平均修复时间(MTTR,Mean Time To Repair)作为一个重要的维修性定量指标,目前其预计方法及算法立足于大量的试验结果和经验估计.通过对任务—装备—维修组成的面向任务的队列模型的研究,将任务需求、武器系统的可靠性及维修性综合考虑,...平均修复时间(MTTR,Mean Time To Repair)作为一个重要的维修性定量指标,目前其预计方法及算法立足于大量的试验结果和经验估计.通过对任务—装备—维修组成的面向任务的队列模型的研究,将任务需求、武器系统的可靠性及维修性综合考虑,针对故障率和修复率均服从指数分布的可修系统,建立了一种基于M/G/1可修排队模型的武器系统MTTR的模型,并给出了定量预计方法.此模型符合基于可靠性基础上的维修理论的基本结论,避免了设计初期对大量维修统计数据的依赖,为订购方在装备采购中提出维修性定量的要求提供了依据.展开更多
缺陷修复时间预测能够帮助开源社区管理者精确地估计缺陷修复工作量,实现缺陷修复人员的优化分配。缺陷追踪库Bugzilla是开源社区缺陷修复数据的主要来源。在实际使用中,缺陷追踪库除被用作记录缺陷之外,还被用于记录用户对软件产品不...缺陷修复时间预测能够帮助开源社区管理者精确地估计缺陷修复工作量,实现缺陷修复人员的优化分配。缺陷追踪库Bugzilla是开源社区缺陷修复数据的主要来源。在实际使用中,缺陷追踪库除被用作记录缺陷之外,还被用于记录用户对软件产品不足之处的投诉,以及软件功能相关讨论。缺陷追踪库的混合使用给缺陷修复时间预测带来系统性偏差。为降低系统性偏差对预测结果的影响,给出基于模糊关联规则挖掘FARM(Fuzzy Association Rules Mining)降低系统性偏差的缺陷修复时间预测方法。该方法通过分析历史数据生成模糊关联规则来过滤系统性偏差。实验结果显示经过该方法处理后的新预测模型结果优于原有模型。展开更多
文摘平均修复时间(MTTR,Mean Time To Repair)作为一个重要的维修性定量指标,目前其预计方法及算法立足于大量的试验结果和经验估计.通过对任务—装备—维修组成的面向任务的队列模型的研究,将任务需求、武器系统的可靠性及维修性综合考虑,针对故障率和修复率均服从指数分布的可修系统,建立了一种基于M/G/1可修排队模型的武器系统MTTR的模型,并给出了定量预计方法.此模型符合基于可靠性基础上的维修理论的基本结论,避免了设计初期对大量维修统计数据的依赖,为订购方在装备采购中提出维修性定量的要求提供了依据.
文摘缺陷修复时间预测能够帮助开源社区管理者精确地估计缺陷修复工作量,实现缺陷修复人员的优化分配。缺陷追踪库Bugzilla是开源社区缺陷修复数据的主要来源。在实际使用中,缺陷追踪库除被用作记录缺陷之外,还被用于记录用户对软件产品不足之处的投诉,以及软件功能相关讨论。缺陷追踪库的混合使用给缺陷修复时间预测带来系统性偏差。为降低系统性偏差对预测结果的影响,给出基于模糊关联规则挖掘FARM(Fuzzy Association Rules Mining)降低系统性偏差的缺陷修复时间预测方法。该方法通过分析历史数据生成模糊关联规则来过滤系统性偏差。实验结果显示经过该方法处理后的新预测模型结果优于原有模型。
