一种动态加权组合神经网络模型的软件测试方法

• 作者: 严馨 刘晓燕 惠子青
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 软件可靠性 动态加权组合 故障引进 SRGMs
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试过程中故障检测和故障引进问题,提出了一种基于动态加权组合的神经网络软件测试方法,该方法考虑软件工程的多样性,利用神经网络方法构建动态加权组合模型,并结合故障引进过程完成故障检测和预测.通过两组真实的失效数据集(DS1和DS2)的试验,将所提方法与现有的软件可靠性增长模型(Software Reliability Growth Models,SRGMs)进行比较,结果显示考虑故障引进的动态加权组合神经网络模型拟合效果最优,表现出了更好地软件可靠性评估性能和模型通用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓燕	昆明理工大学信息工程与自动化学院	68	129	6.0	9.0
2	严馨	昆明理工大学信息工程与自动化学院	40	122	5.0	10.0
3	惠子青	昆明理工大学信息工程与自动化学院	8	5	1.0	2.0