基于PAC學(xué)習(xí)模型的可靠性增長(zhǎng)測(cè)試停時(shí)問(wèn)題研究的開(kāi)題報(bào)告

基于PAC學(xué)習(xí)模型的可靠性增長(zhǎng)測(cè)試停時(shí)問(wèn)題研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義軟件可靠性是指軟件在一定條件下，能夠在規(guī)定時(shí)間內(nèi)運(yùn)行完畢，且符合用戶要求的性能特征。在軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和測(cè)試過(guò)程中，可靠性問(wèn)題一直是軟件工程中非常重要的關(guān)注點(diǎn)。因此，如何提高軟件可靠性水平，已成為當(dāng)前軟件工程領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。可靠性增長(zhǎng)測(cè)試是一種通過(guò)測(cè)試獲取軟件最新的可靠性水平的技術(shù)。它通過(guò)對(duì)軟件進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行測(cè)試，依據(jù)不同的測(cè)試步驟不斷的評(píng)估軟件可靠性的提升情況，直到軟件可靠性達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)水平。可靠性增長(zhǎng)測(cè)試的目標(biāo)是以最小的測(cè)試停時(shí)（拓展測(cè)試時(shí)間的期望長(zhǎng)度），最大化地提高軟件可靠性，并在確定滿足可靠性目標(biāo)之后及時(shí)提出停機(jī)建議。然而，如何確定最小化的測(cè)試停時(shí)，依然是可靠性增長(zhǎng)測(cè)試領(lǐng)域中亟待解決的問(wèn)題。目前，尚缺乏一種系統(tǒng)性的方法，使得我們能夠在保證可靠性的情況下，確定最小化的測(cè)試停時(shí)。因此，本研究旨在基于PAC學(xué)習(xí)模型，借助概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與方法，系統(tǒng)性地探究如何利用測(cè)試信息，確定最小化的測(cè)試停時(shí)，以達(dá)到最大化地提高軟件可靠性的目標(biāo)。本研究的意義在于補(bǔ)充軟件可靠性領(lǐng)域的研究短板，提供一種系統(tǒng)性的方法，為軟件可靠性增長(zhǎng)測(cè)試的可靠性保障提供有力支撐。二、研究?jī)?nèi)容和思路本研究的主要內(nèi)容和思路如下：1.系統(tǒng)性地梳理PAC學(xué)習(xí)模型的理論基礎(chǔ)和方法體系；2.借助概率統(tǒng)計(jì)的帶偏置查詢概念，提出一種增量式的估計(jì)器，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)PAC學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)過(guò)程的優(yōu)化與加速；3.利用測(cè)試信息采樣、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，設(shè)計(jì)一種基于PAC學(xué)習(xí)模型的最小化測(cè)試停時(shí)算法，以達(dá)到最大化地提高軟件可靠性的目標(biāo)；4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和對(duì)比分析，探究算法的可靠性和效率，并在現(xiàn)有的可靠性增長(zhǎng)測(cè)試中進(jìn)行應(yīng)用和評(píng)價(jià)。三、研究計(jì)劃和進(jìn)度本研究計(jì)劃分為以下主要階段：1.研究階段（2個(gè)月）：熟悉PAC學(xué)習(xí)模型的相關(guān)理論，提出基于PAC學(xué)習(xí)模型的算法的初始想法，并進(jìn)行初步的文獻(xiàn)調(diào)研。2.方法階段（3個(gè)月）：完善算法設(shè)計(jì)思路，深入研究借助概率統(tǒng)計(jì)的帶偏置查詢概念，提出基于PAC學(xué)習(xí)模型的測(cè)試停時(shí)計(jì)算算法。3.驗(yàn)證階段（4個(gè)月）：在現(xiàn)有的可靠性增長(zhǎng)測(cè)試中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和對(duì)比分析，探究算法的可靠性和效率，并進(jìn)行應(yīng)用和評(píng)價(jià)。4.撰寫(xiě)階段（3個(gè)月）：整理并撰寫(xiě)論文，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的總結(jié)和討論。預(yù)計(jì)完成時(shí)間：2022年6月。四、預(yù)期成果和創(chuàng)新點(diǎn)1.借助PAC學(xué)習(xí)模型，提出一種基于概率統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最小化測(cè)試停時(shí)算法；2.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和對(duì)比分析，探究算法的可靠性和效率，并在現(xiàn)有的可靠性增長(zhǎng)測(cè)試中進(jìn)行應(yīng)用和評(píng)價(jià)；3.提供一種系統(tǒng)性的方法，為軟件可靠性增長(zhǎng)測(cè)試的可靠性保障提供有力支撐；4.借助概率統(tǒng)計(jì)的帶偏置查詢概念，優(yōu)化PAC學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)過(guò)程，提高估計(jì)器的準(zhǔn)確性和效率。五、參考文獻(xiàn)[1]張大勇.基于可靠性增長(zhǎng)測(cè)試的軟件可靠性評(píng)估[D].武漢:華中科技大學(xué),2013.[2]ChenP,YilmazC,WongWE,etal.Softwarereliabilitygrowthmodeling:Doempiricalstudiesreportenoughinformation?[J].EmpiricalSoftwareEngineering,2015,20(5):1385-1421.[3]YingL,QiC,LuX.Incrementalmultiple-instancelearningfornonstationarydatastreamclassification[J].IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2018,29(3):741-755.[4]PoonH,DomingosP.Sum-productnetworks:Anewdeeparchitecture[J].2011.[5]RibeiroMT,SinghS,GuestrinC.“WhyshouldItrustyou?”:Explainingthepredictionsofanyclassifier[C]//Proceedingsofthe22ndAC