摘要
本发明涉及软件可靠性评估模型的构建方法,包括步骤:A.获取多源数据,并对所述多源数据进行预处理;B.构建多元光滑样条回归模型;C.通过贝叶斯公式根据先验分布和运行数据实时更新多元光滑样条回归模型的参数;D.再通过卡尔曼滤波技术实时更新多元光滑样条回归模型的参数,在每次有运行数据到达时,依次进行模型参数预测、预测误差协方差计算、卡尔曼增益计算、状态更新和误差协方差更新;E.对更新过的多元光滑样条回归模型进行训练和验证,得到最终的评估模型。本发明提高了软件可靠性的评估精度与鲁棒性,并且提升了计算效率与自动化程度,以及增强了结果解释性与数据利用效率。
技术关键词
软件可靠性评估
卡尔曼滤波技术
状态更新
预测误差
数据
交叉验证方法
鲁棒性
训练集
遗传算法
超参数
矩阵
非线性
阶段
样条
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编码
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