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基于排错等待延迟的广义动态集成神经网络模型 被引量：3
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作者 惠子青 刘晓燕 严馨 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期641-648,共8页
软件可靠性增长模型在可靠性评估与保障中具有重要作用,针对软件测试过程中的故障检测和排错等待延迟问题,提出了一种考虑故障排错等待延迟的广义动态集成神经网络模型(RWD-SRGM)。该模型考虑软件工程的多样性,利用神经网络方法构建广... 软件可靠性增长模型在可靠性评估与保障中具有重要作用,针对软件测试过程中的故障检测和排错等待延迟问题,提出了一种考虑故障排错等待延迟的广义动态集成神经网络模型(RWD-SRGM)。该模型考虑软件工程的多样性,利用神经网络方法构建广义动态集成模型,并考虑排错等待延迟现象完成故障检测和预测。通过2组真实失效数据集(DS1和DS2)的实验,将所提模型与现有的软件可靠性增长模型进行了比较,结果显示考虑故障排错等待延迟的神经网络模型拟合效果最优,表现出了更好的软件可靠性评估性能和模型通用性。 展开更多
关键词 软件可靠性 软件可靠性增长模型 排错等待延迟 广义动态集成网络
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