计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
5期
83-85
,共3页
软件失效模型%递归最小二乘支持向量机%模拟退火算法
軟件失效模型%遞歸最小二乘支持嚮量機%模擬退火算法
연건실효모형%체귀최소이승지지향량궤%모의퇴화산법
利用递归最小二乘支持向量机(RLSSVM)构造软件可靠性失效模型,通过失效数据集对模型进行反复训练,提高模型学习能力.模型依据递归计算方法,可动态反映软件可靠性的变化,对软件失效有准确的预测能力.使用模拟退火(SA)算法对RLSSVM的参数进行寻优,得到改进的RLSSVM,实现对模型结构的优化.与常用的非齐次泊松过程模型相比,利用RLSSVM与SA算法构造的可靠性模型具有更好的拟合和预测能力.
利用遞歸最小二乘支持嚮量機(RLSSVM)構造軟件可靠性失效模型,通過失效數據集對模型進行反複訓練,提高模型學習能力.模型依據遞歸計算方法,可動態反映軟件可靠性的變化,對軟件失效有準確的預測能力.使用模擬退火(SA)算法對RLSSVM的參數進行尋優,得到改進的RLSSVM,實現對模型結構的優化.與常用的非齊次泊鬆過程模型相比,利用RLSSVM與SA算法構造的可靠性模型具有更好的擬閤和預測能力.
이용체귀최소이승지지향량궤(RLSSVM)구조연건가고성실효모형,통과실효수거집대모형진행반복훈련,제고모형학습능력.모형의거체귀계산방법,가동태반영연건가고성적변화,대연건실효유준학적예측능력.사용모의퇴화(SA)산법대RLSSVM적삼수진행심우,득도개진적RLSSVM,실현대모형결구적우화.여상용적비제차박송과정모형상비,이용RLSSVM여SA산법구조적가고성모형구유경호적의합화예측능력.
