题目：软件可靠性测试最小测试量的确定方法研究

软件失效给系统造成的严重危害，使得用户对开发高质量的软件提出了迫切要求。软件可靠性测试作为保证软件质量和可靠性的重要手段越来越受到人们的重视。在进行可靠性测试时，人们需要面临测试用例数量的选取问题。现有的最小测试量的确定方法，都是基于软件在有限的测试用例上的行为特征可以代表软件实际使用时的行为特征的假设建立的，而在实际测试中这个前提假设并不总成立，对可靠性水平的评估的可信性和准确性完全依赖于“有限多个测试用例”的选择，一旦选取的测试用例的分布方式不能代表软件实际使用的分布方式，则在有限的测试用例上反映的软件可靠性的估计值无法代表软件真实的可靠性水平。针对上述问题，本文从测试数据的统计特征出发，按照测试过程逼近软件实际使用过程的原则展开了研究。本文分析了国内外在相关领域的研究状况，对现有的一些对最小测试量的确定方法进行了归纳与总结，评价了各方法的优缺点。论述了利用无先验信息的贝叶斯统计方法对高可靠性软件进行验证测试的优势，并阐述了其在实践中确定最小测试量的具体应用方法。采用不同的数学方法提出了两种最小测试量的确定方法——基于卡方检验的最小测试量的确定方法和基于抽样概率的最小测试量的确定方法，使得测试数据的统计特征能够代表软件输入空间的统计特征，保证了软件可靠性评估的可信性和准确性。利用以上确定方法对可靠性验证测试流程进行了改进，具体是将基于卡方检验的最小测试量的确定方法与假设检验方法结合起来应用于可靠性验证测试中。