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基于DBN的软件可靠性预测模型的研究
被引量：
2
1
作者
王国涛
石振国
吴小景
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第12期3739-3742,3773,共5页
安全攸关系统广泛应用于交通、工控、航空等与国计民生相关的安全攸关领域,对可靠性有着非常高的要求。而控制软件往往是安全攸关系统的核心,因此对它的可靠性预测精度必须达到很高的要求。将深度置信网络(DBN)应用于软件可靠性增长预...
安全攸关系统广泛应用于交通、工控、航空等与国计民生相关的安全攸关领域,对可靠性有着非常高的要求。而控制软件往往是安全攸关系统的核心,因此对它的可靠性预测精度必须达到很高的要求。将深度置信网络(DBN)应用于软件可靠性增长预测模型(SRPM)的研究。针对DBN中核心模块RBM的无监督学习,采用了动态模式跳转算法(DMH)。该算法通过动态地维护一个模式集,然后借助模式集中模式的跳转来完成RBM中状态的跳转,使RBM的无监督学习具有很高的学习效率。通过与参数动态调整的动态模糊神经网络(SADFNN)、BP神经网络(BPN)以及基于萤火虫算法的BP神经网络(FABP)建立的SRPM进行预测能力的比较,实验结果表明基于DBN建立的SRGM的预测结果精度最高且最稳定。
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关键词
深度置信网络
软件可靠性预测模型
动态模式跳转
限制波尔兹曼机
无监督学习
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职称材料
题名
基于DBN的软件可靠性预测模型的研究
被引量：
2
1
作者
王国涛
石振国
吴小景
机构
南通大学电子信息学院
南通大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第12期3739-3742,3773,共5页
文摘
安全攸关系统广泛应用于交通、工控、航空等与国计民生相关的安全攸关领域,对可靠性有着非常高的要求。而控制软件往往是安全攸关系统的核心,因此对它的可靠性预测精度必须达到很高的要求。将深度置信网络(DBN)应用于软件可靠性增长预测模型(SRPM)的研究。针对DBN中核心模块RBM的无监督学习,采用了动态模式跳转算法(DMH)。该算法通过动态地维护一个模式集,然后借助模式集中模式的跳转来完成RBM中状态的跳转,使RBM的无监督学习具有很高的学习效率。通过与参数动态调整的动态模糊神经网络(SADFNN)、BP神经网络(BPN)以及基于萤火虫算法的BP神经网络(FABP)建立的SRPM进行预测能力的比较,实验结果表明基于DBN建立的SRGM的预测结果精度最高且最稳定。
关键词
深度置信网络
软件可靠性预测模型
动态模式跳转
限制波尔兹曼机
无监督学习
Keywords
deep belief networks
software reliability prediction model
dynamic mode-hopping MCMC
restricted Bohzmann machine
unsupervised learning
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于DBN的软件可靠性预测模型的研究
王国涛
石振国
吴小景
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
2
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