题目：软件可靠性评估的小样本问题

    软件可靠性测试失效数据是建立软件可靠性评估模型并对软件可靠性进行评估的基础，失效数据样本量的大小对模型参数估计精度及软件可靠性评估的可信度、准确性起到了至关重要的作用，从而影响了决策制定和软件工程技术评价的科学性。对于航空航天、舰船、兵器、银行、核电站、大型互联网门户等关乎国防安全、民生利益的关键领域或行业的安全关键性软件系统，其安全性、可靠性要求极高。由于这类高可靠软件的失效率很低，在可靠性评估过程中通常面临可靠性测试时间长、能够收集到的失效数据样本极少（往往表现为小样本）等问题，使得以统计学为基础的传统软件可靠性评估模型，难以表现出良好的性能。
    针对上述问题，在对已有研究成果进行综合分析的基础之上，本文分别提出了基于自助法和极值统计理论的软件可靠性评估模型以及基于改进的粒子群优化算法（Modified Particle Swarm Optimization, MPSO）和支持向量机回归（Support Vector Machine Regression, SVMR）理论的软件可靠性评估模型来解决小样本情形下的软件可靠性评估问题。对于第一个模型，首先要确定软件失效间隔时间数据服从的极值分布类型，为此本文通过线性化极值分布函数和经验累计概率来计算出线性相关系数进行判断。其次，为了估计极值模型中的参数，本文引入自助法概念，通过对残差进行自助抽样来确定模型参数。最后利用模型预测或评估软件的平均时效前时间（Mean Time To Failure, MTTF）并通过模型对比分析对所述模型进行评价。对于第二个模型，本文首先把失效间隔时间数据转化为累计失效时间数据并划分为训练样本和测试样本；其次，引入改进的粒子群优化算法来自动选择支持向量机回归模型的最优参数组合；然后，利用选择好的模型参数和训练样本对支持向量机回归模型进行训练；最后，评价训练好的模型。
    本文利用实际数据分别对两个模型进行实例应用和模型验证，计算结果表明：在小样本情形下进行软件可靠性评估时，本文所提的两个模型均具有很高预测精度，同时也证明了模型方法的可行性、有效性和适应性。