【摘 要】
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针对航天软件质量评价准确率不高、受主观因素影响较大、可扩展性较弱等问题,本文结合神经网络和DS证据理论,提出了一种利用并行神经网络进行质量评价的方法。将选取的软件质
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目(2011AA7031024G),国家自然科学基金项目(61133011).
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针对航天软件质量评价准确率不高、受主观因素影响较大、可扩展性较弱等问题,本文结合神经网络和DS证据理论,提出了一种利用并行神经网络进行质量评价的方法。将选取的软件质量评价指标数据分别输入到多个相互独立的并行的神经网络中以获得多个初步评价结果,利用DS证据理论对各初步评价结果进行融合获得最终评价结果。以某航天相机系统为实验对象,测试本文方法的有效性,实验结果表明:评价准确率可以达到95.23%,训练时间为576.00 ms,评价处理时间为77.50 ms。本文方法评价准确率较高、训练时间和评价时间较短,满足
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