【摘 要】
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对基于构件结构复杂度较高的Web系统进行可靠性评估时,基于状态或基于路径的软件可靠性评估模型计算复杂度较高,鲁棒性不足。为此,提出了一种计算复杂度低、鲁棒性强的基于构
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,江西财经大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60973118 60873075）, 教育部培育基金资助项目（708078）, 国家863计划资助项目（2011AA010706）
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对基于构件结构复杂度较高的Web系统进行可靠性评估时,基于状态或基于路径的软件可靠性评估模型计算复杂度较高,鲁棒性不足。为此,提出了一种计算复杂度低、鲁棒性强的基于构件的前馈神经网络可靠性模型CBPRM。CBPRM将Web系统中各构件的可靠性作为前馈神经网络输入,并基于构件可靠性敏感度对神经元进行动态优化,Web系统可靠性评估由前馈神经网络输出实现。理论分析和实验结果表明,在基于构件结构复杂度较高的Web系统可靠性评估中,CBPRM的计算复杂度低于对比模型,并可确保可靠性评估精度。
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