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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种软件故障个数检测方法、检测系统、存储介质及应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115048310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210746895.8，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种软件故障个数检测方法、检测系统、存储介质及应用是由张策;孙智超;王金勇;考永贵;袁雨飞;温雅菲;吕为工;李剑雄设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种软件故障个数检测方法、检测系统、存储介质及应用在说明书摘要公布了：本发明属于软件故障数据识别技术领域，公开了一种软件故障个数检测方法、检测系统、存储介质及应用。所述软件故障个数检测方法在建立的软件故障检测或修复模型中，把故障总数作为累积检测到的故障数量mt的一个参数，将mt与真实的失效数据集中的累积检测到的故障数量进行比较拟合与预测，从而间接的表明故障总数的准确性。本发明在前期大量分析的基础上，本发明主要关注at对SRGM模型的影响，重点剖析at的建模与评估，通过建立统一的不完美排错模型观测不同at对可靠性带来的变化，进而衡量各种at的性能差异。本发明具备描述新故障引入能力的at的不同形式对SRGM模型的扰动影响。

本发明授权一种软件故障个数检测方法、检测系统、存储介质及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于不完美排错模型的软件故障个数检测方法，其特征在于，应用于数据信息处理终端，所述基于不完美排错模型的软件故障个数检测方法包括： S1，软件失效满足NHPP过程； S2，分析在t+Δt内检测到的故障数量与当前软件中剩余的故障数量成比例； S3，软件修复过程中存在排错的不完全性和新故障引入； S4，软件排错的过程中，把被引入的新故障总数作为累积检测到的故障数量mt的一个参数，将mt与真实的失效数据集中的累积检测到的故障数量进行拟合与预测； S5，针对软件中故障总数的变动与累积检测的故障或修复的故障个数的关联，进行t+Δt内引入故障个数与当前检测或修复的故障个数比例分析； 通过步骤S1-步骤S4，得到下式所示的方程组： 其中，为建模故障检测与不完全修复的过程模型，bt为t时刻的故障检测率，是当前时刻软件测试环境下对故障检测的整体描述；pt表示t时刻的故障被成功排除的概率，被设定为时间t的函数，表明测试中存在排错的不完全现象；pt·mt表示t时刻累积修复的故障数量；at＝ft中，at为t时刻软件总的故障个数，是随着测试时间t变化的动态函数，pt表示故障被成功排除的概率； 在步骤S5中，利用针对排错的不完全性与引入新故障的不完美排错模型，分析软件中故障总数的变动与累积检测的故障或修复的故障个数的关联，进行t+Δt内引入故障个数与当前检测或修复的故障个数比例分析；针对排错的不完全性与引入新故障的不完美排错模型为： 其中，mt表示[0，t]内累计检测到的故障数量，at表示软件中的总故障个数，针对引入新故障，at呈增长趋势；且[0，t]内累计检测到的故障数量与当前剩余的故障数量的成比例，比例为故障检测率bt； 上式中，为：故障检测与不完全修复的过程模型；pt表示t时刻的故障被成功排除的概率；为分析故障修复中引入新故障的模型；与为分别描述at变化率与检测的故障个数变化率成比例，其中βt表示排错过程中引入的故障概率； 当故障修复是完全时，即pt＝1时，针对排错的不完全性与引入新故障的不完美排错模型演变为完全修复且引入新故障模型；当0pt1时，针对排错的不完全性与引入新故障的不完美排错模型演变为不完全修复且引入新故障模型；当pt＝1且βt＝0，或不考虑时，针对排错的不完全性与引入新故障的不完美排错模型演变为经典的G-O模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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