【摘 要】
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研究提高软件可靠性预测精度问题,对软件可靠性研究已成为当前软件工程的一个研究热点,传统的单一软件可靠性模型由于使用的技术及提取的信息有限,软件可靠性预测精度不高。为提高软件可靠性预测精度,在建立多种单一软件可靠性预测模型的基础上,提出一种样本点的多模型变权重组合模型。将多种预测技术有效地聚合在一起,取长补短,在样本数据有限的情况下,不仅改善了样本内学习能力也增强了样本外的泛化能力,提高了综合预测精
【机 构】
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西南石油大学计算机科学学院,西南石油大学经济管理学院
【基金项目】
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四川省自然科学基金我（2008CDZ088）, 国家自然科学基金（60873139）
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研究提高软件可靠性预测精度问题,对软件可靠性研究已成为当前软件工程的一个研究热点,传统的单一软件可靠性模型由于使用的技术及提取的信息有限,软件可靠性预测精度不高。为提高软件可靠性预测精度,在建立多种单一软件可靠性预测模型的基础上,提出一种样本点的多模型变权重组合模型。将多种预测技术有效地聚合在一起,取长补短,在样本数据有限的情况下,不仅改善了样本内学习能力也增强了样本外的泛化能力,提高了综合预测精度。仿真验证模型无论在样本内还是样本外都较优于经过模拟退火算法优化的BP神经网络(SA-BP)及经过遗传
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