微型电脑应用
微型電腦應用
미형전뇌응용
MICROCOMPUTER APPLICATIONS
2012年
6期
32-35
,共4页
软件度量%软件质量预测模型%广义动态模糊神经网络
軟件度量%軟件質量預測模型%廣義動態模糊神經網絡
연건도량%연건질량예측모형%엄의동태모호신경망락
软件质量预测是软件质量评价体系中的关键技术,针对软件质量预测过程中难以建立精确数学模型的特点,提出了将广义动态模糊神经网络应用于软件质量预测模型中.以模糊ε的完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免了初始化过程中选择的随机性,同时,能对模糊规则和输入变量的重要性作出评价,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整.通过对软件可靠性的仿真实验结果证明,广义动态模糊神经网络不仅适合模糊规则抽取也可用于系统建模,而且具有较高的辨识精度和效率.
軟件質量預測是軟件質量評價體繫中的關鍵技術,針對軟件質量預測過程中難以建立精確數學模型的特點,提齣瞭將廣義動態模糊神經網絡應用于軟件質量預測模型中.以模糊ε的完備性作為高斯函數寬度的確定準則,避免瞭初始化過程中選擇的隨機性,同時,能對模糊規則和輸入變量的重要性作齣評價,從而使每條規則的輸入變量的寬度可以根據它對繫統性能貢獻的大小實施在線自適應調整.通過對軟件可靠性的倣真實驗結果證明,廣義動態模糊神經網絡不僅適閤模糊規則抽取也可用于繫統建模,而且具有較高的辨識精度和效率.
연건질량예측시연건질량평개체계중적관건기술,침대연건질량예측과정중난이건립정학수학모형적특점,제출료장엄의동태모호신경망락응용우연건질량예측모형중.이모호ε적완비성작위고사함수관도적학정준칙,피면료초시화과정중선택적수궤성,동시,능대모호규칙화수입변량적중요성작출평개,종이사매조규칙적수입변량적관도가이근거타대계통성능공헌적대소실시재선자괄응조정.통과대연건가고성적방진실험결과증명,엄의동태모호신경망락불부괄합모호규칙추취야가용우계통건모,이차구유교고적변식정도화효솔.
