基于改进Real AdaBoost算法的软件可靠性预测

• 作者: 华继学 李志鹏 杜瑞超 翟夕阳
• 来源期刊: 电子工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软件可靠性预测 Real AdaBoost算法 基分类器 加权方式 信息熵
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 运筹学与系统工程
• 页码范围: 78-83
• 页数: 6页
• 分类号: TP302.7
• 字数: 4576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-3616.2019.03.013

摘要

针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题,提出一种基于加权信息熵(WIE)的Real BP-AdaBoost算法.首先,用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类器,构建Real BP-AdaBoost算法.然后,对Real BP-AdaBoost算法的加权方式进行改进,以基分类器对训练样本的整体分类权值与基分类器对测试样本的个体分类权值的乘积作为最终的加权系数,得到WIE Real BP-Ada-Boost算法.最后,通过2组软件实际失效数据对WIE Real BP-AdaBoost算法的有效性进行验证,并与SVM、BP网络、Elman网络和Real BP-AdaBoost算法进行比较研究.实验结果显示,WIE Real BP-Ada-Boost算法对2组数据预测的均方误差分别为0.442 87和0.284 71,均低于4个对比模型的均方误差,说明了WIE Real BP-AdaBoost算法模型具有更高的预测精度和可信性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华继学	空军工程大学防空反导学院	33	209	10.0	13.0
2	翟夕阳	空军工程大学防空反导学院	13	34	4.0	5.0
3	李志鹏	空军工程大学防空反导学院	10	23	4.0	4.0
4	杜瑞超	空军工程大学防空反导学院	8	17	2.0	4.0