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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學(威海)申請的專利一種故障檢測率對軟件可靠性影響分析方法、系統及應用獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115391171B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210746599.8，技術領域涉及：G06F11/3668；該發明授權一種故障檢測率對軟件可靠性影響分析方法、系統及應用是由張策;孫智超;江文倩;王金勇;溫雅菲;劉凱衛;范苗苗;李文毓設計研發完成，并于2022-06-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種故障檢測率對軟件可靠性影響分析方法、系統及應用在說明書摘要公布了：本發明屬于軟件故障數據識別技術領域，公開了一種故障檢測率對軟件可靠性影響分析方法、系統及應用。所述故障檢測率對軟件可靠性影響分析方法包括以下步驟：分析同類型的故障檢測率bt形式，針對單SRGM單FDS多FDR模式、多SRGM多FDS多FDR模式，利用信息熵聯合TOPSIS決策算法，得出軟件故障檢測率函數對應的SRGM模型的偏序排序；分析FDR對于SRGM模型的性能影響因素，對實際軟件測試過程中選擇出故障檢測率以建立距離的SRGM，實現測試資源分配和最優發布時間。本發明對于軟件可靠性建模中的參數模型選擇、確定最優發布時間等具有較強的指導作用。

本發明授權一種故障檢測率對軟件可靠性影響分析方法、系統及應用在權利要求書中公布了：1.一種故障檢測率對軟件可靠性影響分析方法，其特征在于，應用于信息數據處理終端，所述故障檢測率對軟件可靠性影響分析方法包括以下步驟： S1，分析同類型的故障檢測率bt形式，包括共有常量型、FDR型、S型、指數型的多個表達式； S2，針對單SRGM單FDS多FDR模式、多SRGM多FDS多FDR模式，利用信息熵聯合TOPSIS決策算法，得出軟件故障檢測率函數對應的SRGM模型的偏序排序； S3，分析FDR型表達式對于SRGM模型的性能影響因素，在實際軟件測試過程中選擇出故障檢測率以建立距離的SRGM模型，實現測試資源分配和發布時間； 在S2中，所述單SRGM單FDS多FDR模式包括：在確定的SRGM模型下，通過改變其中的FDR，將多個bt函數代入mt中，用以觀測此時的SRGM模型的性能； 將不同的FDR帶入到SRGM模型中，通過觀測得到的擬合與預測數值，并經過EvaluateFDREffectOnSRGM—SSSFMF決策算法給出FDR偏序排序結果； 所述EvaluateFDREffectOnSRGM—SSSFMF決策算法包括： 輸入：遴選出的SRGM模型mt和失效數據集DS、故障檢測率向量FDRSet＝[bt1,bt2,...,btm]、擬合與預測權重向量W； 輸出：FDR偏序集合FDRSet； 在S2中，多SRGM多FDS多FDR模式包括： 1當面對多個確定的SRGM條件和多個FDS下，分組進行將多個bt函數帶入mt中用以觀測此時的SRGM性能； 2對于遴選出的多個SRGM和多個FDS，分為若干個組，在每一組內將不同的FDR帶入到SRGM中，通過獲取綜合的擬合與預測數值，得到FDR的性能綜合值； 3對每一組均進行上述步驟1-步驟2，得到多組不同FDR的性能綜合值； 4最后經過EvaluateFDREffectOnSRGM—MSMFMF決策算法給出全部FDR的排序結果； 所述EvaluateFDREffectOnSRGM—MSMFMF決策算法包括： 輸入：遴選出的SRGM模型集合SRGMSet和失效數據集集合DSSet、故障檢測率向量FDRSet＝[bt1,bt2,...,btm]、擬合與預測權重向量W； 輸出：FDR偏序集合FDRSet； 在單SRGM單FDS多FDR模式經過EvaluateFDREffectOnSRGM—SSSFMF決策算法給出FDR偏序排序結果中，以及在多SRGM多FDS多FDR模式的步驟4經過EvaluateFDREffectOnSRGM—MSMFMF決策算法給出全部FDR的排序結果中，所述EvaluateFDREffectOnSRGM—SSSFMF決策算法、EvaluateFDREffectOnSRGM—MSMFMF決策算法均采用基于TOPSIS的SRGM決策算法，所述基于TOPSIS的SRGM決策算法采用信息熵聯合TOPSIS對所選SRGM模型進行排序，得出綜合性能的SRGM，實現對故障檢測率對軟件可靠性影響進行分析。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工業大學(威海)，其通訊地址為：264209 山東省威海市文化西路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。