基于连续型深度置信神经网络的软件可靠性预测

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【作者】亓慧，史颖，李灯熬，穆晓芳，侯明星
【刊名】计算机科学
【作者单位】太原师范学院计算机系；山西大学计算机与信息技术学院；太原理工大学大数据学院
【年份】2021
【卷号】第48卷
【期号】第5期
【页码】86-90
【ISSN】1002-137X
【关键词】深度置信神经网络软件可靠性软件失效学习速率
【摘要】为了提高软件可靠性智能预测的精度,采用连续型深度置信神经网络算法用于软件可靠性预测。首先提取影响软件可靠性的核心要素样本,并获取样本要素的关键特征;然后建立连续型深度置信神经网络的软件可靠性预测模型,输入待预测样本,通过多个受限波尔兹曼机层的预处理训练,以及多次反向微调迭代获取DBN权重等参数,直到达到最大RBM层数和最大反向微调迭代次数;最后获得稳定的软件可靠性预测模型。实验结果证明,通过合理设置DBN隐藏层节点数和学习速率,可以获得良好的软件可靠性预测准确率和标准差。与常用的软件可靠性预测算...
【基金】国家自然科学基金
【文献类型】期刊