飞行器测控学报
飛行器測控學報
비행기측공학보
JOURNAL OF SPACECRAFT TT&C TECHNOLOGY
2013年
3期
234-239
,共6页
软件可靠性%神经网络%静态删减算法(SPA)%拓扑结构%可靠性预测
軟件可靠性%神經網絡%靜態刪減算法(SPA)%拓撲結構%可靠性預測
연건가고성%신경망락%정태산감산법(SPA)%탁복결구%가고성예측
software reliability%topology%neural network%Silent Pruning Algorithm (SPA)%reliability prediction
与传统的基于人工神经网络的软件可靠性预测模型结构普遍由预先经验或者通过不断尝试的方法确定不同,在分析一般的软件可靠性模型的基础上,提出将一种基于静态删减算法的神经网络模型应用到软件可靠性预测中.通过利用2组经典的软件失效数据进行仿真,并与传统的神经网络可靠性预测模型对比分析,研究了神经网络拓扑结构和预测精度的关系,结果表明,基于静态删减算法的运用能够提高神经网络模型对软件可靠性的预测精度.
與傳統的基于人工神經網絡的軟件可靠性預測模型結構普遍由預先經驗或者通過不斷嘗試的方法確定不同,在分析一般的軟件可靠性模型的基礎上,提齣將一種基于靜態刪減算法的神經網絡模型應用到軟件可靠性預測中.通過利用2組經典的軟件失效數據進行倣真,併與傳統的神經網絡可靠性預測模型對比分析,研究瞭神經網絡拓撲結構和預測精度的關繫,結果錶明,基于靜態刪減算法的運用能夠提高神經網絡模型對軟件可靠性的預測精度.
여전통적기우인공신경망락적연건가고성예측모형결구보편유예선경험혹자통과불단상시적방법학정불동,재분석일반적연건가고성모형적기출상,제출장일충기우정태산감산법적신경망락모형응용도연건가고성예측중.통과이용2조경전적연건실효수거진행방진,병여전통적신경망락가고성예측모형대비분석,연구료신경망락탁복결구화예측정도적관계,결과표명,기우정태산감산법적운용능구제고신경망락모형대연건가고성적예측정도.
