随着软件应用的日益广泛及重要性的不断增加，人们对软件质量的要求也越来越高，可靠性作为衡量软件质量的重要特性，其定量评估和预测已成为人们关注和研究的焦点.实践证明，软件可靠性评测研究不仅具有较强的理论性，而且具有较强的实践性.软件可靠性模型作为可靠性评测的核心和关键，可用于软件生命周期的不同阶段，定量的估计和预测软件可靠性行为.近三十年软件可靠性模型方面的研究衍生出大量模型及其变种，如此众多的模型则让软件工程师们不知所措.一方面，模型的‘泛滥’说明软件可靠性问题的复杂性和不确定性，另一方面也使得如何选择和运用这些模型成了一个棘手的问题. 数据挖掘技术作为20世纪90年代迅速兴起的研究方向，并未在软件可靠性工程应用中得到应有的重视.该文以软件可靠性模型研究中存在的问题为出发点，主要结合数据挖掘技术，在软件可靠性增长模型选择、软件可靠性增长模型建模及软件可靠性早期预测模型建模等领域进行相应研究.