基于改进型神经网络的软件可靠性模型

发布时间：2018-05-12 10:28

  本文选题：软件可靠性 + 预测模型　； 参考：《计算机工程》2010年22期

【摘要】：针对传统软件可靠性模型需要分析软件体系结构的可行性问题,提出使用改进型神经网络计算可靠性的模型。采用自组织算法,优化设计隐含层神经网络,并使用测试数据训练网络,得到可靠性模型。实验结果证明,该模型能够在缺乏对软件内部结构分析的情况下作出与传统模型同样精确的预测。
[Abstract]:Aiming at the feasibility of the traditional software reliability model which needs to analyze the software architecture, an improved neural network model for computing reliability is proposed. Self-organizing algorithm is used to optimize the design of hidden layer neural network and test data is used to train the network to obtain the reliability model. The experimental results show that the model can make the same accurate prediction as the traditional model without analyzing the internal structure of the software.
【作者单位】： 华南理工大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：TP183;TP311.53

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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中国重要会议论文全文数据库 前2条

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【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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3 刘荣官,费鹤良;分组数据下G-O模型的参数估计[J];上海师范大学学报(自然科学版);2001年01期

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本文编号：1878251