White-Box and Black-Box Reliability Modeling Framework: Integration Through Analytical Model and User Profile Validation via Deep Learning — A Practitioner’s Approach
Notice bibliographique
Résumé
Software reliability evaluation of complex systems is always a challenging task with conventional methods comprising both functional as well as nonfunctional aspects of real-world applications. Prevailing model frameworks moreover apply a nonfunctional approach (black-box model) that is modeled on defect data or through a functional approach (white-box model) that uses component or state-based interactions. Also, other challenges involve integrating both approaches, and validating user profiles of software operation. Further, reliability assessment is one among the most important and desirable qualities of service requirements of software systems, particularly in monitoring critical business transactions. Here, we propose a model framework to evaluate the overall reliability estimation involving both functional and nonfunctional model analyses using: (a) white-box assessment based on intercomponent analysis via component-based Cheung’s model and user profile validations with one of the identified deep learning techniques and (b) black-box modeling evaluation via generalized stochastic Petri nets based on orthogonal defect classification. A newly introduced deep learning model using white-box analysis is validated with pertinent usage profiles to establish a new trend in artificial neural networks and as well with software reliability estimation. Additionally, we introduce and present a quantitative technique — analytical hierarchy process — to integrate reliability assessment and provide weights to the white-box and as well for black-box approaches to quantify overall reliability estimation. The proposed framework is illustrated with an application case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».