ウェーブレットに基づいたソフトウェア信頼性評価に関する考察

摘要

Recently the wavelet analysis has been frequently used for not only image processing and signal processing but also time series analysis with high speed and accuracy requirements. In this article we apply a wavelet-based estimation method with the Haar-Fisz transform to estimation of non-homogeneous Poisson processes, and develop a novel software reliability assessment method. There are mainly two advantages for use of the wavelet-based estimation: (i) it does need no parametric assumptions on the software debugging scenario and (ii) the computational overhead arising in goodness-of-fit and prediction tests is rather small since the fitting procedure of data is quite easy and simple. Finally, we show through validation tests with real software fault data that our wavelet-based non-parametric estimation method can provide higher estimation performances than the conventional maximum likelihood estimation and the least squares estimation to estimate the number of detected software faults per testingrndate.%ウエーブレット解析は画像処理や信号処理等の分野で頻繁に用いられており，近年，高速演算と高精度が要求される時系列解析においても適用されている．本稿では，ハール・フィツツ変換を適用したウエーブレット推定法を非同次ポアソン過程に適用し，ウエーブレットに基づいた新しいソフトウェア信頼性モデルの評価法を開発する．ウエーブレット推定法はパラメトリックな仮定を必要としないノンパラメトリック推定法であり，パラメータ推定におけるデータフィッティング等の処理が容易であるため，適合性評価において生じる計算オーバヘッドが非常に小さいことが利点として挙げられる．最終的に，実データを用いた検証実験において，最尤法や最小二乗法に基づいた評価よりも，ウエーブレット推定法は単位テスト時間当たりの検出フォールト数を高い精度で推定できることが示される．