利用并行神经网络进行航天软件质量评价

• 作者: 宋元章 李洪雨 沈湘衡
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 航天 软件 质量评价 并行神经网络 DS证据理论 决策准则 交叉验证法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 595-600
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 5473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201812091

摘要

针对航天软件质量评价准确率不高、受主观因素影响较大、可扩展性较弱等问题,本文结合神经网络和DS证据理论,提出了一种利用并行神经网络进行质量评价的方法.将选取的软件质量评价指标数据分别输入到多个相互独立的并行的神经网络中以获得多个初步评价结果,利用DS证据理论对各初步评价结果进行融合获得最终评价结果.以某航天相机系统为实验对象,测试本文方法的有效性,实验结果表明:评价准确率可以达到95.23％,训练时间为576.00 ms,评价处理时间为77.50 ms.本文方法评价准确率较高、训练时间和评价时间较短,满足对航天软件进行质量评价的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈湘衡	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	58	517	12.0	20.0
2	宋元章	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	7	11	2.0	3.0
3	李洪雨	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	3	2	1.0	1.0