【摘 要】
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为了提高软件失效间隔时间预测的精度,提出一种基于ALL(自适应局部线性化)算法进行软件失效间隔时间预测的新方法:①对失效间隔时间数据进行预处理,将它们转换为累计运行时间;②利用ALL计算出估计参数;③用估计参数进行预测并还原为失效间隔时间.对5个来自实际工业项目中的数据集进行实验,实验结果表明该方法的均方根误差和绝对偏离都明显小于用BP神经网络和ISGNN方法预测的结果.
【机 构】
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西北工业大学,计算机科学与工程学院,陕西,西安,710072;西安科技大学,计算机科学与技术系,陕西,西安,710054
【出 处】
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第二届中国可信计算与信息安全学术会议
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为了提高软件失效间隔时间预测的精度,提出一种基于ALL(自适应局部线性化)算法进行软件失效间隔时间预测的新方法:①对失效间隔时间数据进行预处理,将它们转换为累计运行时间;②利用ALL计算出估计参数;③用估计参数进行预测并还原为失效间隔时间.对5个来自实际工业项目中的数据集进行实验,实验结果表明该方法的均方根误差和绝对偏离都明显小于用BP神经网络和ISGNN方法预测的结果.
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