1.基于余弦相似性的软件可靠性增长模型优化选择方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，软件可靠性增长模型的属性：

假设软件可靠性增长模型的属性为[A1，A2，…，An]，其值为[v1，v2，…，vn]，各种软件可靠性增长模型表示为[M1，M2，…，Mm]，使用矩阵来表示软件可靠性增长模型与其属性之间的关系，如下所示：其中Mi表示第i个软件可靠性增长模型，i取1～m，Aj表示第j个软件可靠性增长模型属性，j取1～n；

步骤2，使用余弦相似性来选择最优模型：步骤2.1，利用两个软件可靠性增长模型的属性向量之间的角度的余弦值，来测量两个软件可靠性增长模型的相似性，其公式表示如下：其中M1和M2分别表示两个软件可靠性增长模型；

步骤2.2，考虑到在标准化模型属性值时有两种情况，第一种情况是模型性能越好，模型属性值越小；第二种情况是模型属性值越大，模型的性能越好，归一化由以下公式表示：第一种情况：

第二种情况：

步骤2.3，对矩阵Mij进行标准化，表示为：步骤2.4，对矩阵Mij进行标准化之后，用公式(2)计算余弦相似性；

步骤2.5，将具有最优模型属性值的最优模型添加到公式(5)中，表示如下：然后，计算每个软件可靠性增长模型标准化后与优化的软件可靠性增长模型之间的余弦相似度；

步骤3，综合考虑步骤2.4和步骤2.5的结果，给出一类最优软件可靠性增长模型。

2.根据权利要求1所述的基于余弦相似性的软件可靠性增长模型优化选择方法，其特征在于，所述软件可靠性增长模型的属性使用模型比较标准。

3.根据权利要求2所述的基于余弦相似性的软件可靠性增长模型优化选择方法，其特2

征在于，所述模型比较标准为MSE、Bias和R。