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针对软件可靠性受到多种不确定因素影响,且因素间具有多重共线性,单-预测模型无法全面准确描述其变化规律,导致软件可靠性预测精度不高.为了提高软件可靠性预测的精度,提出一种基于熵值法的软件可靠性组合预测模型.首先采用主成分分析消除软件可靠性度量属性间多重共线性,加快学习速度,然后分别采用AR模型和RBF神经网络对软件可靠性进行预测,采用嫡值法确定两种模型的权重,从而得到组合预测模型的软件可靠性预测值.用NASA的软件度量数据进行模型预测,结果表明,仿真预测模型明显提高了软件可靠性预测精度,说明组合预测方法对软件可靠性预测是可行的. 相似文献
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针对单一软件可靠性模型适应性不强和数据驱动模型稳定性较差的问题,本文选取3种典型软件可靠性模型作为基模型,利用极限学习机对基模型的预测结果进行加权优化,得到组合软件可靠性模型,实现经典软件可靠性模型和人工智能算法的有机结合。通过对3组失效数据进行仿真实验,并与单一模型、基于其他神经网络算法的组合模型以及数据驱动模型的预测结果进行对比,验证了本文模型能够有效地提升预测精度和模型的适应性。 相似文献
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随着软件质量的提高,对软件可靠性的要求也越来越高。目前已经有一百多种软件可靠性模型。然而,在实际应用中由于可操作性等因素的影响,大多模型都没法得到有效的应用。鉴于此,本文在Nelson模型的基础上,结合Bayes原理给出了一种新的衡量软件可靠性的简单方法。实验表明,改进后的模型在实际应用中有较好的效果。 相似文献
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针对当前可靠性预测模型的预测精度问题,提出一种增强贝叶斯组合的短期软件可靠性预测模型。该模型以基于小波分解的单个可靠性预测模型作为基本预测模型, 根据当前相邻几个失效时间间隔的预测精度,更新组合模型中各个基本预测模型的权重,解决了贝叶斯组合模型权重计算采用全部历史数据而导致某个基本预测模型权值占主导地位的缺陷,提高了贝叶斯组合模型对软件可靠性的预测精度。实验结果表明,增强贝叶斯组合预测模型的预测精度不仅优于单一的预测方法,而且也优于传统的软件组合预测模型,能显著提高软件可靠性预测的精度和模型对数据的适应性。 相似文献
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在对组成软件系统的组件间关系进行分析的基础上,提出了基于组件间关系的软件可靠性的数学模型,该模型给出了在已知组件的可靠性和平均无故障运行时间的基础上计算系统可靠性的方法。通过各组件对系统可靠性的影响分析,给出了改善系统可靠性的方案。 相似文献
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基于构件的数据流软件由输入数据激活的构件确定程序执行路径,其可靠性受输入数据分布特性的影响,难以采用基于状态或基于路径等传统模型进行评测。提出一个结合构件执行频度和操作剖面的可靠性模型,其从分析数据流程序结构入手,通过定义组合节点,将程序表示成多级层次结构的形式。根据构件间数据流和控制流关系,确定实际激活的构件,计算其执行频度,并将操作剖面沿着数据流向本层和下层构件传递。利用基于深度优先的递归算法思想,按照相反顺序,逐层估算各级组合节点的可靠性,最后获得整个软件的实际可靠性。应用实例表明,模型能有效地佑算基于构件数据流软件的实际可靠性,反映输入接口有效数据就绪状态及分布特性。 相似文献
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基于AGA-LVQ神经网络的软件可靠性预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前大多数软件可靠性预测模型预测准确率不高等问题,利用LVQ神经网络的非线性运算能力和自适应遗传算法(AGA)的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ的软件可靠性预测模型。首先对待预测的数据用主成分分析(PCA)等方法进行预处理以降低维度,去除冗余和错误数据,然后根据自适应遗传算法来计算最优的LVQ神经网络初始权值向量,最后运用LVQ神经网络进行软件可靠性预测实验。通过与传统方法的对比,证明该方法具有较高的预测准确率。 相似文献
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提出了利用软件测试结果进行软件可靠性评价的技术和方法,并结合具体的软件项目,计算出了软件模块的可靠性以及软件的可靠性.该方法能够有效满足在软件开发的不同阶段对软件可靠性进行评价的需要. 相似文献
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本文提出一种基于随机测试模型的软件可靠性测试方法、评判准则和测试策略,并利用蒙特卡罗方法进行了分析。通过实例证明了该模型在软件测试中的实用性和有效性,使用该模型可以提高软件测试的准确性和正确率、缩短软件测试的周期。 相似文献