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公开(公告)号：CN104008048B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201310551644.5
申请日：2013-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件可靠性研究领域，特别是考虑故障检测和修正过程中消耗资源对软件可靠性的影响，提出一种考虑检测效用及修正效用的软件可靠性检测方法。本发明包括：检测软件的运行时间；采集故障检测效用,故障修正效用；计算检测效用占总体测试效用的比例；采集t时刻的累计故障检测数；软件故障总数；故障检测率；采集在t时刻投入的故障检测效用；采集t时刻的累计故障检测数；t时刻的累计故障修正数mc(t)；故障修正率p(t)，p(t)表示t时刻单位时间内每个已检测到故障被正确修正的概率；采集在t时刻投入的故障修正效用；检测得软件可靠性。本发明将传统的测试资源根据测试过程分为故障检测资源和故障修正资源，拟合和预测能力较传统的方法有很大提高。
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公开(公告)号：CN103530229A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310470173.5
申请日：2013-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件可靠性研究领域，特别是考虑测试资源消耗对软件可靠性的影响的一种考虑测试效用的软件可靠性检测方法。本发明包括：采集预期消耗的总测试效用，曲线类型参数，测试效用；采集并计算软件故障总数，故障检测率；计算每单位测试效用的故障检测率；初始时刻软件可靠性：本发明提出的考虑测试效用的软件可靠性检测方法能表示Concave型和S-shaped型两种不同类型失效数据，使拟合和预测能力得到极大提高。
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公开(公告)号：CN103530229B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201310470173.5
申请日：2013-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件可靠性研究领域，特别是考虑测试资源消耗对软件可靠性的影响的一种考虑测试效用的软件可靠性检测方法。本发明包括：采集预期消耗的总测试效用，曲线类型参数，测试效用；采集并计算软件故障总数，故障检测率；计算每单位测试效用的故障检测率；初始时刻软件可靠性： 本发明提出的考虑测试效用的软件可靠性检测方法能表示Concave型和S-shaped型两种不同类型失效数据，使拟合和预测能力得到极大提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104915192B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201510133527.6
申请日：2015-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明一种基于移动点和不完美排错的软件可靠性建模方法，涉及软件可靠性增长模型研究领域。具体包括：步骤一、提出基于移动点和不完美排错的软件可靠性建模基本假设条件；步骤二、根据软件测试过程中的不完美排错现象，获取故障引入率函数和故障排除率函数；步骤三、根据移动点现象，获取基于移动点和不完美排错的软件可靠性增长模型；步骤四、根据移动点判断准则，采用逐步调整法得到移动点个数和位置。最后利用一组公开发表的数据，验证模型的精度，实验结果表明，本发明提出的软件可靠性增长模型具有更好的拟合效果和预测能力。
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公开(公告)号：CN103557867B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310467041.7
申请日：2013-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，具体涉及一种基于稀疏A*搜索的多UAV协同航迹规划方法。本发明包括：对路径规划的环境进行建模；初始化多目标SAS计算参数：包括最小航迹段长度，最大拐弯角、最大爬升/下滑角，UAV最小安全距离，UAV最低飞行高度；初始化UAV的位置，每个UAV代表一条航迹；更新UAV的位置；扩展当前节点；判断是否与其它航迹段发生碰撞；更新航迹段的节点表；如果已经达到步骤（2）中设定的最小航迹代价，则执行步骤（8），否则，执行步骤（3）；确定协同规划最优路径，路径规划结束。本发明能够解决多目标优化问题，具有通用性。能够为决策者提供合理的最优解，更符合实际问题需要。
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公开(公告)号：CN104008048A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201310551644.5
申请日：2013-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件可靠性研究领域，特别是考虑故障检测和修正过程中消耗资源对软件可靠性的影响，提出一种考虑检测效用及修正效用的软件可靠性检测方法。本发明包括：检测软件的运行时间；采集故障检测效用，故障修正效用；计算检测效用占总体测试效用的比例；采集t时刻的累计故障检测数；软件故障总数；故障检测率；采集在t时刻投入的故障检测效用；采集t时刻的累计故障检测数；t时刻的累计故障修正数mc(t)；故障修正率p(t)，p(t)表示t时刻单位时间内每个已检测到故障被正确修正的概率；采集在t时刻投入的故障修正效用；检测得软件可靠性。本发明将传统的测试资源根据测试过程分为故障检测资源和故障修正资源，拟合和预测能力较传统的方法有很大提高。
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公开(公告)号：CN104915192A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510133527.6
申请日：2015-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明一种基于移动点和不完美排错的软件可靠性建模方法，涉及软件可靠性增长模型研究领域。具体包括：步骤一、提出基于移动点和不完美排错的软件可靠性建模基本假设条件；步骤二、根据软件测试过程中的不完美排错现象，获取故障引入率函数和故障排除率函数；步骤三、根据移动点现象，获取基于移动点和不完美排错的软件可靠性增长模型；步骤四、根据移动点判断准则，采用逐步调整法得到移动点个数和位置。最后利用一组公开发表的数据，验证模型的精度，实验结果表明，本发明提出的软件可靠性增长模型具有更好的拟合效果和预测能力。
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公开(公告)号：CN103557867A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310467041.7
申请日：2013-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G05D1/101
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，具体涉及一种基于稀疏A*搜索的多UAV协同航迹规划方法。本发明包括：对路径规划的环境进行建模；初始化多目标SAS计算参数：包括最小航迹段长度，最大拐弯角、最大爬升/下滑角，UAV最小安全距离，UAV最低飞行高度；初始化UAV的位置，每个UAV代表一条航迹；更新UAV的位置；扩展当前节点；判断是否与其它航迹段发生碰撞；更新航迹段的节点表；如果已经达到步骤（2）中设定的最小航迹代价，则执行步骤（8），否则，执行步骤（3）；确定协同规划最优路径，路径规划结束。本发明能够解决多目标优化问题，具有通用性。能够为决策者提供合理的最优解，更符合实际问题需要。
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