广义动态模糊神经网络对软件质量的预测

• 作者: 宫丽娜 马怀志
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 软件度量 软件质量预测模型 广义动态模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 32-35
• 分类号: TP311
• 字数: 3231字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2012.06.010

摘要

软件质量预测是软件质量评价体系中的关键技术,针对软件质量预测过程中难以建立精确数学模型的特点,提出了将广义动态模糊神经网络应用于软件质量预测模型中.以模糊ε的完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免了初始化过程中选择的随机性,同时,能对模糊规则和输入变量的重要性作出评价,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整.通过对软件可靠性的仿真实验结果证明,广义动态模糊神经网络不仅适合模糊规则抽取也可用于系统建模,而且具有较高的辨识精度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宫丽娜		11	20	3.0	4.0
2	马怀志		11	36	4.0	5.0