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基于神经网络的软件可靠性模型
中文名称: 基于神经网络的软件可靠性模型
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论文编号: 3102427收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Study on Software Reliability Model Based on Neural Network
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 基础数学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 神经网络 级联软件可靠性模型 分层混合软件可靠性模型
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 软件可靠性模型是当前软件可靠性工程研究中的热点问题之一.到(略)内外建立的各种各样的软件可靠性模型已不下上百种,但是模型的应用范围一般只能局限在一定的子空间中,通用性比较差.而神经网络具备非常强的非线性运算能力,创建基于神经网络的软件可靠性模型的研究越来越受到重视.如何利用神经网络构建软件可靠性模型获得更高的预测精度(略)性,是目前需要研究解决的重要问题之一. 本文围绕这个问题作了比较深入、系统的研究,主要工作有: 1.提出了一种新的级联软件可靠性模型.将前馈神经网络和几个经典的软件可靠性模型组合,利用经典软件可靠性模型的输出作为前馈神经网络模型的输(略)个新的级联软件可靠性模型.这种新的级联软件可靠性模型具有比经典软件可靠性模型更高的预测精度,我们采用实际软件故障数据进行实验,验证了这一结果. 2.我们(略)中混合专家模型的核心思想,采用“分而治之”原理,提出了一种新的软件可靠性模型,称之为软件可靠性混合模型.软件可靠性混合模型将在(略)用性较强的经典的软件可靠性模型看成该适用范围的专家,利用一个顶层模型来控制这几个经典可靠性模型的输出.该模型...
The study on software relia(omitted)el has become one of the core and hot topics of software reliability engineeri(omitted)Until now, more than hundreds of software reliability models have been proposed. However, the application range of models is usual(omitted) in one certain sub-space, which leads to lo(omitted)lization. Nevertheless, neural network have excellent ability of nonlinear calculation, which cause(omitted)arch of software reliability model based on neural network becoming more and m...
目录:
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
绪论第14-18页
  ·选题的意义第14-16页
  ·本文的创新之处第16-17页
  ·各章节安排第17-18页
第1章 软件可靠性工程简介第18-29页
  ·软件可靠性工程的定义第18-20页
    ·软件可靠性工程的内涵第18-19页
    ·软件可靠性工程的定义第19-20页
  ·软件可靠性相关概念第20-23页
    ·相关定义第20-23页
    ·影响软件可靠性的因素第23页
  ·软件可靠性的测试过程第23-26页
  ·软件可靠性建模第26-29页
第2章 经典的软件可靠性模型第29-42页
  ·软件可靠性模型的定义第29-30页
  ·经典的软件可靠性模型介绍第30-37页
    ·Jelinski-Moranda de-eutrophication模型第30页
    ·Goel-Okumoto模型第30-31页
    ·几何递减模型第31-32页
    ·S-W模型第32-33页
    ·SHOOMAN模型第33-34页
    ·MUSA时间模型第34-35页
    ·Littlewood贝叶斯排错模型第35-36页
    ·Nelson模型第36-37页
    ·总结第37页
  ·软件可靠性模型的分类第37-40页
    ·根据模型的用途划分第37-40页
    ·根据模型的特征分类第40页
    ·根据模型的应用阶段分类第40页
  ·软件可靠性模型的预测结果评价指标第40-42页
第3章 神经网络模型第42-57页
  ·神经网络概述第42页
  ·神经网络的基本机理和结构第42-48页
    ·神经元及其行为机理第43-46页
    ·神经元的数学模型第46-48页
  ·神经网络模型用于预测软件可靠性第48-57页
    ·神经网络的特性第48-50页
    ·BP网络模型第50-52页
    ·混合专家模型第52-55页
    ·分层混合专家模型第55-57页
第4章 级联软件可靠性模型研究第57-70页
  ·级联软件可靠性模型提出背景第57-58页
  ·级联软件可靠性模型第58-62页
  ·实验研究第62-69页
    ·实验一:使用SY51 数据第62-66页
    ·实验二:使用CSR1 数据第66-69页
  ·结果分析第69-70页
第5章 软件可靠性混合模型第70-85页
  ·混合模型的提出背景第70-71页
  ·底层专家模型第71页
  ·软件可靠性混合模型第71-73页
  ·实验研究第73-84页
    ·实验一:使用52 数据第73-78页
    ·实验二:使用SY51 数据第78-84页
  ·结果分析第84-85页
第6章 分层混合软件可靠性模型第85-101页
  ·分层混合软件可靠性模型提出背景第85页
  ·底层专家模型第85页
  ·分层混合软件可靠性模型第85-88页
  ·实验研究第88-100页
  ·结果分析第100-101页
第7章 结论与进一步的工作第101-103页
  ·级联软件可靠性模型第101页
  ·软件可靠性混合模型第101页
  ·分层混合软件可靠性模型第101-102页
  ·进一步的工作第102-103页
参考文献第103-109页
攻读学位期间发表的学术论文第109-110页
致谢第110页
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