软件可靠性预测

作品数：45被引量：187H指数：8
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相关机构：同济大学解放军信息工程大学南京航空航天大学湖州师范学院更多>>
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基于优化神经网络的采集终端软件可靠性预测被引量：1
《电测与仪表》2023年第11期174-179,187,共7页董永乐 毛永梅 张理放 张帆 白露薇 林海军 梁肇聪 
黑龙江省自然基金资助项目(F2016021)。
采集终端软件的可靠性是评价软件系统生命周期的一个重要指标。针对多种神经网络和支持向量机等方法在软件系统可靠性评价中存在的参数优化困难、软件系统预测模型的低准确率问题,提出基于SAGFA-BPNN的建模方法。该方法采用PCA对实验数...
关键词：SAGFA BP神经网络 采集终端 软件可靠性 预测模型 
基于和声搜索优化支持向量回归的软件可靠性预测被引量：3
《安徽开放大学学报》2022年第3期82-86,共5页汪顺和 
安徽省高校优秀青年人才支持计划一般项目(项目编号:gxyq2017162)。
为了提高软件可靠性预测的精确率,采用支持向量机理论对软件可靠性建模,并对支持向量回归中参数优化难的问题,使用和声搜索算法优化支持向量回归中的参数,提出了一种基于和声搜索优化支持向量回归的软件可靠性预测模型。使用两组真实数...
关键词：软件可靠性 和声搜索 支持向量机 
基于多项式回归模型的软件可靠性预测方法研究被引量：4
《黑龙江科学》2021年第18期29-31,共3页陈静 李华 
贵州省科技厅基金项目(黔科合LH字[2016]7108号)。
为了合理地对软件故障进行分析和研究,不断提高软件的可靠性,采用多项式回归模型进行故障分析,使用“成绩分析大师APP”的真实故障数据,利用SPSS软件对可靠性模型进行验证分析。实验结果表明,利用多项式回归方法建立的故障数据的变化函...
关键词：多项式回归模型 软件可靠性 最小二乘估计 SPSS 
基于自回归模型的软件可靠性预测方法研究被引量：2
《河南科技》2021年第24期23-26,共4页陈静 
贵州省科技厅基金项目(项目编号:黔科合LH字〔2016〕7108号)。
随着人们对高可靠和高质量软件需求的日益增长,这种需求迫使软件开发人员不断提高软件的可靠性。本文提出了一种基于自回归模型的软件可靠性预测方法,并利用最小二乘估计方法对模型中的参数进行估计。使用开源软件Firefox的真实故障数据...
关键词：自回归模型 软件可靠性 最小二乘估计 SPSS 
基于连续型深度置信神经网络的软件可靠性预测被引量：5
《计算机科学》2021年第5期86-90,共5页亓慧 史颖 李灯熬 穆晓芳 侯明星 
国家重大科研仪器研制项目(6202780085);国家自然科学基金(62076177);山西省关键核心技术和共性技术研发专项(2020xxx007);山西省科技厅重点研发项目(201803D31055);2020年度重庆市出版专项资金资助项目。
为了提高软件可靠性智能预测的精度,采用连续型深度置信神经网络算法用于软件可靠性预测。首先提取影响软件可靠性的核心要素样本,并获取样本要素的关键特征;然后建立连续型深度置信神经网络(Deep Belief Network,DBN)的软件可靠性预测...
关键词：深度置信神经网络 软件可靠性 软件失效 学习速率 
基于LSTM神经网络的CPS软件可靠性预测被引量：12
《计算机工程与设计》2019年第5期1343-1348,共6页陈丽琼 刘微 何心 
国家自然科学基金项目(61702334);上海市自然科学基金项目(17ZR1429700);上海应用技术大学协同创新基金项目(XTCX2016-20)
对CPS软件系统可靠性进行研究,提出一种基于LSTM神经网络的CPS软件可靠性时间序列预测方法。通过对CPS软件系统复杂的历史失效数据进行可靠性建模与分析,预测未来CPS软件可靠性。先对CPS软件失效数据预处理,以随机梯度下降法最小化样本...
关键词：长短期记忆网络 CPS软件 预测模型 可靠性 失效数据集 
基于改进Real AdaBoost算法的软件可靠性预测
《电子工程学院学报》2019年第3期78-83,共6页杜瑞超 华继学 翟夕阳 李志鹏 
国家自然科学基金(61402517).
针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题,提出一种基于加权信息熵(WIE)的Real BP-AdaBoost算法。首先,用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类器,构建Real BP-AdaBoost算法。然后,对Real BP-AdaBoost...
关键词：软件可靠性预测 REAL ADABOOST算法 基分类器 加权方式 信息熵 
基于改进Real AdaBoost算法的软件可靠性预测被引量：6
《空军工程大学学报（自然科学版）》2018年第1期91-96,共6页杜瑞超 华继学 翟夕阳 李志鹏 
国家自然科学基金(61402517)
针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题,提出一种基于加权信息熵(WIE)的Real BP-AdaBoost算法。首先,用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类器,构建Real BP-AdaBoost算法。然后,对Real BP-AdaBoost...
关键词：软件可靠性预测 REAL ADABOOST算法 基分类器 加权方式 信息熵 
关于软件可靠性预测仿真的研究方法被引量：1
《计算机仿真》2017年第6期285-289,共5页杜瑞超 华继学 梅海涛 
软件可靠性预测已成为当前软件工程的一个研究热点。现有的多模型变权重组合的软件可靠性预测模型由于易忽视故障排除率函数和故障引入率函数的影响,且各模型权值不能精确反映在组合模型中的作用,无法对权值进行动态调整,使得软件可靠...
关键词：软件可靠性 故障排除率 故障引入率 熵值法 预测精度 
一种改进的BP神经网络在软件可靠性预测中的应用
《自动化与仪器仪表》2016年第12期31-32,共2页李梅 
陕西省教育厅科学研究项目(15JK2077)
神经网络之非线性计算能力很强,人们日益注重分析立足于神经网络的软件可靠性模型。本文阐述了软件可靠性的基本概念和BP神经网络的基本原理,提出了一种软件可靠性模型的网络结构的设计思路及在此模型上BP算法的训练过程。
关键词：神经网络 软件可靠性 BP算法 
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