FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W3090800403> ?p ?o ?g. }

• W3090800403 abstract "В статье выполнен сравнительный анализ непрерывной обобщенной байесовской модели надежности программного обеспечения на основе априорного гамма распределения с известной и хорошо зарекомендовавшей себя моделью Литтлвуда-Веррала. В новой интервальной модели предполагается, что непрерывные случайные величины, времена между отказами программы в процессе отладки имеют экспоненциальное распределение, где параметр распределения (интенсивность отказов) представляет собой случайную величину с плотностью распределения Gamma ( ai, bi ). Новая интервальная модель комбинирует байесовский подход и принцип максимума правдоподобия, что позволяет давать качественный прогноз надежности программного обеспечения даже в случае малого количества статистической информации. Модель учитывает рост надежности программного обеспечения в процессе отладки и может настраиваться за счет изменения параметра осторожности. В работе рассматриваются линейная и квадратичная функции роста. Качество моделей проверяется на основе сравнения прогнозируемых значений с реальными значениями времен до отказа в процессе отладки программного обеспечения. Анализируются средние значения отклонений для моделей, посчитанные по 13 и 23 прогнозам, для различных функций роста, с параметром осторожности равным 0,5. Результаты анализа представлены в виде графиков и таблиц. Данный сравнительный анализ показал, что новая модель надежности, основанная на использовании интервальных показателей, позволяет получить более качественный прогноз по сравнению с классическими вероятностными моделями. Данный сравнительный анализ был осуществлен с помощью разработанного моделирующего программного комплекса. The article presents a carried out comparative analysis of continuous generalized Bayesian model of reliability software, based on priory gamma distribution and Littlewood-Verall model. This comparative analysis shows that new reliability models based on the use of interval reliability indicators make it possible to obtain a more accurate forecast. The comparative analysis of continuous generalized Bayesian reliability model of software based on a priori gamma distribution with well-known and well-proven model of Littlewood-Verrll is made in the article. In the new interval model it is assumed that the continuous random variables, the time between failures of the program in the debugging process have an exponential distribution, where the distribution parameter (failure rate) is a random variable with density Gamma ( ai, bi ). The new model combines Bayesian approach and the principle of maximum likelihood, that allows to give qualitative forecast of software reliability even in the case of small amount of statistical information. The model takes into account the software reliability growth process of debugging and can be adjusted by changing the setting of precaution. The paper deals with linear and quadratic growth functions. The quality of the models is tested by comparing the predicted values with the actual values of time before failure in the process of debugging the software. The average deviation is analized for the models, counted to 13 and 23 predictions for various growth functions, with the option of precaution equal to 0.5. The analysis results are presented in graphs and tables. This comparative analysis showed that the new model of reliability based on the use of interval indicators, provides a better quality forecast in comparison with classical probabilistic models. This comparative analysis was carried out with developed modeling software complex." @default.
• W3090800403 created "2020-10-08" @default.
• W3090800403 creator A5024331371 @default.
• W3090800403 creator A5032752295 @default.
• W3090800403 creator A5061893353 @default.
• W3090800403 date "2016-12-26" @default.
• W3090800403 modified "2023-09-27" @default.
• W3090800403 title "Analysis of accuracy forecast of continuous generalized Bayesian model of reliability software based on priory gamma distribution" @default.
• W3090800403 doi "https://doi.org/10.21266/2079-4304.2016.217.248-259" @default.
• W3090800403 hasPublicationYear "2016" @default.
• W3090800403 type Work @default.
• W3090800403 sameAs 3090800403 @default.
• W3090800403 citedByCount "0" @default.
• W3090800403 crossrefType "journal-article" @default.
• W3090800403 hasAuthorship W3090800403A5024331371 @default.
• W3090800403 hasAuthorship W3090800403A5032752295 @default.
• W3090800403 hasAuthorship W3090800403A5061893353 @default.
• W3090800403 hasConcept C105795698 @default.
• W3090800403 hasConcept C107673813 @default.
• W3090800403 hasConcept C117447612 @default.
• W3090800403 hasConcept C121332964 @default.
• W3090800403 hasConcept C124101348 @default.
• W3090800403 hasConcept C149717495 @default.
• W3090800403 hasConcept C149782125 @default.
• W3090800403 hasConcept C163258240 @default.
• W3090800403 hasConcept C199360897 @default.
• W3090800403 hasConcept C2777904410 @default.
• W3090800403 hasConcept C33923547 @default.
• W3090800403 hasConcept C41008148 @default.
• W3090800403 hasConcept C43214815 @default.
• W3090800403 hasConcept C529173508 @default.
• W3090800403 hasConcept C62520636 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C105795698 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C107673813 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C117447612 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C121332964 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C124101348 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C149717495 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C149782125 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C163258240 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C199360897 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C2777904410 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C33923547 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C41008148 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C43214815 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C529173508 @default.
• W3090800403 hasConceptScore W3090800403C62520636 @default.
• W3090800403 hasLocation W30908004031 @default.
• W3090800403 hasOpenAccess W3090800403 @default.
• W3090800403 hasPrimaryLocation W30908004031 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W1486280039 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W1528826706 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W1974684982 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2036810709 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2066785942 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2181588567 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2316016756 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2385333408 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2405653416 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2464699217 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2495884403 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2540598402 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2768444109 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2948055917 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2964719547 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W2978883807 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W3025089465 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W3047936833 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W3111906581 @default.
• W3090800403 hasRelatedWork W3138135424 @default.
• W3090800403 isParatext "false" @default.
• W3090800403 isRetracted "false" @default.
• W3090800403 magId "3090800403" @default.
• W3090800403 workType "article" @default.