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基于BP神经网络的软件可靠性模型选择 总被引:1,自引:1,他引:0
软件可靠性模型是软件可靠性工程研究的一个重要方面.如何在缺乏可靠性数据的情况下,选择合适的软件可靠性模型是对软件可靠性进行量化分析的关键.参照软件可靠性模型评价准则,根据聚类思想,对失效数据编码,采用反向传播神经网络进行聚类计算,从而实现了软件可靠性模型的选择.最后通过仿真实验证明了该方法的正确性和有效性. 相似文献
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软件可靠性模型选择研究 总被引:1,自引:0,他引:1
软件可靠性模型选择作为模型应用不一致性的主要解决方法已经逐渐成为模型应用的研究重点,基于数据挖掘的软件可靠性模型选择作为新的研究方向已经受到越来越多研究人员的注意.对现有的软件可靠性模型进行分类,分析模型应用不一致性的根源,回顾软件可靠性模型选择的发展历程,阐述其中的重要成果,指出遇到的问题和挑战,展望发展前景. 相似文献
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在软件可靠性评估中经常用到软件可靠性模型。如何对每一特定用例进行可靠性模型的选择一直是可靠性领域研究人员的兴趣之一。文献中已有的软件可靠性模型的选择方法和工具因为使用了受限的模型选择标准而得不到广泛的应用。该文根据软件开发生命周期(SDLC)的阶段对可靠性模型进行了分类,对可靠性模型的选择提出一系列新的标准,在此基础上提出了一种新的模型选择算法并对其进行举例说明。 相似文献
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基于聚类思想的软件可靠性模型选择 总被引:6,自引:1,他引:6
软件可靠性模型应用的不一致性一直是困扰软件可靠性研究人员的主要问题。模型选择和组合策略作为主要解决方法已成为模型应用的研究重点。该文主要探讨运用聚类思想进行软件可靠性模型选择的方法。根据针对实际失效数据的可靠性模型评价准则值编码,该文采用高斯混合模型进行聚类分析,使用EM算法估计高斯混合模型的参数,贝叶斯准则进行模型选择。为验证此方法的有效性和可行性使用了多个实际项目中的失效数据进行试验。结果表明,此模型选择方法简单有效,有利于软件可靠性模型应用不一致性问题的解决。 相似文献
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针对现有软件可靠性模型选择方法计算复杂和适用性差的问题,提出基于多准则决策的软件可靠性模型选择方法.定义了指导软件可靠性模型选择的若干准则,包括生命周期阶段准则、模型输入要求准则、模型输出要求准则、模型假设吻合准则和失效数据趋势准则,将这些准则分为确定性准则和不确定性准则,阐述了基于这些准则进行软件可靠性模型选择的算法,并实例验证了该方法的简单可行性.指出将这种方法与现有软件可靠性模型选择方法进行综合运用的研究方向. 相似文献
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软件可靠性是软件工程的一个重要的研究课题.软件可靠性模型可以预测软件产品的潜伏的故障敷.在GM(1,1)模型的基础上,对软件可靠性进行建模.通过理论分析和预测实验表明,该方法是可行的,拓宽了软件可靠性模型的研究方法. 相似文献
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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. 相似文献
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针对软件可靠性选择主要依靠人的主观经验进行判断、缺乏客观性和准确性的问题,提出了一种基于改进的K-means聚类和粒子群优化(PSO)算法的软件可靠性模型选择方法。该方法采用多评价标准编码,选定一种新的规则化距离作为元素间的相似性度量,应用K-means聚类和PSO分析实现了软件可靠性模型的选择。实验结果验证了该方法的有效性,为软件可靠性模型选择提供了一条新途径。 相似文献
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故障检测率是软件可靠性模型的主要参数之一,不同形式的故障检测率具有不同的作用。聚焦于故障检测率对软件可靠性的影响,提出基于信息熵与优劣距离决策算法的单可靠性模型单失效数据集多故障检测率与多可靠性增长模型多失效数据集多故障检测率2种实证分析方案,旨在全面地分析故障检测率的影响。经过实验分析,对于单一可靠性模型单一数据集,故障检测率对软件可靠性的影响主要与失效数据集相关,在不同数据集上不同故障检测率函数的性能差异较大;在多可靠性模型多数据集上,幂函数与S型故障检测率对应的软件可靠性模型的综合性能较好,指数型故障检测率对应的软件可靠性模型的综合性能较差。本文的研究对于软件可靠性建模中的模型参数选择、最优发布时间的确定等具有较强的指导作用。 相似文献
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基于时间序列的软件可靠性预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将软件可靠性测试阶段获得的失效数据作为时间序列进行多尺度分解,对分解到不同尺度上的数据分别利用不同的时序预测模型进行分析,得到软件可靠性多尺度预测模型.数据实验表明与单一时序预测模型相比,该模型逼近和预测效果良好,具有较高的预测精度和很好的模型适应性. 相似文献
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Zhijun Wang Wolfhard Lawrenz Raj B. K. N. Rao Tony Hope 《Journal of Intelligent Manufacturing》1996,7(1):13-22
Condition monitoring is of vital importance in order to assess the state of tool wear in unattended manufacturing. Various methods have been attempted, and it is considered that fuzzy clustering techniques may provide a realistic solution to the classification of tool wear states. Unlike fuzzy clustering methods used previously, which postulate cutting condition parameters as constants and define clustering centres subjectively, this paper presents a fuzzy clustering method based on filtered features for the monitoring of tool wear under different cutting conditions. The method uses partial factorial experimental design and regression analysis for the determination of coefficients of a filter, then calculates clustering centres for filtering the effect of various cutting conditions, and finally uses a developed mathematical model of membership functions for fuzzy classification. The validity and reliability of the method are experimentally illustrated using a CNC machining centre for milling. 相似文献
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基于经验数据的软件可靠性模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
软件的可靠性同其正确性和性能同样的重要,软件可靠性模型是软件可靠性定量分析的技术基础.对基于经验数据的软件可靠性模型进行了研究,并进行工程化实现,已应用于多个测试项目的测试评估,对软件的可靠性和测试的充分性进行了定量分析. 相似文献