题目：具有不正确数据的Capture-Recapture模型

现代生活中许多复杂的系统都是由计算机软件控制的，例如远距离通信，机票订购业务，客户信用卡的识别等等。正是由于其高度复杂性,使得在软件编写过程中难免会出现缺陷。这些缺陷会使系统不能正常工作，有时甚至会使整个系统崩溃.因此检测软件缺陷是软件测试必不可少的环节，它不仅可以提高软件质量,而且还能节约时间和经费。在检测软件缺陷个数的许多方法中,Capture-Recapture(C-R)模型是估计软件中剩余缺陷个数的一个简单而又实用的方法。最早用于生物学中估计种群数量,后来由Mills结合种植缺陷的方法最先将C-R模型应用于软件测试中。随后人们在此基础上对该模型进行了更为深入的研究并得到了很好的效果。但我们知道软件中的缺陷可能是一个简单的语法缺陷,也可能是一个复杂的源代码或结构的缺陷,这就使得缺陷类型非常复杂.因此在软件检测过程中难免会出现这些不正常情况:在输入数据过程中出现输入错误；或记录过程中记录错误；或把一个种植缺陷当作一个固有缺陷；或许把一个固有缺陷当作种植缺陷。这些异常行为都会产生不正确的检测数据,而原C-R模型并没有考虑这些异常行为。所以再用原C-R模型估计软件缺陷个数就不合适。本文提出了处理具有不正确检测数据的C-R模型,并给出了近似计算公式。在文章最后，将此模型与原来的M0模型进行了对比。