基于学习向量量化神经网络的软件可靠性预测

• 作者: 乔辉 周雁舟 邵楠
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 软件可靠性预测 泛化性能 软件度量 学习向量量化 神经网络 映射网络 Matlab仿真
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与技术
• 页码范围: 1436-1438,1442
• 分类号: TP311
• 字数: 4315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01436

摘要

针对传统的软件可靠性预测模型在实际应用中存在预测泛化性能不佳等问题,提出一种基于学习向量量化(LVQ)神经网络的软件可靠性预测模型.首先分析了LVQ神经网络的结构特点以及它与软件可靠性预测的联系,然后运用该网络来进行软件可靠性的预测,并基于美国国家航空航天局(NASA)软件数据项目中的实例数据集,运用Matlab工具进行了仿真实验.通过与传统预测方法的对比,证明该方法具有可行性和较高的预测泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周雁舟	信息工程大学电子技术学院	16	79	5.0	8.0
2	邵楠	信息工程大学电子技术学院	3	8	2.0	2.0
3	乔辉	信息工程大学电子技术学院	2	8	2.0	2.0