| 【中文题名】 | 基于BP神经网络的软件可靠性模型选择研究 |
| 【英文题名】 | Research on the Selection of Software Reliability Model Based on BP Neural Network |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-3-30 |
| 【中关键词】 | 软件可靠性,软件可靠性模型,BP神经网络,聚类分析,模型选择, |
| 【英关键词】 | Software Reliability,Software Reliability Model,BP neural network,Clustering Analysis,Model selection, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>软件工程 |
| 【论文摘要】 |
随着软件应用的日益广泛及其重要性的不断增加,人们对软件质量的要求也越来越高。软件可靠性作为衡量软件质量的重要特性,其定量评估和预测已成为人们关注和研究的焦点。近几十年来,在软件可靠性模型方面衍生出大量模型及其变种,在工程实践中如何选择和运用这些模型对软件进行评价和预测成了一个棘手的问题。
目前软件可靠性模型的选择缺乏一套系统的方法,主要依靠人的主观经验进行判断,缺乏客观性和准确性。尤其在对待选模型进行评价时,如何准确确定各项评价标准在整个评价体系中的权重这个核心问题难以解决。针对此问题,本文结合在众多领域已广泛应用的神经网络模型,提出了一种基于BP神经网路进行模型选择的方法,有效解决了模型选择过程中评价标准权重值无法准确确定这一问题,提高了软件可靠性模型选择的准确度。
本文首先介绍了软件可靠性模型选择问题的研究意义和国内外研究现状,阐述有关软件可靠性和软件可靠性模型的一些基本概念,分析了典型可靠性模型的特点并剖析了可靠性模型评价标准;接着对神经网络原理进行了研究。在对软件可靠性模型和神经网络研究的基础上,本文提出了一种使用BP神经网络进行模型选择的新方法,阐述了方法的原理及思路,给出... |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
3-4 |
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英文摘要 |
4-7 |
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1 绪论 |
7-12 |
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1.1 研究背景 |
7-9 |
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1.2 课题相关研究的发展历史及现状 |
9-11 |
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1.3 本文内容安排 |
11-12 |
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2 软件质量及可靠性模型研究 |
12-31 |
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2.1 软件质量概述 |
12-13 |
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2.2 软件可靠性 |
13-16 |
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2.3 软件可靠性模型 |
16-27 |
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2.4 软件可靠性模型评价标准 |
27-30 |
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2.5 本章小结 |
30-31 |
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3 基于 BP 神经网络的软件可靠性模型选择研究 |
31-48 |
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3.1 神经网络模型基本原理 |
31-36 |
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3.2 BP 神经网络模型介绍 |
36-41 |
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3.3 一种基于BP 网络的软件可靠性模型选择方法 |
41-46 |
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3.3.1 方法基本原理及思路 |
41-43 |
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3.3.2 模型选择方法执行过程 |
43-45 |
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3.3.3 注意事项及问题 |
45-46 |
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3.4 本章小结 |
46-48 |
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4 模型选择方法的实现及验证 |
48-61 |
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4.1 基于MATLAB 的BP 网络设计及构建 |
48-52 |
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4.2 仿真计算及结果验证 |
52-57 |
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4.3 仿真实验数据分析、比较及方法评价 |
57-58 |
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4.4 模型选择过程框架设计 |
58-59 |
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4.5 本章小结 |
59-61 |
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5 结论与展望 |
61-62 |
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5.1 本文工作总结 |
61 |
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5.2 未来研究展望 |
61-62 |
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致谢 |
62-63 |
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参考文献 |
63-66 |
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附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
66 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388422 |
