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數(shù)量激增的軟件系統(tǒng)被開發(fā)出來為用戶提供了極大的便利，但也給系統(tǒng)開發(fā)帶來了極大的不確定性．故障調(diào)試過程中的故障檢測率（fault detection rate，簡稱FDR）是不規(guī)律變化的，且通常被描述為白色噪音．白色噪音具有馬爾可夫性。但在實(shí)踐中，噪音出現(xiàn)非馬爾可夫性是普通現(xiàn)象，而噪音呈現(xiàn)馬爾可夫性僅僅是例外．在許多真實(shí)情況下。白色噪聲的理想化假設(shè)是不足的：真正的不規(guī)則因素總是非馬爾可夫相關(guān)性的．提出了一個新的模型來量化調(diào)試過程相關(guān)的環(huán)境不確定性因素，基于廣泛應(yīng)用于軟件故障檢測過程的非齊次泊松過程（non-homogeneous Poisson process，簡稱NHPP）模型，將環(huán)境的不確定性考慮為任意分布和時間相關(guān)性的噪聲．通過與一些現(xiàn)有模型的比較，新的框架表現(xiàn)出更接近實(shí)際觀測數(shù)據(jù)的特征．除了常用的關(guān)注故障數(shù)的平均值以外。還提供了公式以計(jì)算其累積密度函數(shù)（CDF）和概率密度函數(shù)（PDF），從而獲得調(diào)試過程的完整統(tǒng)計(jì)信息．、
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