检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]楚雄师范学院数学系,云南楚雄675000 [2]云南大学软件学院,云南昆明650091
出 处:《计算机应用与软件》2009年第12期34-36,共3页Computer Applications and Software
基 金:国家自然科学基金(60463002)
摘 要:软件可靠性是软件工程的一个重要的研究课题。软件可靠性模型可以预测软件产品的缺陷累计率。在GM(1,1)模型、DGM(2,1)模型和Verhulst模型的基础上,结合BP神经网络的理论对软件可靠性进行建模。通过理论分析和预测实验表明,该方法是可行的,拓宽了软件可靠性模型的研究方法。The software reliability is an important subject of the software engineering field. Software reliability model can predict defect arrival rate. This paper uses the gray theory and neural network computing technology to build software reliability modeling, and shows that the method is feasible to broaden the software reliability model research methods through theoretical analysis and prediction experiments.
分 类 号:TP311.5[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TS612.1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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