基于进化神经网络对软件可靠性的预测.pdfVIP

E—mail：eduf@CCCC．net．cn ISSN 1009—3O44 Compu~rKnowledgeAndTechnology电脑知识与技术 http：#www．dnzs．net．cn Vo1．4，No．1，October2008，PP．181—183，189 Tel：+86—551—5690963 5690964 基于进化神经网络对软件可靠性的预测 张桂勇．沈元隆，丁晓光，王玲 (南京邮电大学 光 电工程学院，江苏 南京 210003) 摘要 ：用神经网络对软件可靠性进行预测 比传统的NHPP预测模型预测精度高、拟合度好。但是神经网络的结构是有经验 的神经网 络专家根据实际经验得来的。而该文提 出了用遗传算法去优化神经网络 的结构，很好的解决 了神经网络的结构 19题 。用进化的神经 网络对软件可靠性 的预测提高了预测的精度和准确度 。 关键词：软件可靠性；神经网络 ；遗传算法 中图分类号 ：TP183 文献标识码 ：A 文章编号 ：1009—3044(2008)28—0181—03 PredictionofSoftwareReliabilityBasedonEvolutionaryNeuralNetwork ZHAN G Gui—yong，SHEN Yuan—long，DING Xiao—guang，W ANG Ling (CoHegeofOptoelectronicEngineering，NanjingUniversityofPostsTelecommunications，Nanjing210003，China) Abstract：Itismorepreciseusingneuralnetwork topredictsoftw arereliability than themodelofNHPP．ThestructureofneurM network designsbyexperiencedexperts．Theauthorusesgeneticalgorithm tOoptimizethestructureofneuralnetworkandsolvesthisproblem ．The evolutionaryneuralnewt orkcaneffectivelyimprovetheabiliW ofpredictioninprecisionandaccurate． Keywords：sofwt arereliability；neural newt ork；geneticalgoritmh ． l软件可靠性 软件可靠性被定义为 ：“在一段时间内软件正常运行的概率”。软件可靠性模型对于软件可靠性的估测起着核心的作用 。而对于 软件质量保证有直接意义的模型，是那些它们 的参数能够 以软件故障发生 的历史预测软件将来故障发生 的行为，软件可靠性模型 是这种思想的体现。 到 目前为止 ，世界上大约已公开发表了一百多个软件可靠性模型，基本上被分为两类 ：参数型软件可靠性模型和数据驱动型软 件可靠性增长模型。前者主要有 Musa的执行时间模型、God—Okumoto模型、J—M模型、贝叶斯模型等等 。这种模型的主要缺点是：预 测的数据是在 自己模型的假设前提下实现的，每个模型都有 自己的假设前提 ，导致模型应用的局限性。后者主要指用神经 网络去预 测软件可靠性模型 ，这种模 型没有前提 、假设 。输入 的是历史错误数据 ，提高了预测 的精度 。Kamnanithi．whitleyMalaiva在 1992年的 论文中已证 明数据驱动型 比参数型有着更好 的预测精度 。 2BP神经网络 BP神经网络是采用 BP算法 的神经网络的统称。 目前在人工神经网络实际应用 中，绝大部分采用 BP网络和它的变化形式 ．它 是前 向网络 的核心部分。 2．1BP网络的结构 BP神经网络有三层 ，分别为 ：输入层、隐藏层和输 出层 (见图 1)，其 中隐藏层 的层数理论上可以为任意值 。