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题名一种基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法
被引量：3
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作者
何增郎
张毅坤
杨凯峰
张保卫
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机构
西安理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2012年第1期98-101,共4页
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基金
陕西省自然科学基金资助项目(2009JM8003-1)
陕西省教育厅专项基金资助项目(09JK679)
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文摘
软件可靠性建模时,如果简单地利用支持向量回归机制建模,就有可能由于支持向量回归(SVR)自身参数选择难以及实验数据本身的不确定性,从而导致预测结果不理想、精度低等缺陷。因此,借鉴粒子群优化算法(PSO)多参数寻优的优势,将PSO与SVR优化算法相结合,利用分层聚类算法对初始实验数据进行归一化处理,剔除异常数据,构建基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法,从而提高软件模型的预测精度。实验结果表明,基于PSO-SVR方法的预测模型其预测精度高,更适应实际软件应用环境。
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关键词
软件可靠性评估模型
向量回归
粒子群优化
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Keywords
software reliability assessment model
vector regression
particle swarm optimization
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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