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J-GLOBAL ID：201802283396049833   整理番号：18A0535957

Marshall-Olkin型故障検出時間分布に基づくソフトウェア信頼性モデル化の包括的評価【Powered by NICT】

A Comprehensive Evaluation of Software Reliability Modeling Based on Marshall-Olkin Type Fault-Detection Time Distribution

著者 (3件)： Kawasaki Miho ,  Okamura Hiroyuki ,  Dohi Tadashi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APSEC  ページ： 486-494  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Marshall-Olkin型分布はN i.i.d.の最大または最小値分布として定義される。(二次)ランダム変数,Nは幾何学的分布確率変数である。Gopal,Damondaran(2011)およびXiao(2015)は,下側の確率変数が指数関数的にWeibull分布している特別な場合と考えられ,それぞれ,非同次Poisson過程ソフトウェア信頼性モデル化へのこれらの特異的Marshall-Olkin型分布の適用性を検討した。本論文では,著者らはさらに二次確率分布は正の担体と十一種類の代表的な分布の一つに挙げられていると仮定することにより,既存のソフトウェア信頼度成長モデル(SRGM)を一般化したより一般的なものであった。これらの新しいSRGMに対して,EM(期待値最大化)原理に基づく効率的なパラメータ推定アルゴリズムを開発し,ソフトウェア故障検出時間とそのグループ化データが利用でき,それぞれがそれぞれの場合の二つの安定な統計的推論方式を提供した。十六データセット(検出時間データまたはグループ分けしたデータの各八)による数値例において,得られたMarshall-Olkin型SRGMは適合度性能と信頼性予測の点で既存の十一SRGMと比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 統計的推定 ,  適応性 ,  指数関数 ,  *故障検出 ,  Weibull分布 ,  ソフトウェア障害
準シソーラス用語： 信頼性予測 ,  適合度 ,  EMアルゴリズム ,  ソフトウェア信頼度成長モデル ,  非同次ポアソン過程 ,  確率変数 ,  ランダム変数 ,  *ソフトウェア信頼性モデル ,  *時間分布 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 故障検出 ,  時間分布 ,  ソフトウェア信頼性モデル ,  評価