軟件可靠*數據是進行軟件可靠*分析和估測的基礎，在整個軟件可靠*研究中佔着重要的地位。
執行細粒度的進程級軟件抗衰，可以進一步降低抗衰成本，提高軟件可靠*。
介紹了一類比較簡單實用的軟件可靠*評價模型，並給出瞭解析方法。
在軟件分域測試時，建立不確定*作剖面下的軟件可靠*評估模型
從軟件可靠*模型，可靠*實驗數據的收集，以及可靠*數據估值的準確*，可靠*數據的檢驗等方面進行了研究。
文獻中已有的軟件可靠*模型的選擇方法和工具因爲使用了受限的模型選擇標準而得不到廣泛的應用。
本文透過修改JM模型給出了一種新的軟件可靠*模型，並對軟件可靠度給出了點估計和置信限。
你在爲執行時*能權衡編程效率、安全、軟件可靠*而做出的決定是否是一個根本錯誤？
闡述了軟件測試，特別是軟件可靠*測試的概念，論述了軟件執行剖面和測試用例的生成方法。
可靠*測試是軟件可靠*工程中的一項重要工作內容。
因此在JM模型的基礎上，提出了排錯時間爲負指數分佈的軟件可靠*模型及本模型的極大似然參數估計方法。
關於軟件系統故障行爲的統計假設，是軟件可靠*模型的理論基礎。
爲了保*可靠*模型的估測精度，好的軟件可靠*模型應該包括對測試覆蓋的說明，並且能夠反映軟件的錯誤修復過程。
基於機器學習的軟件缺陷預測是一種有效的提高軟件可靠*的方法。
