一種新的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件可靠性模型.pdf

1、隨著軟件應(yīng)用的日益廣泛及其重要性的不斷增強，人們對軟件質(zhì)量的要求也越來越高。軟件可靠性作為衡量軟件質(zhì)量的重要標(biāo)準，其定量評估和預(yù)測已成為人們關(guān)注和研究的焦點。
　　 可靠性模型是研究可靠性的重要方法，可以分為兩類:分析型模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動型模型。分析型模型是用隨機分析法對軟件可靠性進行建模，這類模型的缺點是對模型的假設(shè)太多，不具有廣泛的適應(yīng)性。而數(shù)據(jù)驅(qū)動型模型幾乎不用對模型進行假設(shè)，具有廣泛的適應(yīng)性，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就是用數(shù)據(jù)驅(qū)動的

2、模型之一。
　　 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種大型并行非線性系統(tǒng)，具有很強的泛化運算能力。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對軟件可靠性進行建模必須解決網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法問題:傳統(tǒng)上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是有經(jīng)驗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家根據(jù)實際經(jīng)驗得來的；算法基本上采用BP算法，而BP算法容易使網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢或出現(xiàn)震蕩。本文對以上缺點提出了改進。
　　 多數(shù)軟件可靠性模型都假設(shè)錯誤一旦發(fā)現(xiàn)則立即排除，這些模型研究的只是錯誤發(fā)現(xiàn)過程。實際上，一個錯誤發(fā)現(xiàn)以后