【摘 要】
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针对当前大多数软件可靠性预测模型预测准确率不高等问题,利用LVQ神经网络的非线性运算能力和自适应遗传算法（AGA）的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ的软件可靠性预测模型
【机 构】
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中国人民解放军信息工程大学电子技术学院
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针对当前大多数软件可靠性预测模型预测准确率不高等问题,利用LVQ神经网络的非线性运算能力和自适应遗传算法（AGA）的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ的软件可靠性预测模型。首先对待预测的数据用主成分分析（PCA）等方法进行预处理以降低维度,去除冗余和错误数据,然后根据自适应遗传算法来计算最优的LVQ神经网络初始权值向量,最后运用LVQ神经网络进行软件可靠性预测实验。通过与传统方法的对比,证明该方法具有较高的预测准确率。
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