【摘 要】
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软件可靠性建模时,如果简单地利用支持向量回归机制建模,就有可能由于支持向量回归（SVR）自身参数选择难以及实验数据本身的不确定性,从而导致预测结果不理想、精度低等缺陷。因
【基金项目】
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陕西省自然科学基金资助项目（2009JM8003-1）, 陕西省教育厅专项基金资助项目（09JK679）
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软件可靠性建模时,如果简单地利用支持向量回归机制建模,就有可能由于支持向量回归（SVR）自身参数选择难以及实验数据本身的不确定性,从而导致预测结果不理想、精度低等缺陷。因此,借鉴粒子群优化算法（PSO）多参数寻优的优势,将PSO与SVR优化算法相结合,利用分层聚类算法对初始实验数据进行归一化处理,剔除异常数据,构建基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法,从而提高软件模型的预测精度。实验结果表明,基于PSO-SVR方法的预测模型其预测精度高,更适应实际软件应用环境。
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