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文檔簡介
1、隨著計算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，軟件的可靠性在計算機(jī)系統(tǒng)中占據(jù)了越來越重要的地位。如何預(yù)測軟件可靠性，防止災(zāi)難性事故的發(fā)生，已經(jīng)成為當(dāng)前軟件工程領(lǐng)域的重要研究課題。在實際的軟件可靠性預(yù)測過程中，不同的軟件系統(tǒng)往往需要選擇不同的軟件可靠性模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡稱ANN）具有很強(qiáng)的自適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力，在軟件可靠性預(yù)測中有較優(yōu)的性能表現(xiàn)，但其無法跳出計算智能的局限。最小二乘支持向量機(jī)（Least
2、 Square Support Vector Machines，簡稱LSSVM）從統(tǒng)計學(xué)角度出發(fā)，能對軟件可靠性進(jìn)行有效描述，但其參數(shù)選擇需要依賴專家經(jīng)驗，預(yù)測軟件系統(tǒng)的精度難以得到提高和改進(jìn)。
針對上述問題，本文將基于ANN的軟件可靠性模型和基于LSSVM的軟件可靠性模型進(jìn)行組合，并用基于分析選擇的模擬退火算法ASSA對組合模型進(jìn)行優(yōu)化，論文主要工作如下：
?。?）對軟件可靠性理論、支持向量機(jī)理論和常見的軟件可靠性模
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