10.3969/j.issn.1006-9348.2005.10.048
神经网络在软件失效预测中的性能比较和研究
在软件开发的早期预测有失效倾向的软件模块,能够极大地提高软件的质量.软件失效预测中的一个普遍问题是数据中噪声的存在.神经网络具有鲁棒性而且对噪声有很强的抑制能力.不同结构的神经网络在训练算法和应用领域都有差异.该文主要就软件失效预测这个应用领域叙述几种适用的网络,并比较这几种网络在训练结果和性能上的差异.上述方法在SDH通信软件的失效预测中得到了成功的应用.试验结果显示虽然MLP、PNN、LVQ网络都能解决这类模式分类问题,但是只有MLP网络训练结果比较稳定,在不同的数据集上训练出的网络都有很好的预测效果.
软件质量预测、神经网络、主成分分析
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TP311.5(计算技术、计算机技术)
2005-12-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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179-182