软件在当今生活中扮演着日益重要的角色，人们对软件质量的要求也越来越高。软件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。　　 自从1967年生灭过程模型提出以来，软件科学家们便建立了各种各样的模型来对软件的错误进行预测。到目前为止，已发表的模型数量已经超过百种，其中非齐次泊松过程(NHPP)模型占有相当的比重。但是，目前绝大多数软件可靠性模型忽略了测试者的学习过程，而学习过程又与软件的错误发现率息息相关。针对此问题，在充分考虑到测试过程中测试人员的“学习过程”在发现软件故障过程中所起的重要作用的同时，提出了一种错误发现率为时间函数的软件可靠性模型。　　 本文首先介绍了软件可靠性模型的研究意义和国内外研究现状，阐述了有关软件可靠性和软件可靠性模型的一些基本概念和理论，剖析了可靠性模型评价标准，并具体分析了几种典型可靠性模型。接着，对已发表的非齐次泊松过程(NHPP)模型进行了深入的学习和研究，得出了众多NHPP模型之间的相似性和适合众多模型的NHPP类模型数学公式，从中发现大多数模型将其错误发现率考虑为一个不随时间变化的常量或单调函数，这与实际情况并不相符。在研究了测试过程中测试人员的“学习过程”和软件错误发现率的基础上，提出了一种错误发现率为时间函数的软件可靠性模型。接着，通过公式推导充分证明了新模型的错误发现率是一个先增后减函数，完全符合在测试人员的学习过程影响下的错误发现率的实际变化情况，并对模型的假设和推导作了阐述。最后，新模型和已选模型利用两组在IEEE Transactions on Reliability上公开发表的数据进行MATLAB仿真实验，实验结果表明本文提出的模型相对于已选模型对实际数据有更好得拟合和预测性能，进而验证了此模型的优越性，具有很好的工程实践意义。