[發明專利]一種通用的數據驅動的軟件和系統可靠性模型及參數優化方法

無效

• 申請號: 201010195226.3
• 申請日: 2010-06-09
• 公開（公告）號: CN102004661A
• 公開（公告）日: 2011-04-06
• 發明（設計）人: 楊波
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F9/455
• 分類號: G06F9/455
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種通用的數據驅動的軟件和系統可靠性模型，其特征在于：

模型表示為：其中，x_i表示軟件或系統的第i個失效數據(i為正整數)，失效數據可以為任何形式，如累計失效時間、失效間隔時間、累計失效數等等，i和p為正整數，m_j(j＝1，2，…，p)為正整數，F(·)表示軟件或系統的當前失效(即x_i)與之前的失效(即)之間的相關關系。F(·)可以通過任意方式來表達，如基于差分自回歸滑動平均(ARIMA)的模型、基于人工神經網絡的模型、基于支持向量機的模型等等。

2.一種權利要求1所述的模型中的p和m_j(j＝1，2，…，p)的表示方法，其特征在于：

首先由模型使用者給定一個正整數值v，該值表示p的最大可能取值，然后用一個長度為v的二進制碼來表示權利要求1所述的模型中的p值和m_j(j＝1，2，…，p)的值，具體表示方法為：該二進制碼中“1”的個數為p的值，每個“1”從右往左(或從左往右)所在的位置代表一個m_j的值；或該二進制碼中“0”的個數為p的值，每個“0”從右往左(或從左往右)所在的位置代表一個m_j的值。

3.一種權利要求1所述的模型的參數優化方法，其特征在：

采用圖1所示的混合遺傳算法，包括外層的遺傳算法(GA1)和內層的遺傳算法(GA2)。GA1中的二進制碼如權利要求2所述的方式來表示權利要求1所述的模型中的p值和m_j(j＝1，2，…，p)的值。混合遺傳算法運算結束后，即得到權利要求1所述的模型的所有參數(包括P、m_j(j＝1，2，…，p)和F(·)中的各參數)的最優值。

4.一種軟件和系統下一次失效的預測方法，其特征在：

采用權利要求1所述的模型和權利要求3所述的模型參數優化方法，得到權利要求1所述的模型的具體表達式和模型的所有參數值。設目前共觀測到n(n≥2)個軟件或系統的失效數據：{x_i，i＝1，2，…，n}，則軟件或系統的下一次失效的預測值為：