【摘 要】
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以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm, NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络
【机 构】
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太原科技大学计算机科学与技术学院,中国科学院地理科学与资源研究所
【基金项目】
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山西省应用基础研究项目(201801D221179);太原科技大学校博士科研启动基金(20162036);太原科技大学教学改革创新项目(201937);教育部产学协同项目(201801128011);全国高等学校计算机教育研究会2019年度课题(CERACU2019R02)~~
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以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm, NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明, NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法(PSO)、传统粒子群退火算法(PSOSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度,在该应用领域验证了本文方法的有效性.
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