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摘要:
基因表达式编程是一种基于遗传算法和遗传编程的新型机器学习技术,其具有更为优秀的数据挖掘能力,已被成功应用于函数发现领域.提出一种基于基因表达式编程的非参软件可靠性建模方法,该方法将基因表达式编程算法中的若干关键步骤(如初始种群函数集、适应度函数、终止条件等)与软件可靠性建模的若干重要特征相融合,在失效数据集上进行训练,从而获得基于基因表达式编程算法的非参软件可靠性模型.在若干组真实失效数据集上,将所提出的模型与若干典型的基于人工神经网络以及遗传编程的非参软件可靠性模型进行对比实例研究.实例结果表明,基因表达式编程算法的非参软件可靠性模型具有更为显著的模型拟合与预计性能.
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文献信息
篇名 基因表达式编程在软件可靠性建模中的应用
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 软件可靠性建模 基因表达式编程(GEP) 非参数化软件可靠性模型 机器学习
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 534-546
页数 分类号 TP311.5
字数 10429字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.2011.06.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆民燕 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院 42 370 11.0 17.0
2 李海峰 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院 17 94 6.0 9.0
3 曾敏 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院 5 21 2.0 4.0
4 黄百乔 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院 5 36 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
软件可靠性建模
基因表达式编程(GEP)
非参数化软件可靠性模型
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
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10748
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