In recent years there has been a dr

In recent years there has been a dramatic proliferation of research on imperfect software debugging phenomena. Software debugging is a complex process and is affected by a variety of factors, including the environment, resources, personnel skills, and personnel psychologies. Therefore, the simple assumption that debugging is perfect is inconsistent with the actual software debugging process, wherein a new fault can be introduced when removing a fault. Furthermore, the fault introduction process is nonlinear, and the cumulative number of nonlinearly introduced faults increases over time. Thus, this paper proposes a nonlinear, NHPP imperfect software debugging model in consideration of the fact that fault introduction is a nonlinear process. The fitting and predictive power of the NHPP-based proposed model are validated through related experiments. Experimental results show that this model displays better fitting and predicting performance than the traditional NHPP-based perfect and imperfect software debugging models. S-confidence bounds are set to analyze the performance of the proposed model. This study also examines and discusses optimal software release-time policy comprehensively. In addition, this research on the nonlinear process of fault introduction is significant given the recent surge of studies on software-intensive products, such as cloud computing and big data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในปีที่ผ่านมาได้มีการขยายอย่างมากของการวิจัยเกี่ยวกับปรากฏการณ์การแก้จุดบกพร่องซอฟแวร์ที่ไม่สมบูรณ์ แก้จุดบกพร่องซอฟแวร์เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและเป็นผลมาจากความหลากหลายของปัจจัยรวมทั้งสภาพแวดล้อมทรัพยากรทักษะบุคลากรและจิตวิทยาบุคลากร ดังนั้นสมมติฐานง่ายๆที่แก้จุดบกพร่องเป็นที่สมบูรณ์แบบไม่สอดคล้องกับขั้นตอนการแก้จุดบกพร่องซอฟต์แวร์จริงประเด็นความผิดใหม่ที่สามารถนำมาใช้เมื่อลบความผิด นอกจากนี้ขั้นตอนการแนะนำความผิดคือไม่เชิงเส้นและจำนวนสะสมของ nonlinearly แนะนำความผิดพลาดเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป ดังนั้นบทความนี้นำเสนอเชิง NHPP ไม่สมบูรณ์รูปแบบซอฟแวร์การแก้จุดบกพร่องในการพิจารณาถึงความจริงที่ว่าการแนะนำความผิดเป็นกระบวนการที่ไม่เป็นเชิงเส้น อำนาจที่เหมาะสมและการคาดการณ์ของการนำเสนอรูปแบบ NHPP ตามการตรวจสอบผ่านการทดลองที่เกี่ยวข้อง ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่ารูปแบบนี้จะแสดงที่ดีขึ้นกระชับและการคาดการณ์ผลการดำเนินงานกว่าเดิม NHPP ตามที่สมบูรณ์แบบและไม่สมบูรณ์รุ่นซอฟแวร์การแก้จุดบกพร่อง ขอบเขต S-ความเชื่อมั่นมีการตั้งค่าในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของรูปแบบที่นำเสนอ การศึกษาครั้งนี้ยังตรวจสอบและกล่าวถึงนโยบายการปล่อยเวลาซอฟแวร์ที่ดีที่สุดครอบคลุม นอกจากนี้การวิจัยนี้ในขั้นตอนการไม่เชิงเส้นของการแนะนำความผิดปกติอย่างมีนัยสำคัญที่กำหนดกระชากล่าสุดการศึกษาเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์มากเช่นคอมพิวเตอร์เมฆและข้อมูลขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใน ปี ล่าสุด ได้มีการขยายตัวอย่างมากของการวิจัยที่สมบูรณ์ซอฟต์แวร์การแก้จุดบกพร่องของปรากฏการณ์ ซอฟต์แวร์การแก้จุดบกพร่องคือ กระบวนการที่ซับซ้อน และได้รับผลกระทบจากหลายปัจจัย ได้แก่ สิ่งแวดล้อม ทรัพยากร บุคลากร ทักษะ และ psychologies บุคลากร ดังนั้น สมมติว่าแก้ไขง่ายสมบูรณ์แบบสอดคล้องกับซอฟแวร์ที่เกิดขึ้นจริงกระบวนการตรวจแก้จุดบกพร่อง ซึ่งความผิดใหม่สามารถแนะนำเมื่อลบผิด นอกจากนี้ ความผิดขั้นกระบวนการเชิงเส้น และสะสม จำนวน nonlinearly แนะนำข้อบกพร่องที่เพิ่มขึ้นตลอดเวลา ดังนั้น กระดาษนี้นำเสนอเชิงเส้น nhpp ตรวจแก้จุดบกพร่องซอฟต์แวร์ไม่สมบูรณ์แบบในการพิจารณาความจริงที่ว่าผิดแนะนำเป็นเชิงกระบวนการ พลังงานที่เหมาะสมและการคาดการณ์ของ nhpp ตามแบบจำลองจะถูกตรวจสอบผ่านที่เกี่ยวข้องกับการทดลอง ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองนี้แสดงที่เหมาะสมดีกว่า และทำนายผลการปฏิบัติงานมากกว่า nhpp แบบดั้งเดิมที่ใช้ซอฟต์แวร์แก้ไขที่สมบูรณ์และไม่สมบูรณ์แบบ s-confidence ขอบเขตจะถูกตั้งค่าเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแบบจำลอง การศึกษานี้ยังได้ศึกษาและอธิบายที่ดีที่สุดซอฟต์แวร์เวลาปล่อยนโยบายกว้างๆ นอกจากนี้ การศึกษาวิจัยเรื่อง กระบวนการผิดแบบเบื้องต้นเป็นสําคัญ ให้กระชากล่าสุดของการศึกษาในซอฟต์แวร์ที่เข้มข้นเช่นผลิตภัณฑ์คอมพิวเตอร์เมฆและข้อมูลใหญ่