文献类型：期刊文章

作　　者：崔霞[1] 高建华[2]

机构地区：[1]华东师范大学软件学院,上海200062 [2]上海师范大学计算机科学与技术系,上海200234

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：国家自然科学基金项目(61073163)资助;上海市引进技术的吸收与创新年度计划项目(12CH-19)资助

年　　份：2016

卷　　号：37

期　　号：6

起止页码：1164-1167

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：软件可靠性增长模型(SRGM)是软件可靠性工程中一项重要的研究内容.在可靠性增长模型应用的过程中,常常因为模型假设与实际软件开发和调试过程有差异,导致可靠性预测的准确性不高.至今尚没有一种能适应各种软件开发环境的SRGM.为此,某些国外文献采用遗传(GA)算法,提出了模型组合方法,以期提高SRGM的预测能力.本文采用GM DH神经网络,提出一种非线性的SRGM模型组合方法.通过对比基于GA算法的模型组合方法,实验结果表明,基于GMDH神经网络的组合方法能有效提高模型预测能力.

关 键 词：GMDH神经网络  NHPP类SRGM  软件可靠性  预测能力  

分 类 号：TP39]