【摘 要】
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CPU的可靠性对计算机系统至关重要。针对神经网络等方法在可靠性分析与评估中参数优化困难、模型评估精度不够准确等问题，提出一种基于粒子群优化BP神经网络的可靠性评估模型。该模型利用由正弦映射优化的PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，提高BP神经网络的收敛速度以及评估精度。基于CPU中各功能模块的可靠度，根据改进的BP神经网络模型建立CPU的可靠性评估模型，通过模型训练与测试完成对CPU的可
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61572253）； 航空科学基金资助项目（2016ZC52030,20185152035,20150652008）；
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CPU的可靠性对计算机系统至关重要。针对神经网络等方法在可靠性分析与评估中参数优化困难、模型评估精度不够准确等问题，提出一种基于粒子群优化BP神经网络的可靠性评估模型。该模型利用由正弦映射优化的PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，提高BP神经网络的收敛速度以及评估精度。基于CPU中各功能模块的可靠度，根据改进的BP神经网络模型建立CPU的可靠性评估模型，通过模型训练与测试完成对CPU的可靠性评估。通过对比实验，验证该模型对辐射环境下CPU可靠性评估的有效性和准确性。
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