计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
3期
385-388
,共4页
软件质量%遗传算法%属性选择
軟件質量%遺傳算法%屬性選擇
연건질량%유전산법%속성선택
研究提高软件质量问题,软件质量是一种智力产品,质量度量属性较多,传统神经网络无法准确提取最优度量软件质量属性,预测准确率低.为了提高软件质量预测准确率,将遗传算法引入到软件质量度量属性选择中.首先采用遗传算法选择最优软件质量度量属性,然后将度量属性输入神经网络进行训练,建立软件质量预测模型.通过仿真对模型性能进行测试,结果表明,遗传神经网络对软件质量预测模型降低软件质量预测错误率,提高预测准确率,在理论和实际上都具有创新性.
研究提高軟件質量問題,軟件質量是一種智力產品,質量度量屬性較多,傳統神經網絡無法準確提取最優度量軟件質量屬性,預測準確率低.為瞭提高軟件質量預測準確率,將遺傳算法引入到軟件質量度量屬性選擇中.首先採用遺傳算法選擇最優軟件質量度量屬性,然後將度量屬性輸入神經網絡進行訓練,建立軟件質量預測模型.通過倣真對模型性能進行測試,結果錶明,遺傳神經網絡對軟件質量預測模型降低軟件質量預測錯誤率,提高預測準確率,在理論和實際上都具有創新性.
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