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摘要:
基于经验模态分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种软件可靠性建模及预测的混沌神经网络模型.首先应用经验模态分解算法把软件失效数据序列分解成不同尺度的基本模态分量,并在此基础上进一步分析,表明软件失效数据是否存在混沌特性;再经神经网络进行组合预测,提高模型对目标函数的学习能力,有效提高预测精度;最后基于两组真实软件失效数据集,将所提出的方法与基于支持向量回归机以及单纯使用神经网络的软件可靠性预测模型进行比较分析.结果表明,基于混沌分析、结合经验模态分解和神经网络的软件可靠性预测模型具有更为显著的模型拟合能力与精确的预测效果.
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文献信息
篇名 软件可靠性混沌神经网络模型
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 经验模态分解 软件可靠性模型 软件可靠性预测 神经网络模型 混沌分析
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 软件与数据库技术
研究方向 页码范围 172-177
页数 6页 分类号 TP311
字数 5962字 语种 中文
DOI
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 张德平 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 36 235 9.0 13.0
2 张柯 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 21 137 6.0 11.0
3 汪帅 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 4 29 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
经验模态分解
软件可靠性模型
软件可靠性预测
神经网络模型
混沌分析
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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