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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-11-17 14:25 機械学習を用いたソフトウェアの信頼性解析 ○貝瀬 徹（兵庫県立大）  R2016-50 |
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| 抄録 | （和） | ソフトウェアの信頼性は残存するバグの個数に依存した評価として定義されるが，ソフトウェア内のバグの個数は未知であることから，デバグ過程に着目した動的な信頼性解析モデルが必要とされる．本報告では，動的モデルに着目しデバグの時間間隔をデータとして扱う．ここでは，ワイブル分布に階層構造を構成し，事前分布としてガンマ分布を用いる．特に，ワイブル分布の形状パラメータにもガンマ分布による事前分布を想定することで，デバグ過程における協調知識を解析に取り入れる方法を構成する．また，ベイズ計算推論を用いることでパラメータの値をデータから求め，さらに信頼性評価を行う機械学習による方法論を提案する． ここでは，モデルの比較を行うための統一的なモデル選択として情報量規準EICの 適用を提案する． % |
| （英） | Software debugging processes are made to be effective by managing methods with reliability evaluations. The reliability is defined as the value with dependence on remaining errors. However, the true amount of errors is not observed in a debugging process, and then we need to estimate the reliability based on dynamical methods. In this paper, a dynamical modeling method for interval time between debugs is proposed. The Weibull distribution is used for the hierarchical dynamical models, and the gamma distributions are used for the scale and shape parameters. In particular, prior organized knowledge is proposed to install the hypeparameters. Bayesian computational inferences are used for the Bayesian dynamical models, and a method of the machine learning is provided for the reliability prediction. The information criterion EIC is applied to the Bayesian methodologies, in addition, the model andpriors fitted to a set of data are chosen. |
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| キーワード | （和） | 事前分布 / 動的ベイズモデル / ワイブル分布 / EIC / / / / |
| （英） | Dynamical model / EIC / Prior information / Weibull distribution / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 301, R2016-50, pp. 7-11, 2016年11月. | |
| 資料番号 | R2016-50 | |
| 発行日 | 2016-11-10 (R) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | R2016-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
| 開催期間 | 2016-11-17 - 2016-11-17 |
| 開催地（和） | 大阪中央電気倶楽部 |
| 開催地（英） | Osaka Central Electric Club Bldg. |
| テーマ（和） | 半導体と電子デバイスの信頼性，信頼性一般（共催：日本信頼性学会関西支部） |
| テーマ（英） | Reliability for semiconductors and electronics devices, Overall reliability engineering (co-organized by Reliability Engineering Association of Japan Kansai Branch) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | R |
| 会議コード | 2016-11-R |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたソフトウェアの信頼性解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Software Reliability Analysis Based on Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 事前分布 / Dynamical model |
| キーワード(2)（和/英） | 動的ベイズモデル / EIC |
| キーワード(3)（和/英） | ワイブル分布 / Prior information |
| キーワード(4)（和/英） | EIC / Weibull distribution |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 貝瀬 徹 / Toru Kaise / カイセ トオル |
| 第1著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学 (略称： 兵庫県立大) University of Hyogo (略称： Univ. of Hyogo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-11-17 14:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | R |
| 資料番号 | R2016-50 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.301 |
| ページ範囲 | pp.7-11 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2016-11-10 (R) |
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