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《計(jì)算機(jī)仿真雜志》2014年第六期

1大型差異結(jié)構(gòu)下的軟件故障檢測(cè)原理

軟件故障檢測(cè)技術(shù)是通過(guò)軟件不同部分提取的異常信號(hào)特征，在根據(jù)軟件故障的特征類(lèi)別，進(jìn)行定位的方法。其原理如下:將全部軟件運(yùn)行數(shù)據(jù)分為N個(gè)組別，針對(duì)其中的任意一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)中心的計(jì)算，從而獲取一組規(guī)則，根據(jù)該規(guī)則能夠?qū)崿F(xiàn)軟件故障檢測(cè)。設(shè)置軟件故障檢測(cè)的聚類(lèi)中心能夠用Dl進(jìn)行描述，對(duì)應(yīng)的故障類(lèi)型能夠用d1進(jìn)行描述，則能夠得到下述模糊聚類(lèi)規(guī)則:在上述公式中，yjk能夠用來(lái)描述軟件運(yùn)行過(guò)程中第k個(gè)狀態(tài)特征，Blk能夠用來(lái)描述第L個(gè)模糊規(guī)則的第k個(gè)運(yùn)行狀態(tài)特征的隸屬度。利用下述公式能夠描述上述軟件運(yùn)行狀態(tài)特征隸屬度函數(shù):在上述公式中，dlk能夠用來(lái)描述聚類(lèi)中心Dl的第l個(gè)元素，!lk能夠用來(lái)描述上述聚類(lèi)中心對(duì)應(yīng)的擴(kuò)展度。針對(duì)聚類(lèi)中心進(jìn)行差值運(yùn)算，能夠得到其余的聚類(lèi)中心，從而獲取模糊聚類(lèi)的規(guī)則。根據(jù)模糊聚類(lèi)規(guī)則庫(kù)，能夠得到該聚類(lèi)模型的輸出結(jié)果如下所述:根據(jù)上面闡述的方法，能夠得到一系列軟件運(yùn)行狀態(tài)特征的模糊聚類(lèi)規(guī)則，對(duì)聚類(lèi)模型進(jìn)行優(yōu)化處理，能夠得到軟件故障分類(lèi)模型。在模糊聚類(lèi)故障檢測(cè)模型中，設(shè)置輸入的數(shù)據(jù)是Yj，軟件故障的類(lèi)別能夠用d1進(jìn)行描述，則模糊聚類(lèi)模型的輸出結(jié)果是1，否則，該模型的輸出結(jié)果是0。軟件故障類(lèi)型的檢測(cè)誤差分為兩個(gè)不同的部分，其中，第一部分能夠用下述公式進(jìn)行描述。在上述公式中，全部軟件運(yùn)行狀態(tài)特征的數(shù)目能夠用pd進(jìn)行描述。根據(jù)上面闡述的方法，能夠建立軟件故障檢測(cè)的模糊聚類(lèi)模型如下所述:根據(jù)上面闡述的方法，能夠建立軟件故障檢測(cè)的模糊聚類(lèi)模型。但是，如果軟件結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)差異化趨勢(shì)越發(fā)明顯，軟件集成性使得其整體結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性呈現(xiàn)淡化。結(jié)構(gòu)接口之間無(wú)明顯銜接特征，將造成缺少明確的接口銜接特征進(jìn)行定位區(qū)域指示，導(dǎo)致軟件故障定位不準(zhǔn)。

2基于差異結(jié)構(gòu)融合算法的軟件故障檢測(cè)方法

利用模糊聚類(lèi)算法進(jìn)行軟件故障檢測(cè)，如果軟件結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)差異化趨勢(shì)越發(fā)明顯，軟件集成性使得其整體結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性呈現(xiàn)淡化，由于缺少明確的接口銜接特征進(jìn)行定位區(qū)域指示，造成軟件故障定位不準(zhǔn)。為此，提出了一種基于差異結(jié)構(gòu)融合算法的軟件故障檢測(cè)方法。

2．1軟件故障檢測(cè)信號(hào)融合處理利用信號(hào)融合技術(shù)，對(duì)軟件故障檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行有效的融合處理，從而為軟件故障檢測(cè)提供基礎(chǔ)。其詳細(xì)內(nèi)容如下所述:利用窗口函數(shù)，能夠?qū)浖收蠙z測(cè)信號(hào)進(jìn)行提取，提取公式如下所述:設(shè)置軟件故障檢測(cè)信號(hào)的初始值可以用C和D表示，利用下述公式能夠?qū)ι鲜鲕浖收闲盘?hào)進(jìn)行初步的融合處理:在上述公式中，JB(j，k)能夠用來(lái)描述第一個(gè)軟件故障信號(hào)的能量參數(shù)，JC(j，k)能夠用來(lái)描述第二個(gè)軟件故障信號(hào)的能量參數(shù)，對(duì)應(yīng)的比率分別是ξB和ξC，而且需要符合條件ξB+ξC=1。KC(k，l)表示軟件故障信號(hào)的低頻系數(shù)，KD(k，l)是對(duì)應(yīng)的高頻系數(shù)。根據(jù)軟件故障信號(hào)和對(duì)應(yīng)的比率之間的關(guān)系，能夠得到下述結(jié)果:根據(jù)上述方法，可以將軟件故障信號(hào)按照對(duì)應(yīng)的比率進(jìn)行有效的融合處理，從而為軟件故障檢測(cè)提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2．2實(shí)現(xiàn)軟件故障檢測(cè)根據(jù)分布式協(xié)同檢測(cè)方法，可以對(duì)軟件故障進(jìn)行有效的檢測(cè)。其詳細(xì)內(nèi)容如下所述:在軟件故障檢測(cè)過(guò)程中，設(shè)置軟件故障信號(hào)可以用Bk(m)(k=1，2，3)表示，則需要對(duì)上述特征進(jìn)行有效的特征提取，特征提取規(guī)則能夠用下述公式進(jìn)行描述:根據(jù)上面闡述的方法，能夠利用信號(hào)融合技術(shù)，對(duì)軟件故障檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行有效的融合處理，從而為軟件故障檢測(cè)提供基礎(chǔ)。利用分布式協(xié)同檢測(cè)方法，對(duì)軟件故障特征進(jìn)行有效的檢測(cè)，從而完成軟件故障檢測(cè)。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文提出的基于差異結(jié)構(gòu)融合算法的軟件故障檢測(cè)方法的有效性，需要進(jìn)行一次實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中，需要利用VB++語(yǔ)言進(jìn)行實(shí)驗(yàn)編程。在實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中，需要將三種不同功能的軟件構(gòu)成一個(gè)新的軟件，則該軟件具有較強(qiáng)的差異化結(jié)構(gòu)。在軟件故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如下所述:1)軟件故障檢測(cè)信號(hào)的數(shù)量:1000個(gè);2)軟件故障檢測(cè)過(guò)程中的白色噪聲信號(hào)數(shù)目:1000個(gè);3)系統(tǒng)噪聲:＜5微伏;在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中采集的故障信號(hào)圖譜能夠用圖2進(jìn)行描述。利用傳統(tǒng)算法進(jìn)行差異化結(jié)構(gòu)下的軟件故障檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果能夠用表1進(jìn)行描述。利用本文算法進(jìn)行差異化結(jié)構(gòu)下的軟件故障檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果能夠用表2進(jìn)行描述。對(duì)上述兩個(gè)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析可以得知，利用本文算法進(jìn)行軟件故障檢測(cè)，在軟件差異化結(jié)構(gòu)相似的情況下，利用本文算法進(jìn)行故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)算法，能夠?yàn)檐浖恼＿\(yùn)行提供保障。利用不同方法進(jìn)行軟件故障檢測(cè)，獲取的檢測(cè)準(zhǔn)確率能夠用圖3表示。根據(jù)上圖可以得知，利用本文算法進(jìn)行軟件故障檢測(cè)，在軟件的差異化結(jié)構(gòu)相似的情況下，利用本文算法檢測(cè)的準(zhǔn)確性高于傳統(tǒng)算法。通過(guò)上述實(shí)驗(yàn)?zāi)軌虻弥谲浖町惢Y(jié)構(gòu)比較明顯的情況下，利用本文算法進(jìn)行軟件故障檢測(cè)，能夠極大的提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性，從而保證軟件的安全運(yùn)行。因此，能夠?qū)⒈疚奶岢龅幕诓町惤Y(jié)構(gòu)融合算法的軟件故障檢測(cè)方法廣泛應(yīng)用在軟件故障檢測(cè)領(lǐng)域中。

4結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于差異結(jié)構(gòu)融合算法的軟件故障檢測(cè)方法。利用信號(hào)融合技術(shù)，對(duì)軟件故障檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行有效的融合處理，從而為軟件故障檢測(cè)提供基礎(chǔ)。利用分布式協(xié)同檢測(cè)方法，對(duì)軟件故障特征進(jìn)行有效的檢測(cè)，從而完成軟件故障檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用本文算法進(jìn)行軟件故障檢測(cè)，能夠在軟件結(jié)構(gòu)差異性較強(qiáng)的情況下，有效提高軟件故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性，從而保證能夠?qū)浖收线M(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)。

作者：汪偉熊婷詹雪單位：南昌大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院