西安理工大学学报
西安理工大學學報
서안리공대학학보
JOURNAL OF XI'AN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2012年
1期
98-101
,共4页
何增郎%张毅坤%杨凯峰%张保卫
何增郎%張毅坤%楊凱峰%張保衛
하증랑%장의곤%양개봉%장보위
软件可靠性评估模型%向量回归%粒子群优化
軟件可靠性評估模型%嚮量迴歸%粒子群優化
연건가고성평고모형%향량회귀%입자군우화
软件可靠性建模时,如果简单地利用支持向量回归机制建模,就有可能由于支持向量回归(SVR)自身参数选择难以及实验数据本身的不确定性,从而导致预测结果不理想、精度低等缺陷.因此,借鉴粒子群优化算法(PSO)多参数寻优的优势,将PSO与SVR优化算法相结合,利用分层聚类算法对初始实验数据进行归一化处理,剔除异常数据,构建基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法,从而提高软件模型的预测精度.实验结果表明,基于PSO-SVR方法的预测模型其预测精度高,更适应实际软件应用环境.
軟件可靠性建模時,如果簡單地利用支持嚮量迴歸機製建模,就有可能由于支持嚮量迴歸(SVR)自身參數選擇難以及實驗數據本身的不確定性,從而導緻預測結果不理想、精度低等缺陷.因此,藉鑒粒子群優化算法(PSO)多參數尋優的優勢,將PSO與SVR優化算法相結閤,利用分層聚類算法對初始實驗數據進行歸一化處理,剔除異常數據,構建基于PSO-SVR的軟件可靠性評估方法,從而提高軟件模型的預測精度.實驗結果錶明,基于PSO-SVR方法的預測模型其預測精度高,更適應實際軟件應用環境.
연건가고성건모시,여과간단지이용지지향량회귀궤제건모,취유가능유우지지향량회귀(SVR)자신삼수선택난이급실험수거본신적불학정성,종이도치예측결과불이상、정도저등결함.인차,차감입자군우화산법(PSO)다삼수심우적우세,장PSO여SVR우화산법상결합,이용분층취류산법대초시실험수거진행귀일화처리,척제이상수거,구건기우PSO-SVR적연건가고성평고방법,종이제고연건모형적예측정도.실험결과표명,기우PSO-SVR방법적예측모형기예측정도고,경괄응실제연건응용배경.
