基于AGA-LVQ神经网络的软件可靠性预测模型研究

• 作者: 乔辉 周雁舟 粟登银 邵楠 高杨
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 软件可靠性预测 模式识别 LVQ神经网络 自适应遗传算法 主成分分析
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 软件与数据库技术
• 页码范围: 179-182
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 4408字
• 语种: 中文

摘要

针对当前大多数软件可靠性预测模型预测准确率不高等问题,利用LVQ神经网络的非线性运算能力和自适应遗传算法(AGA)的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ的软件可靠性预测模型.首先对待预测的数据用主成分分析(PCA)等方法进行预处理以降低维度,去除冗余和错误数据,然后根据自适应遗传算法来计算最优的LVQ神经网络初始权值向量,最后运用LVQ神经网络进行软件可靠性预测实验.通过与传统方法的对比,证明该方法具有较高的预测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高杨	中国人民解放军信息工程大学电子技术学院	14	31	2.0	5.0
2	乔辉	中国人民解放军信息工程大学电子技术学院	13	76	5.0	8.0
3	邵楠	中国人民解放军信息工程大学电子技术学院	7	41	3.0	6.0
4	周雁舟	中国人民解放军信息工程大学电子技术学院	2	30	2.0	2.0
5	粟登银	中国人民解放军信息工程大学电子技术学院	1	19	1.0	1.0