随着信息时代的到来,计算机技术得到了跨越式发展,软件也被广泛应用于社会生活的各个领域,成为了现代化进程中的核心要素.软件系统渗透于社会日常运行的方方面面,在一定程度上影响着社会的发展,因而人们对软件质量的要求越来越高,对系统失效的容许能力越来越差,可靠性成为了对软件质量衡量的核心指标.不同于硬件的可靠性研究,软件可靠性分析无论从理论研究还是现实应用方面都处于初级阶段,这也促成了近年来该领域研究的火热.其中软件可靠性模型是可靠性研究的主流方向,它能定量地描述软件在测试开发和使用过程中出现的失效行为,较准确地预测评估系统的可靠性,进而有效的指导整个过程中的资源配备,使软件在按计划发布的同时,达到用户所要求的可靠性程度.因而如何应用软件错误数据构建数学理论模型是软件可靠性研究中需要深入挖掘的研究方向.本学位论文,以软件错误数据为基础,围绕如何提高模型有效性这一问题,就新模型和应用新方法改进已有模型进行了重点研究,主要创新内容如下：第一,本文以经典的排错率模型为基础,借鉴已有的复合排错率模型,建立了基于混合递减排错率的软件可靠性增长模型.新模型考虑多因素影响的情形,通过改进排错率形式,更加细致的刻画了软件失效过程,使其更符合现实情况,提高了可行性.之后利用公开数据集验证了模型的有效性,结果表明新模型具有更高的拟合及预测准确度.第二,本文在模型综合应用理论基础上,充分考虑软件失效过程及错误数据本身特点,将变点思想融入可靠性模型中,提出了基于变点的软件可靠性增长模型.本研究在改进传统的c-chart等变点确定方法的同时,引入CPA（Change PointAnalysis）这一崭新的工具,用来评估变点存在的可信度,使得该方法在实践中具有更好的可操作性,有效的促进了基于变点的软件可靠性模型的发展,该模型对国际公开的软件错误数据库的应用也证明了模型的有效性.第三,本文从基于随机过程的软件可靠性模型出发,在充分研究NHPP类模型统一化理论的基础上,结合计数过程及纯生过程,首先建立了基于纯生过程的软件可靠性模型,然后通过更好的对软件失效过程进行假设,得出新的更符合实际的改进的基于纯生过程的可靠性模型.针对所提出的模型,通过理论分析及模型对比证明了其可行性.