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时间:2020-03-25
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1、基于级联神经网络组合模型的软件可靠性预测研究李梅∗基于级联神经网络组合模型的软件可靠性预测研究李梅(西安欧亚学院陕西西安,710065)摘要:神经网络具有非常强的非线性计算能力,本文提出了一种新的级联神经网络模型,将BP神经网络模型和经典软件可靠性模型相融合形成一种新的前馈神经网络。这种前馈神经网络模型将传统的软件可靠性模型的输出作为BP神经网络的输入,逐级进行信息传递。关键词:神经网络;经典软件可靠性模型;BP神经网路中图分类号:TP183文献标识码:ADOI编码:10.14016/j.cnki.1001-9227.201
2、7.07.014Abstract:Neuralnetworkhasaverystrongnonlinearcomputingpower.Inthispaper,anewcascadeneuralnetworkmodelisproposed,whichcombinestheBPneuralnetworkmodelwiththeclassicalsoftwarereliabilitymodeltoformanewfeedforwardneuralnetwork.Thisfeedforwardneuralnetworkmodelu
3、sestheoutputofclassicalsoftwarereliabilitymodelsasinputstotheBPneuralnetworkandinformationtransferstepbystep.Keywords:neuralnetwork;classicsoftwarereliabilitymodel;BPneuralnetwork在规定时间内、给定条件下软件执行规定功能的能力和成功0引言[4]运行的概率。通常是时间的函数,用R(t)表示。t当前,我国软件产业规模与利润快速增长,2016年同比R(t)
4、=1-∫f′(x)dx均增长14.9%。软件的核心作用正向各领域加速渗透融合,0其中,f(x)表示故障发生的概率密度函数,t表示故障发表现为软件定义快速兴起,带动产品、业态、模式不断创新,拓生的时刻。上式表明,当软件发生的错误数一定时,程序运行展数字经济发展新空间,促进产业发展。国家软件和信息技[5]时间越长,发生的故障次数越多,软件可靠性就越小。术服务业十三五发展规划(2016-2020年)中提到软件是新一软件的可靠性受很多因素的影响,其中软件需求分析的代信息技术产业的灵魂,软件和信息技术服务业是引领科技符合度、规模、开发
5、环境、开发方法、开发人员的水平等等都对创新、驱动经济社会转型发展的核心力量,是建设制造强国和软件的可靠性有一定的影响。网络强国的核心支撑。建设强大的软件和信息技术服务业是1.3软件可靠性模型构建全球竞争新优势、抢占新工业革命制高点的必然选择。软件可靠性预测模型即为软件可靠性模型,是指为预计伴随着软件行业的蓬勃发展,必然对软件可靠性提出了[6]或估算软件的可靠性所建立的可靠性框图和数学模型。软更高的要求,软件可靠性工程是一个覆盖软件整个开发过程的软件质量保障技术[1]。在新技术、新应用(如云计算与大件可靠性模型从1971年J-
6、M的发表到今天,已经有几百种。其中经典的模型有J-M模型,该模型是随机过程类型模型中数据、移动互联)不断涌现的当下,针对软件开发和应用环境[7]马尔可夫模型的典型代表。G-O模型是随机过程中用非开展软件可靠性预测研究,有助于降低软件出错率,提升软件[8]其次泊松过程描述的最为经典的非齐次泊松过程类模型。质量,助力软件定义世界,智能引领未来的梦想。还有Littlewood-Verrall模型、Seeding模型、Nelson模型,它们1软件可靠性预测理论[9]都是典型的非随机过程类模型。每个模型都是基于不同的假设,这些假设和实
7、际情况有些偏离,比如J-M模型假设排1.1软件质量错不引入新的错误,G-O模型假设每个缺陷被检测到的机会ISO中将质量定义为一个实体(产品或服务)的所有特均等,没有考虑缺陷可能被执行的概率,模型假设的局限性影性,基于这些特性可以满足明显的或隐含的需要。那么软件[10]响着其应用范围。质量是指软件符合客户明确叙述的功能和性能需求、文档中明确描述的开发标准,以及所有专业开发的软件都应具有的2经典的神经网络软件可靠性预测模型[2]隐含特征的程度。经典的软件可靠性模型假设软件的故障固定不变,实际软件质量是软件的生命,它直接影响着软件
8、的使用和维[11]上软件受到各种随机因素的影响,故障千变万化。为了解护。目前应用型软件大多采用WEB技术开发,使用WEB技决这个问题,N.Karunaithi提出用神经元网络来解决软件可靠术开发的软件通过浏览器来运行软件,软件的某些属性是软件质量的可靠指标[3],如软件运行过程主要考虑是否
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