-2669,共5页Systems Engineering and Electronics

基　　金：全国统计科研计划项目(2012LZ054);贵州省国际科技合作计划项目(黔科合外G字[2012]7052)资助课题

摘　　要：屏蔽数据是指引起系统失效的真实原因不得而知,即失效原因可能是系统组件的某个子集。一般地,屏蔽数据下非齐次泊松过程(non-homogeneous Poisson process,NHPP)类软件可靠性叠加模型中参数的极大似然估计比较复杂,因为叠加模型不能分解成几个简单的NHPP模型。本文主要研究基于屏蔽数据下叠加模型中参数的极大似然估计,评估软件系统的可靠性。最后通过一组模拟数据,说明极大似然估计效果良好。The masked data are the system failure data when the exact cause of the failures might be unknown. That is, it is the subset of components that causes system failures. In general, the maximum likelihood estimation （MLE） of parameters are difficult to find when the masked data exist, because the superposition non-homogenous Poisson process （NHPP） software reliability model cannot be decomposed into independent NHPP models. In this pa-per, the MLE of software reliability with masked data is studied based on superposition NHPP models. Finally, a nu-merical example based on simulation data is given to illustrate the good performance of MLE

关 键 词：屏蔽数据 非齐次泊松过程 软件可靠性 极大似然估计 

分 类 号：O213.2[理学—概率论与数理统计]