贝叶斯缺陷分析模型在软件需求分析中的应用

一
过软件测试探测 软件 中的错误 ，包括单元 测试 、集成测 试等各个级别 测试 ，最终是完成等到最后进行可执行代 码的测试及排 除行为 。随着人们研究的深入 ，人们意识
到除了要测出软件缺 陷外 ，还有必要对软件进行分析 ， 管理 ，更有潜力 的方法就是进行缺陷预测 。实验证 明收 集和利用软件 缺陷数据 ，对缺陷数据分析 ，控制 和预测
与之相关 的因素 ，但这样一来又会使得模型变得复杂难 解 ，若要考虑模型的可解性 ，又会将模 型化简 的以至无 法对 问题做 出令人信服的解答 。 本文通过对软件缺陷产生 因素及缺陷产 生的相关原
因进行分析 的基础上 ，构建 了基于软件需求分析 的贝叶
付 使用的软件 ，送交该 中心做 质量检测 ，其 中 ，第 １ 次 质量检测就达到质量合格标准的只 占送交检测软件总数
Ｃ ｒｌ ｍｉｔ ａｏ Ｓ ｄｓ 等人提 出的一种早期预测 的方法 ；基于模
糊神经 网络 的一种早期 预测模 型［ ３ 】 。但是 ，上述方法 中
仍然有许多问题悬而未决 ，因为软件开发是一种极其复
杂 的过程 ，软件缺陷数 与许许多多因素有关 ，这些 因素
又相互关联 ，若要做 出准确 的度量就要尽 可能多地考虑
件独立性的概念 ，下面给出相关定义 。 】
３）确定局部概率 分布或局部密度 函数 。对确定 的 网络结构计算每个节点的概率分布 ，包括根节 点的先验 概率分布和 中间节点 的条件概率分布 ，即所谓 的参数估 计 。确定贝叶斯网络 的结构 以后 ，贝叶斯 网络 的参数学
习就变为在给出网络结构和样本数据集 的条件后再计 算 节点的概率分 布问题 。在得到更 多的新数据时 ，贝叶斯 网络可 以利用这些新数据对 网络结构和参数进行更新 。
络结构 。
信度值 。有向连接表示它们之间的相关或者推论关系 。 事件本身的不确定性 以节点的信度值表示 ，专家知识的 不确定性 以条件概率表示 。通 过在 贝叶斯 网络 中输人数 据 ，更新节点 的后验信度值 ，则 可以对节点事件进行推 理 。由于 贝叶斯网络的理论推理 中用到 了条件概率及条
复杂 因果关 系网络 图 ，网络 中的每一个节点表示一个变 量 ，即一个事件 ，各变量之间的弧表示事件发生的直接
因果关系。
类 是在软件开发之前 ，通过对以往项 目的缺陷数据进行 分析 ，预测在软件开发 中会出现多少缺陷 。 目前 已公开
发表 的模 型有 以下几 种 ：￣Ｇａｆｙ ｆ 和Ｄａ ｉ 出的基 于 ｎ ｖｓ 提 阶段的模型 ；￣Ａ ｒｓ 和Ｅ ａｃ 提 出的预测Ａ ａ ｌ ｇｅｔ ｖ ｎ ｏ ｉ ｄ 程序设
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贝叶斯缺 陷分析模型在软件需求分析 中的应用
◆马裕然 刘俊红 钱振鹏
摘要 ：本文提 出了一种以贝叶斯 网络理论为基础 的软件缺 陷分析模 型 ，通
过分析 系统 中存在缺 陷对象－＿ ｅＮ的影响 关 系构建 了贝叶斯 网络模型 ，利用 已有 ． 的经验数据评估 贝叶斯 网络模 型 中各 节点的缺 陷概率分布 ，并与软件 需求分析 阶段相 结合 ，为需求分析人 员提供 了相 关的决策支持 ，取得 了较好 的效果 。 关键词 ：软件需求分析 ；贝叶斯 网络 ；缺 陷分析
的３ ％，需经 ２ ５ 次检测才能合格 的占５ ％，经３ ５ 次检测才 能合格 的 占８ ％，经４ 次检测 才能合格 的 占２ ％。人 们对 预防软件缺陷的重视度越来越高 ，为了生产出高质量 的 软件产品 ，人们想 出了很多方法 ，但大部 分方法都是通
斯网络模型 ，并考虑到软件开发生命周期中需求分析 阶 段的实际情况 ，结合实际项 目数据 ，对软件 可能存在 的 缺陷因素进行 了分析 、计算 。此分析模型实现了尽可能 早地发现与修改缺陷的目的 ，实际应用效果 良好 。
定义 ｌ 贝叶斯网络使用概率积分表示不确定性 。这
称为条件概率 ，或贝叶斯积分 。条件概率描述为 ，给定 事件 ，事件 发生 的概率 为 ，即
二 、需求分 析 阶段 的贝 叶斯 网络模 型
贝叶斯 网络 （ 也称为信度 网络 、因果 网络或者推
６ ０
信息系统工程 ｌ２ １．加 ０１ ． ７
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二 ：
网络 ）是一组概率变量 、节点和其间的一组有 向连接 。 每一节点有一组有 限的排他 的状态 ，其似然分配表示为
由专 家知识获得 的贝叶斯网络结构就是最优的贝叶斯 网
、
贝 叶斯 网络
１１基本理论 与方法 ． 贝叶斯 网络是将贝叶斯概率方法和有向无环 图的网
是一种行之有效 的保证软件质量的方法。在软件缺 陷预
测研究领域 ，人们 开发 出了许 多软件缺陷预测模型［。 ２ 】
络拓 扑结构有机结合 ，对不确定性知识的表达和推理 的
一
种模 型。它描述 了数据项及其依赖关系 ，并根据各个
随着软 件产 业 的迅 速发 展 ，有 效控 制软 件质量 的
计 中软件缺 陷的模型 ；美 国Ｒ ＭＥ Ｏ 实验室提 出的模型 ；
问题 Ｆ益突 出，软件 中一个缺陷常会 给各方带来 巨大损 ｔ 失 。美 国相关部 门统计 ，每年软件 缺陷对美 国经济造成
近６ 亿 美元 的影响 ，约 占美 国Ｇ Ｐ ．％［。国 内应用 ０ Ｄ 的０６ １ 】 软件缺 陷较多 、质量不过关 的情况更是 突出。根据 国家 应用 软件产品质量监督检验 中心 （ ＮＡＳ ２ ０ 年全年 Ｔ） ０ ６ 的软件质量检测数据统计 ，软件开发商认 为已经可 以交
这些 模型 大致分 为两类 ：一 类是在 软件生 存周期 的后
变量 之间概率关系建立图论模 型 ，是进行数据联合分析
与预测 的有力工具［。在表达不确定性知识方面有着广 ４ １
期 ，即软件进入测试 阶段 ，并且 已经得到缺陷数 据 ，根
据这些数据预测软件中还有 多少缺 陷的预测模型 ；另一
泛的应用。从直观上讲 ，贝叶斯网络表现为一个 赋值 的