通过上文分析，可得出RP的对数似然函数为式(13)。
其中，c是一个与Rij无关的常数且c=－m log k。
给定(R1，…，Rm)的一个初值(R(0)1，…，R(0)m)，则在已知l步迭代后，EM算法的E步是：
EM算法的M步是在RP=R1…Rm=RP下求出Q(R1，…，Rm，R(l)1，…，R(l)m)关于(R1，…，Rm)的最大值。其中可以利用Lagrange乘子法得到最大值点为R(l)ij=R(l)ij+λ，其中λ是方程∏mi=1∑kj=1(R(l)ij+λ)=RP的解。
这样可得到一个序列{(R(l)1，…，R(l)m)，l=1，2，…}。根据EM算法的一般原则，这个序列使得R(l)P{R^P>R}是单调不减的。如果初值选得适当，则方程也收敛得较快。
五、试验模拟
软件可靠性模型主要是改进软件开发过程和软件可靠性的度量。基于测试用例的软件可靠性评估模型是根据在在改善测试用例设计过程中通过对失效数据进行建模，并且通过EM算法来求其最小置信下限，真实地描述了软件失效特征，理论上具有较高的预计精度和较好的适用性。
5.1 测试用例可靠度计算
下面给出一个有关登录原为：登陆系统的测试用例试验数据，该用例包括3个测试向量，即，Fc={F1，F2，F3}，根据定义4将其按照缺陷等级分成5个类别，其相关测试数据见表1。
缺陷因子对软件本身的影响的情况下可计算出功能向量的可靠度RF=［0.9415，0.9658，0.962］和测试用例的可靠度Rc=0.9564。从测试结果来说，用户和测试人员更容易接受包含缺陷影响因子的测试结果。
5.2 适用性评价
本文所给出的软件可靠性评估模型是基于数据域的基础上提出的，而Nelson模型是数据域软件可靠模型的代表。文章通过对上述登录原为：登陆系统的模拟，得出了一组关于Nelson模型、传统算法和基于测试用例模型的试验数据（本文所提出的模型用TC模型表示）。
六、结语
在软件可靠性模型构建的过程中充分考虑了测试的各个环节产生因素对测试充分性所带来的影响，并最终得出软件可靠性的数学评估模型。模型从测试用例的输入域和测试点集入手，在充分考虑了软件复杂性和缺陷影响因子等因素前提下，结合数学方法构建了基于测试用例的可靠性模型。为了确保模型的可靠性，采用了EM算法对该模型进行了可靠性检验。理论和实验表明该模型有一定的优势，其结果更加符合测试人员和使用人员的期望值，在精度和适应性方面都有一定的提高。但是，其中仍有些问题需要进一步研究，如将新模型应用于更多的工程数据，对新模型的适用性作进一步分析等。总之，基于测试用例的可靠性模型很值得做进一步的研究。
