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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,軟件已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),軟件可靠性逐漸成為用戶需求的重點(diǎn)。尤其在金融和航天領(lǐng)域,軟件必須具有極高的可靠性,否則人們財(cái)產(chǎn)安全將受到嚴(yán)重威脅,社會(huì)經(jīng)濟(jì)將遭受巨大損失。因此研究一種通用性好且軟件可靠性預(yù)測(cè)精度高的增長模型具有極其重要的意義。 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件可靠性增長模型是目前的研究重點(diǎn),但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的收斂速度慢、易陷于局部極小值、泛化能力差和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難確定等問題,勢(shì)必影響軟件可靠性的預(yù)測(cè)精度
2、。 本文給出了一種基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件可靠性增長模型。首先利用相空間重構(gòu)技術(shù)分析故障數(shù)據(jù)間規(guī)律;其次,利用相空間重構(gòu)結(jié)果生成訓(xùn)練樣本并確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);最后,利用BP算法對(duì)基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件可靠性增長模型進(jìn)行訓(xùn)練并利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行軟件故障數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提方法的預(yù)測(cè)精度高于目前常用的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件可靠性增長模型預(yù)測(cè)方法。 研究表明,基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件可靠性預(yù)測(cè)方法是可行的,
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