基于隶属度的软件可靠性综合预测方法

将多模型综合的思想和"变点"思想相结合,给出了一种简单有效且具有普适性的软件可靠性预测方法——基于模糊隶属度的软件可靠性多模型综合预测方法。首先阐述了多模型综合预测问题的一般描述,并介绍了模型评价准则,然后给出了单个模型权重的确定方法和该方法的一般步骤,最后用实际数据验证了方法的有效性及普适性。     

软件可靠性多模型综合的预测方法

针对软件可靠性工程领域中存在的不同可靠性模型预测相同软件结果不一致的问题，提出了一种用神经网络实现的软件可靠性多模型综合预测方法，能够有效地解决软件工程中的实际问题，通过实例分析验证了该方法的有效性。     

基于BASFPA-BP的可靠性预测模型研究

软件可靠性预测以软件可靠性预测模型为基础，对软件的可靠性以及与其直接相关的度量进行分析、评价和预测，利用软件运行中所收集的失效数据对未来的软件可靠性进行预测，成为了评估软件失效行为和保障软件可靠程度的重要手段。BP神经网络结构简单、参数少、易实现，在软件可靠性预测领域已经得到了广泛应用。然而基于传统BP神经网络搭建的软件可靠性预测模型的预测精度无法达到预期目标，因此提出了基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型。该模型利用软件失效数据，在BP神经网络训练过程中利用BASFPA算法优化网络权值、阈值，从而提高模型的预测精度。选用3组公开的软件失效数据，将实际值与预测值的均方误差作为预测结果的衡量标准，同时将BASFPA-BP与FPA-BP,BP,Elman这3种模型进行对比研究。实验结果表明，基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型在同类型模型中实现了较高的预测精度。     

基于包含度理论的软件可靠性多模型综合动态预计

针对软件可靠性工程领域中存在的不同模型预计相同软件可靠性结果不一致、同一软件的失效过程本身不能用单个模型描述的问题,提出了基于包含度理论的软件可靠性多模型综合动态预计方法。首先定义了基于包含度理论的属性重要度,并给出了一种选择包含度函数的方法,然后给出了软件可靠性多模型综合动态预计的步骤。该方法综合了各种可靠性模型的特点(优点),动态地改变各分模型的权重,使不同类型和特性的模型互相补偿,较好地解决了软件工程中的实际问题。最后通过实例分析验证了该方法的有效性。     

基于PSOABC-SVM的软件可靠性预测模型

软件可靠性预测是指在软件开发初期对软件中各模块出错的可能性进行预测,对提高软件的可信性具有重要意义。提出了一种基于粒子群与人工蜂群优化支持向量机的软件可靠性预测模型,将粒子群优化算法与人工蜂群算法相结合的混合算法引入到支持向量机的参数选择中,提高软件可靠性预测的效果。实验结果表明,该模型比BP网络预测模型、粒子群优化支持向量机等预测模型收敛速度更快、预测精度更高,能更好的进行软件可靠性预测。     

基于学习向量量化神经网络的软件可靠性预测

针对传统的软件可靠性预测模型在实际应用中存在预测泛化性能不佳等问题,提出一种基于学习向量量化（LVQ）神经网络的软件可靠性预测模型。首先分析了LVQ神经网络的结构特点以及它与软件可靠性预测的联系,然后运用该网络来进行软件可靠性的预测,并基于美国国家航空航天局（NASA）软件数据项目中的实例数据集,运用Matlab工具进行了仿真实验。通过与传统预测方法的对比,证明该方法具有可行性和较高的预测泛化性能。     

面向晶体结构预测的深度学习方法

晶体结构研究是研究固体材料物理化学性质的基础,而筛选晶体结构通常基于能量最低原理,采用密度泛函理论计算结构能量需要大量计算资源及服务时间.为此本文提出了面向材料结构预测的深度学习方法,加快材料晶体结构的预测.本文从数据集优化、模型训练策略、算法优化等方面进行了深入研究,确定了应用于材料结构预测中深度学习的网络参数和优化算法.将确定的深度学习框架用于寻找Si单晶、TiO2和CaTiO3化合物的基态稳定结构,实验结果表明,利用本研究提出的深度学习方法预测的晶体结构与实验室制备材料结构相吻合.     

组合核相关向量机的软件可靠性预测模型

可靠性作为衡量软件质量的一种重要特性,对软件管理具有重要的意义。针对单一核函数的缺陷,提出一种组合核函数相关向量机的软件可靠性预测模型。首先对当前软件可靠性研究现状进行分析,然后采用组合核函数相关向量机对训练集进行学习和建模,最后通过具体实例对模型的预测性能进行分析。结果表明,本模型获得了理想的软件可靠性预测结果,且其预测性能要优于单一核函数模型,在软件可靠性预测中有重要的应用价值。     

基于多模态多标记迁移学习的早期阿尔茨海默病诊断

针对当前基于机器学习的早期阿尔茨海默病（AD）诊断中训练样本不足的问题,提出一种基于多模态特征数据的多标记迁移学习方法,并将其应用于早期阿尔茨海默病诊断。所提方法框架主要包括两大模块：多标记迁移学习特征选择模块和多模态多标记分类回归学习器模块。首先,通过稀疏多标记学习模型对分类和回归学习任务进行有效结合;然后,将该模型扩展到来自多个学习领域的训练集,从而构建出多标记迁移学习特征选择模型;接下来,针对异质特征空间的多模态特征数据,采用多核学习技术来组合多模态特征核矩阵;最后,为了构建能同时用于分类与回归的学习模型,提出多标记分类回归学习器,从而构建出多模态多标记分类回归学习器。在国际老年痴呆症数据库（ADNI）进行实验,分类轻度认知功能障碍（MCI）最高平均精度为79.1%,预测神经心理学量表测试评分值最大平均相关系数为0.727。实验结果表明,所提多模态多标记迁移学习方法可以有效利用相关学习领域训练数据,从而提高早期老年痴呆症诊断性能。     

基于多模态信息的视频描述算法

为了挖掘视频中不同的模态信息,提出一种基于多模态信息的视频描述算法。在基本的编码解码器网络基础上,更加关注视频多模态信息和高级语义属性。在编码器阶段,提取视频的静态特征、光流特征和视频段特征,同时设计语义属性检测网络得到视频高级语义特征。为了避免解码器阶段的曝光偏差和训练损失与评价准则不统一的问题,采用基于强化学习的训练算法直接将客观评价准则作为优化目标来训练模型。所提出的算法在公开视频描述数据集MSVD上取得了很好的实验效果。     

基于优化PSO-SVM模型的软件可靠性预测方法

讨论了传统软件可靠性预测模型的主要弱点;在分析传统PSO-SVM模型和软件可靠性预测特点的基础上,对传统PSO-SVM模型进行改进,建立了优化PSO-SVM软件可靠性预测模型。最后通过仿真结果表明,该优化预测模型具有更好的小样本适应性,训练速度快,预测精度高,能够更好地适用于软件可靠性预测。     

A reliable multi-objective control strategy for batch processes based on bootstrap aggregated neural network models

This paper presents a reliable multi-objective optimal control method for batch processes based on bootstrap aggregated neural networks. In order to overcome the difficulty in developing detailed mechanistic models, bootstrap aggregated neural networks are used to model batch processes. Apart from being able to offer enhanced model prediction accuracy, bootstrap aggregated neural networks can also provide prediction confidence bounds indicating the reliability of the corresponding model predictions. In addition to the process operation objectives, the reliability of model prediction is incorporated in multi-objective optimisation in order to improve the reliability of the obtained optimal control policy. The standard error of the individual neural network predictions is taken as the indication of model prediction reliability. The additional objective of enhancing model prediction reliability forces the calculated optimal control policies to be within the regions where the model predictions are reliable. By such a means, the resulting control policies are reliable. The proposed method is demonstrated on a simulated fed-batch reactor and a simulated batch polymerisation process. It is shown that by incorporating model prediction reliability in the optimisation criteria, reliable control policy is obtained.     

基于神经网络的级联软件可靠性模型

针对一般经典软件可靠性模型适用范围的局限性问题和预测精度问题,提出了一种新的级联模型.将4个经典软件可靠性模型的输出作为误差背向传播(error back propagation,BP)神经网络的输入,级联组合成一个软件可靠性模型,称之为级联软件可靠性模型.通过对一组经典的实际软件故障数据SYS1进行实验,将级联软件可靠性模型与4个经典软件可靠性模型预测的结果进行对比,结果表明级联软件可靠性模型的预测精度要远远高于4个经典软件可靠性模型,而且具有更好的通用性.     

基于多模型数据融合算法的木材干燥过程建模

提出了一种适合木材干燥过程建模的多模型数据融合算法,通过该方法构建了数据融合模型。分别用BP神经网络和动态递归网络建立了木材干燥基准模型,利用自适应加权算法对两模型输出进行融合,通过实验干燥数据仿真表明:融合后的木材含水率预测值的方差为0.125 3,高于任何一个单独模型的预测精度。     

基于GMDH因果关系的软件缺陷预测模型

软件缺陷预测是软件可靠性研究的一个重要方向。基于自组织数据挖掘(GMDH)网络与因果关系检验理论提出了一种软件缺陷预测模型,借鉴Granger检验思想,利用GMDH网络选择与软件失效具有因果关系的度量指标,建立软件缺陷预测模型。该方法从复杂系统建模角度研究软件度量指标与软件缺陷之间的因果关系,可以检验多变量之间在非线性意义上的因果关系。最后基于两组真实软件失效数据集,将所提出的方法与基于Granger因果检验的软件缺陷预测模型进行比较分析。结果表明,基于GMDH因果关系的软件缺陷预测模型比Granger因果检验方法具有更为显著的预测效果。     

软件可靠性组合预测模型研究

根据灰色模型、谐波分析和时间序列分析理论,对软件测试阶段的失效数据构成的时间序列进行分析,得到软件可靠性组合预测模型。结合实际数据,给出了具体的实现方法。数据试验结果表明,与单一时间序列预测模型相比,该模型具有较高的预测精度和很好的模型适应性。