随着信息技术的发展，应用软件越来越复杂，导致软件“软件危机”的产生。软件的正确性和可靠性难以保障是“软件危机”中突出的一个问题。“软件工程”的出现与发展对解决“软件危机”有很大的益处，其主要特点是“建立并使用完善的工程化原则，以较经济的手段获得能在实际机器上有效运行的可靠软件的一系列方法”，也就是指示出“软件工程”是从工程规范性着手解决“软件危机”的一系列问题。伴随着“人工智能”领域的相关学科的发展，以“人工神经网络”和“复杂适应系统”技术为典型代表的对复杂系统特征进行数学模型抽象或统计描述的方法越来越成熟。这些描述或刻画系统特征的技术，提供了一种对软件系统进行测控的可能，本文在对软件系统性质进行深入分析后，针对软件正确性和可靠性稳定，做了以下的几个方面的研究： 1．针对软件的正确性和可靠性，研究了在软件运行态提取软件运行统计信息的方法。在此基础上研究了软件运行统计信息作为风险信息在用于描述软件正确性和可靠性时的有效性。并且对此做了相关的实验验证。 2．针对软件运行时风险描述，对软件风险传播模型进行了研究，并利用该风险模型，设计了基于风险传播性的软件运行正确性和可靠性测控模型。 3．为了克服基于风险传播性的软件测控模型中“软件运行正确性与软件风险传播性成反比”这一假设，研究了基于复杂适应系统的软件运行正确性和可靠性测控模型。 由于在数学上对逻辑和算法建模难度很大(控制系统建模相对容易)，所以传统的软件工程技术对于软件正确性和稳定性的研究主要集中于软件开发过程的工程规范化，而本文讨论的基于软件运行风险信息的软件正确性和可靠性测控研究则是面向软件执行过程的软件测控。目前这样的研究比较少见，所以主要是参考了一些控制学科的模型和研究成果。目前在控制学科中已经存在大量的基于“特征统计信息”的控制模型和算法，并且已经得到了广泛的应用所以期望本文进行的研究也能在软件领域发挥有益的作用。