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北京市轨道交通自动售检票系统是全球规模最大的自动售检票系统之一，由于参与线路AFC系统建设、集成和运营的单位各不相同，提交的AFC系统差异很大，需要建设AFC检测平台，根据新制订的《北京AFC系统技术标准》进行检测来保证不同线路的受测AFC系统软件和硬件的质量。在检测过程中，需要通过设计检测用例和采集、分析检测结果，尽早发现受测AFC系统中的缺陷，促使线路AFC系统的开发人员修复缺陷，达到保障受测AFC软件质量，降低因软件缺陷给AFC系统带来损失的风险的目的。本文研究了大型复杂分布式业务系统的软件缺陷分析与预测技术。根据AFC软件检测的要求及其缺陷数据的特征信息，提出使用正交缺陷分类模型来描述受测AFC软件的缺陷，并计算缺陷分布和软件质量评估；采用基于贝叶斯推理网络的缺陷预测模型，来预测残留缺陷的数量。本文主要完成工作如下： 1. 研究《北京AFC系统技术标准》和AFC检测中心的业务功能，了解AFC软件缺陷分析的需求，分析AFC软件的特点，重点研究AFC软件缺陷数据的特性。2. 基于AFC软件缺陷数据的特征，分析比对主流的软件分类方法的特征，适用范围和主要作用，参考了IBM公司提出的正交分类方法，并进行改进，建立适合AFC系统检测需求的正交缺陷分析系统，以获得软件缺陷统计数据、缺陷分布数据和软件质量评估数据。然后分析了现有的软件缺陷预测技术，比对各预测方法的特点，依照AFC软件检测平台的特点，最终选择了贝叶斯软件缺陷预测技术，并对预测网络进行了改进和调整，建立贝叶斯预测网络，获得AFC软件缺陷预测数据。 3. 最后，完成了AFC软件缺陷分析与预测系统的设计与实现。本文详细介绍了系统需求，主要模块的设计方法与实现步骤，最后展示了系统运行的界面结果。本文的研究内容在实际项目中得到应用，利用实际项目数据对该方法的可行性和有效性给予验证。