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基于改进Real AdaBoost算法的软件可靠性预测

来源 :空军工程大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chchchop

【摘 要】

：

针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题，提出一种基于加权信息熵（WIE）的Real BP-AdaBoost算法。首先，用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类

【作 者】

：

杜瑞超 华继学 翟夕阳 李志鹏 

【机 构】

：

空军工程大学防空反导学院

【出 处】

：

空军工程大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2018年1期

【关键词】

：

软件可靠性预测 REAL ADABOOST算法 基分类器 加权方式 信息熵 software reliability prediction  Real BP-A 

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61402517）

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针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题，提出一种基于加权信息熵（WIE）的Real BP-AdaBoost算法。首先，用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类器，构建Real BP-AdaBoost算法。然后，对Real BP-AdaBoost算法的加权方式进行改进，以基分类器对训练样本的整体分类权值与基分类器对测试样本的个体分类权值的乘积作为最终的加权系数，得到WIE Real BP-Ada-Boost算法。最后，通过2组软件实际失效数据对WIE Real B

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