粒子群算法优化的BP网络预测软件质量

• 作者: 宫丽娜 马怀志
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 软件质量预测模型 软件度量 神经网络 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2014,（23）
• 所属期刊栏目: 理论研究、研发设计
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3072字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1301-0180

摘要

预测软件质量的技术中，软件建模技术是软件质量评价体系中的关键技术，它可以发现软件中度量数据和软件质量要素之间的非线性关系。BP神经网络能够很好地模拟度量数据和质量要素之间的非线性关系，但是BP网络存在易于陷入局部极小和收敛速度慢的问题，所以提出了用粒子群算法优化BP神经网络，通过优化的BP网络建立软件质量模型，这样能很好地解决BP网络收敛速度慢和局部极小的问题。在实现该进化BP神经网络的基础上，利用28组数据进行实验，并通过与BP模型的结果的比较，验证了该模型。

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	枣庄学院信息科学与工程学院	11	20	3.0	4.0
2	马怀志	枣庄学院信息科学与工程学院	11	36	4.0	5.0