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题名基于自学习的软件质量实时预警模型
被引量：2
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作者
刘原序
韩培胜
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机构
解放军信息工程大学密码工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第2期36-43,共8页
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文摘
软件质量的管理和控制在软件开发项目管理研究中十分重要,但现有的软件质量分析模型通常都是针对软件最终产品进行评估,并且其对于数据集中产生的变化不敏感,难以适应多变的开发环境。利用主成成分分析法(PCA)和一种可自主生成学习样本集的增量支持向量机(IL-SVM)提出一种可以自我进行规则增量学习的实时软件质量进行分析的预警模型。通过主成成分分析法来降低原始数据集的属性维度,然后在利用可增量学习的支持向量机来进行软件质量预警,最后利用NASA的数据集进行相关实验。结合实际情况进行分析,该方法在质量预警方面具有较好的效果。
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关键词
软件
质量管理
支持向量机
属性
约简质量预警
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Keywords
Software quality management
Support vector machine
Attribute reduction
Quality warning
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分类号
TP302
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于改进贝叶斯算法的云服务可靠性预测方法研究
被引量：1
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作者
钱双洋
陈喆
刘原序
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机构
解放军信息工程大学
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出处
《计算机应用与软件》
2017年第11期34-38,69,共6页
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基金
国家高技术发展研究计划项目(2008AA01Z404)
国防预研基金项目(9140A26010306JB5201)
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文摘
目前服务消费者业务的不断发展,业务逻辑的不断复杂,对云服务组合的可靠性性能需求不断增加。通过对服务组合可靠性进行预测,根据预测结果向服务消费者推荐满足其可靠性需求的组合服务,以提高服务使用质量。基于传统的贝叶斯预测模型提出一种改进贝叶斯预测算法(IDLM)。通过采用指数加权回归方法对算法中的状态误差方差项进行估算,有效解决了传统贝叶斯模型中状态误差方差参数确定困难等问题,并且具有较高的预测效率和预测准确性。实验结果表明,改进的贝叶斯预测算法(IDLM)较其他传统的时间序列预测算法具有较高的准确性。
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关键词
服务组合
可靠性
贝叶斯模型
预测
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Keywords
Service composition Reliability Bayesian model Prediction
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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