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考虑测试与运行差别的软件可靠性增长模型被引量：12: 2006年; 软件可靠性增长模型中测试阶段和操作运行阶段环境的不同导致了两个阶段故障检测率的不同.在随机过程类非齐次泊松过程(NHPP)中的经典模型G-O模型基础上,考虑运行剖面和测试剖面的不同,对测试阶段和操作运行阶段的故障检测率进行了转化,得到了较好的刻画测试阶段和操作阶段失效率差别的模型(TO-SRGM).最后,通过实例用最小二乘法对此模型的参数进行了估计.实验结果表明,在某些失效数据集上TO-SRGM的拟和效果比G-O模型和PZ-SRGM好.; 赵靖刘宏伟崔刚杨孝宗; 关键词：软件可靠性增长模型非齐次泊松过程

基于多路径路由的自组网节点合作方法: 2010年; 为减小移动自组网中自私节点对网络性能的影响,提出了一种基于TORA协议的自组网节点合作方法TORA_CE。由于每个节点拥有多条通往目的节点的路径,在发现自私节点后,该方法能够快速切换路由,从而减小了数据传输过程中丢包的概率。TORA_CE具有更好的分布式特点,将自私节点引发的路由变化限制在自私节点附近较小的范围内,而且引入了共同邻居监听技术,并采用一跳信息计算节点的信誉值,提高了对自私节点的检测速度。使用NS2对TORA_CE进行了仿真,实验结果显示,与基于DSR协议的节点合作方法相比,TORA_CE能够明显提高网络的吞吐率。; 郭建立刘宏伟杨孝宗吴智博董剑; 关键词：信誉值自私节点

面向多处理器SoC设计的低功耗软硬件划分被引量：3: 2007年; 提出了解决多处理器SoC的低功耗软硬件划分问题的方法——基于神经网络的禁忌搜索算法。其基本思想是：真实的生物神经元具有抑制重复激活的阻尼特性,这与禁忌搜索对重复搜索加以限制相类似,因此设计具有阻尼特性的神经网络实现禁忌搜索算法,受阻尼特性抑制的神经元对应禁忌活动。由于神经网络复杂的动态特性和禁忌搜索优秀的全局搜索能力,该算法能够有效地跳出局部最优解。对真实任务图的实验表明,与遗传算法相比,该算法不但具有搜索速度上的优势,而且所得到的绝大部分软硬件划分方案有更低的系统功耗。; 马天义刘宏伟温东新杨孝宗; 关键词：系统级设计软硬件划分禁忌搜索低功耗

基于线程感知寄存器重命名的SMT处理器资源分配被引量：3: 2008年; SMT处理器的资源分配一般是通过调控各线程的取指过程间接实现的,这种间接调控有时会导致资源滥用和饥饿,从而严重浪费资源并降低整体性能.以往的改进措施往往实现代价较大,且不能消除资源分配的"不均衡性",因此效果不太理想.文中提出一种新的SMT处理器资源调控机制——线程感知寄存器重命名TSRR(Thread-Sensitive Register Renaming),消除了资源分配的"不均衡性",其优点如下:(1)资源分配自动适应线程运行状态的变化,实现"按需分配";(2)通过调控重命名寄存器文件(RRF)的分配来间接控制其它资源分配,实现代价较低;(3)兼顾资源分配的效率和公平,既防止了资源滥用和饥饿,又充分发掘各线程的性能潜力.此外,TSRR还可以间接降低RRF的尺寸要求和取指逻辑的复杂度.; 杨华崔刚刘宏伟杨孝宗; 关键词：同时多线程资源分配寄存器重命名高性能

HEAD:A Hybrid Mechanism to Enforce Node Cooperation in Mobile Ad Hoc Networks被引量：1: 2007年; Mobile ad hoc networks rely on the cooperation of nodes for routing and forwarding. However, it may not be advantageous for individual nodes to cooperate. In order to make the mobile ad hoc network more robust, we propose a scheme called HEAD (a hybrid mechanism to enforce node cooperation in mobile ad hoc networks) to make the misbehavior unattractive. HEAD is an improvement to OCEAN (observation-based cooperation enforcement in ad hoc networks). It employs only first hand information and works on the top of DSR (dynamic source routing) protocol. By interacting with the DSR, HEAD can detect the misbehavior nodes in the packet forwarding process and isolate them in the route discovery process. In order to detect the misbehavior nodes quickly, HEAD introduces the warning message. In this paper, we also classify the misbehavior nodes into three types:malicious nodes, misleading nodes, and selfish nodes. They all can be detected by HEAD, and isolated from the network.; 郭建立刘宏伟董剑杨孝宗; 关键词：COOPERATION

面向事务处理的容错计算机系统结构设计与实现被引量：5: 2008年; 提出了一种面向事务处理的容错计算机体系结构,设计了基于三模冗余的仲裁器和仲裁算法。在集群中,利用中心结点故障检测机制,采用仲裁器得到了一个逻辑上高可靠的管理态结点,通过该结点可以实现系统快速故障诊断和故障.恢复。实验结果表明:节点间故障检测时间小于2s,故障节点切换时间小于5s,该系统的故障检测、故障节点切换可以满足事务处理系统对可靠性的要求。; 左德承张展董剑刘宏伟杨孝宗; 关键词：容错故障检测故障诊断

基于构件的NHPP类软件可靠性增长模型的研究被引量：9: 2009年; 随着基于构件的软件开发模式的迅速发展,传统的NHPP模型无法适应大型的基于软构件的新型软件开发模式。结合软件可靠性分析中的黑盒方法和白盒方法,提出一种基于构件的NHPP类软件可靠性增长模型,CB-NHPP模型。该模型以可加模型为基础,实现了时间域模型和体系结构域模型的结合,克服了这两种技术无法同时考虑软件测试过程中的故障排除和软件体系结构的问题。由于同时考虑了更多因素,因此该模型具有更高的准确性。最后通过实验证明了CB-NHPP模型的有效性。; 侯春燕崔刚刘宏伟杨孝宗; 关键词：非齐次泊松过程软件可靠性增长模型可加模型

基于测试级别的软件成本模型的研究被引量：1: 2007年; 很少有软件成本模型会考虑测试的实际情况,因此不能够准确地反映测试过程中成本的实际消耗以及当测试情况需要发生改变时对软件成本需求的变化。绝大多数的软件测试存在着不完全排错和学习过程等现象,这些现象通常反映了实际测试的成本使用情况。本文提出了一个反映实际测试情况的测试级别,在此基础上构造了一个新的软件成本模型,并讨论了基于最低软件成本的最优发布策略。实验证明该成本模型更符合软件测试的实际情况,软件开发者可以利用该模型实现对测试成本科学的管理。; 舒燕君吴智博刘宏伟杨孝宗; 关键词：软件测试软件可靠性增长模型

构件软件可靠性过程技术被引量：15: 2014年; 针对构件软件可靠性研究现状以及如何提高其可靠性过程,对其可靠性过程的相关研究进行综述.构件软件可靠性过程的关键问题是在整个生命周期内,以可靠性为核心,不断提高可靠性增长过程,实现可靠性预期要求.文中介绍了构件软件可靠性过程的主要研究问题,对以可靠性过程为核心的基本内容体系结构与技术分类框架进行了描述,并对基本研究支撑元素进行了概括与分析.重点介绍了依据可靠性过程研究内容与技术分类下从可靠性建模、可靠性增长模型、评估、测试资源分配与最优发布、可靠性过程仿真、基于PCM(Palladio Component Model)的可靠性技术等六个方面进行了技术分类评述,在分类评述中,对技术成果进行了深入讨论并选取典型模型进行剖析和归一化分类.最后还指出,未来还需要在复杂不完美环境下结合非参量求解方法、容错体系结构与硬件系统构件化研究、集成化的可靠性建模表示与分析等方面,深入开展一些研究工作.; 张策崔刚刘宏伟孟凡超; 关键词：可靠性操作剖面软件测试

一种基于无效链路的分布式故障诊断一致性协议被引量：2: 2007年; 故障诊断一致性(fault diagnosis agreement,FDA)是高可靠容错分布式系统的性能和完整性的重要保障.目前,大部分FDA协议还是只考虑单一故障组件的简单网络,而对于实际的分布式应用、故障节点和故障链路并存的系统假设更加有意义.但是,在此假设下,对恶意(拜占庭故障)组件的诊断是不可能满足FDA的.为此,首先提出了一种无效链路(invalid link)故障模型,可以更加准确地描述恶意组件的故障行为对系统的影响,有效提高故障诊断的覆盖率.在此模型基础上,提出了一个基于证据的故障诊断协议——PLFDA,可以同时对恶意节点和恶意链路进行检测和定位,并且能够满足故障诊断一致性要求.; 董剑左德承刘宏伟杨孝宗任潇; 关键词：分布式系统恶意节点

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国家自然科学基金(60503015)

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