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基于BP神经网络的软件可靠性模型选择研究

朱磊  
【摘要】: 随着软件应用的日益广泛及其重要性的不断增加,人们对软件质量的要求也越来越高。软件可靠性作为衡量软件质量的重要特性,其定量评估和预测已成为人们关注和研究的焦点。近几十年来,在软件可靠性模型方面衍生出大量模型及其变种,在工程实践中如何选择和运用这些模型对软件进行评价和预测成了一个棘手的问题。 目前软件可靠性模型的选择缺乏一套系统的方法,主要依靠人的主观经验进行判断,缺乏客观性和准确性。尤其在对待选模型进行评价时,如何准确确定各项评价标准在整个评价体系中的权重这个核心问题难以解决。针对此问题,本文结合在众多领域已广泛应用的神经网络模型,提出了一种基于BP神经网路进行模型选择的方法,有效解决了模型选择过程中评价标准权重值无法准确确定这一问题,提高了软件可靠性模型选择的准确度。 本文首先介绍了软件可靠性模型选择问题的研究意义和国内外研究现状,阐述有关软件可靠性和软件可靠性模型的一些基本概念,分析了典型可靠性模型的特点并剖析了可靠性模型评价标准;接着对神经网络原理进行了研究。在对软件可靠性模型和神经网络研究的基础上,本文提出了一种使用BP神经网络进行模型选择的新方法,阐述了方法的原理及思路,给出了具体执行步骤;然后基于MATLAB计算工具进行了仿真实验,验证了本方法的有效性,并同其他模型选择方法比较,进而验证了方法的优越性,一定程度上解决了可靠性模型选择无法客观、量化的问题;最后提出了一个方法执行框架的设计思路,为工程实践提供了参考。


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