当前位置：问答库＞论文摘要

随着全球信息化建设的逐步深入，软件作为信息系统的核心和关键，在当今社会中发挥着举足轻重的作用。然而，软件并非总是可以被信任的，其行为和结果经常会有不符合人们的预期目标的情况发生。在实际应用中，软件失效的事件时有发生，给人们的工作和生活带来不利的影响，甚者会产生严重的后果。特别是随着软件新技术的逐步使用、软件系统规模的不断扩大和对关键软件灾难性失效的零容忍性，迫切需要系统有效的可信性度量与预测技术，以及成熟、有效与可复用的软件可信保证机制技术。因此，面向具体应用如何在生命周期各阶段度量和提高软件可信性成为日益关注的重点。本文在归纳软件可信领域相关研究成果和各项关键技术的基础上，围绕软件评估与预测两个层面，对软件可信性评估预测系统进行设计与实现，主要内容如下：首先，依据软件可信属性的主观性、客观性、综合性、权威性和灵活性等原则，在分析软件可信内涵的基础上，总结了软件可信模型，由软件可信属性模型、软件可信证据模型和软件可信等级属性三部分构成。在软件可信模型的基础上，建立了软件可信属性指标体系。然后，考虑到软件可信属性的系统复杂性及其层次结构化特点，以及软件动态演变与主观经验在软件可信性问题中的重要地位，设计了基于层次分析法和分级模糊评判的软件可信性评估方法。并将机器学习方法引入到软件可信性预测应用中，为满足软件可信高精度预测要求，加入了合适的智能优化算法。从而，设计了基于SVM和GA联合实现的可信性预测方法。最后，在软件可信性研究基础上，设计开发了软件可信性评估预测系统，作为软件评估和预测功能的集成一体化平台，能完成可信性评估和预测等功能，并对此原型进行了功能验证。