基于级联神经网络组合模型的软件可靠性预测研究  

Research of Software Reliability Prediction Based on Cascade Neural Network Combination Model

作　　者：李梅[1] 

机构地区：[1]西安欧亚学院,陕西西安710065

出　　处：《自动化与仪器仪表》2017年第7期14-15,共2页Automation & Instrumentation

基　　金：陕西省教育厅科学研究项目(15JK2077)

摘　　要：神经网络具有非常强的非线性计算能力,本文提出了一种新的级联神经网络模型,将BP神经网络模型和经典软件可靠性模型相融合形成一种新的前馈神经网络。这种前馈神经网络模型将传统的软件可靠性模型的输出作为BP神经网络的输入,逐级进行信息传递。Neural network has a very strong nonlinear computing power. In this paper, a new cascade neural network model is proposed,which combines the BP neural network model with the classical software reliability model to form a new feedforward neural network. This feedforward neural network model uses the output of classical software reliability models as inputs to the BP neural network and information transfer step by step.

关 键 词：神经网络 经典软件可靠性模型 BP神经网路 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]