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一种基于改进的K-means聚类和PSO的软件可靠性模型选择*
引用本文:黄为勇.一种基于改进的K-means聚类和PSO的软件可靠性模型选择*[J].计算机应用研究,2011,28(10):3778-3781.
作者姓名:黄为勇
作者单位:徐州工程学院信息与电子工程学院,江苏徐州,221008
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(50534050);江苏省高校自然科学研究计划资助项目(06KJD460174);徐州工程学院校科研基金资助项目(XKY2009117)
摘    要: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。

关 键 词:软件可靠性模型    K-means聚类    粒子群优化    规则化距离    多评价标准编码    模型选择

Model selection of software reliability based on improved K-means clustering and PSO
HUANG Wei-yong.Model selection of software reliability based on improved K-means clustering and PSO[J].Application Research of Computers,2011,28(10):3778-3781.
Authors:HUANG Wei-yong
Affiliation:(School of Information & Electrical Engineering, Xuzhou Institute of Technology, Xuzhou Jiangsu 221008, China)
Abstract:Addressing at the problem that software reliability selection depends mainly on the individual's subjective expe-rience,and lacks objectivity and accuracy,this paper proposed a new method for model selection of software reliability based on improved K-means clustering and particle swarm optimization(PSO).The method used standard codes with multi-evaluation,employed a new regularized distance as similarity measurement between elements,and applied K-means clustering and PSO analysis to realize model selection...
Keywords:software reliability model  K-means clustering  particle swarm optimization (PSO)  regularized distance  stan-dard codes with multi-evaluation  model selection
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