【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家重大科研仪器研制项目(6202780085),国家自然科学基金(62076177),山西省关键核心技术和共性技术研发专项(2020xxx007),山西省科技厅重点研发项目(201803D31055)。
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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(Deep Belief Network,DBN)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(Restricted Boltzmann Machine,RBM)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
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