基于改进旋转策略的量子遗传-神经网络算法的软件缺陷预测模型

针对标准量子遗传-神经网络在进行缺陷预测时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于改进旋转策略的量子遗传-神经网络算法的预测模型.首先,以标准BP(back propagation)神经网络为基础,确定其拓扑结构.接着,采用动态更新旋转角度的策略对旋转角度进行更新.然后,利用改进的算法对神经网络进行优化,并构...     

基于量子免疫克隆BP算法的软件缺陷预测模型

针对现有的软件缺陷预测模型中所存在的不足,将量子免疫克隆算法和BP神经网络算法结合,应用到软件缺陷预测中,设计了基于量子免疫克隆BP算法的软件缺陷预测模型(SDPM-QICBP).在该模型中,将量子计算引入到传统进化算法中,特别是在计算量子旋转门的角度时,将传统的查表计算方式与Logistic映射公式相结合,设计了新的量子旋转角的计算公式.模型采用量子免疫克隆算法(QIC)对标准BP神经网络的阈值和权值优化改进,并基于相关数据集进行实验分析.仿真实验的结果表明,和标准BP神经网络算法和朴素贝叶斯算法(NB)相比,该模型准确度和精确度均较高,且迭代次数减少.     

基于神经网络的客服中心话务量预测模型

针对现有预测模型在话务量发展趋势变化、新技术新业务引入后模型失效、预测精度下降等问题,提出一种基于神经网络和事件样本库的智能预测方法.该方法具有自学习功能,可根据预测误差自动调整预测参数并更新事件样本,对话务量趋势变化、事件影响程度变化及新事件的发生具有持续自适应能力.仿真结果表明,该预测方法能有效降低预测误差,与现有...     

模拟退火神经网络模型在地下水质评价中应用

采用模拟退火算法与神经网络相结合的方法建立了地下水水质评价的SA-BP神经网络模型,并对阜新新邱露天煤矿地下水水质进行了评价.结果表明,模拟退火算法具有快速学习网络权重和全局搜索的超强能力,有效地解决了BP算法的局部收敛的问题.应用此方法评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性等优点.     

基于模拟退火神经网络工程索赔合理工效研究

本文从我国工程索赔现状出发，分析了合理工效的影响因素，建立了模拟退火神经网络的合理工效费用模型，收集了24个实际工程案例运用人工神经网络对费用进行预测，结果表明了模型的有效性。     

基于BP神经网络的税收预测模型

在分析影响税收主要因素的基础上，将反向传播（BP）神经网络理论应用于税收的预测．首先对初始数据进行预处理，使其适应BP神经网络学习的要求，然后建立基于BP神经网络的税收预测模型．采用实际数据对模型进行验证，并将其与传统的统计模型相比较，证明了基于BP神经网络的税收预测模型有较高的精度和较强的实用性．     

基于神经网络的预测模型的比较研究

随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现.针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用干预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结了相应的优缺点,及其适用的预测范围.以某蓄电池厂近几年的销售量为例,检验各种预测模型的精度.预测结果显示,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高.相比之下,组合预测模型更能有效提高预测精度,可以较充分的降低预测风险,保证预测结果的稳健性.     

基于神经网络的上海车牌价格预测模型

介绍了神经网络预测模型,探讨了如何建立基于神经网络的上海车牌价格预测模型,并对测试结果进行了分析。     

基于神经网络的细小液体管道堵塞预测模型

在分析反映管道堵塞工艺参数的基础上,提出了一种基于BP神经网络的细小液体管道预测方法,通过收集管道堵塞时的各种工艺参数,建立预测模型。仿真结果表明,模型预测结果与实际堵塞结果非常吻合,并能成功用于实际的细小管道的堵塞预测。     

基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型

有效的软件缺陷预测能够显著提高软件安全测试的效率,确保软件质量,支持向量机(support vector machine,SVM)具有非线性运算能力,是建立软件缺陷预测模型的较好方法,但其缺少统一有效的参数寻优方法。本文针对该问题提出一种基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型,将支持向量机作为软件缺陷预测的分类器,利用遗传算法进行最优度量属性的选择和支持向量机最优参数的计算。实验结果表明,基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型具有较高的预测准确度。     

一种软件缺陷预测改进模型的研究

研究考虑缺陷移除失败的软件缺陷预测改进模型,以提高缺陷预测能力.分析了传统Rayleigh模型的不足,在考虑缺陷移除失败因素的基础上,建立缺陷预测改进模型,并使用经验值及最大似然法估计获得模型参数.实例验证表明,改进模型可以有效地提高软件缺陷预测值与实际值的拟合度.     

基于特征选择的软件缺陷预测方法

软件缺陷对软件功能的实现具有不可预知的危险,是软件产品的固有成分,提高软件的可靠性,关键在于降低软件缺陷出现的概率,而如何利用已有缺陷数据构建预测系统框架是研究的重点.针对传统软件测试技术虽然能够有效发现软件缺陷,但需要消耗大量的时间和精力,制约软件开发效率的缺点,提出基于特征选择的软件缺陷预测方法,算法对软件缺陷模型的经验数据集进行多特征选择,进而克服数据集之间的冗余性移除无关特征,得到缺陷模型的分类,最终实现软件缺陷的精确预测.实验表明,基于特征选择的软件缺陷预测方法具有较好的预测效果和较高的应用价值.     

软件老化过程建模、预测及软件再生策略研究

研究基于Linux网络服务器的软件老化过程建模、预测及软件再生策略问题.通过引入动量项及模拟退火算法的人工神经网络(BP)改进算法,对软件老化过程进行建模和预测.克服了BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,并提出将基于阈值的软件再生策略用于软件老化现象的主动性容错,提高软件系统的可靠性和可用性.仿真结果表明,该策略既降低了软件失效率,又减少了系统由于软件恢复而暂停服务的时间.     

改进的基于PCA的软件缺陷预测方法

为了避免在变量多重情况下基于PCA的软件缺陷预测出现明显失误,对传统PCA方法的缺陷加以改进,利用UML软件工程组织网站上公布的某中等规模软件公司项目功能点数据,采用改进的PCA方法对项目综合性能进行软件缺陷预测,并与传统PCA方法的预测结果进行了对比．结果表明,改进的PCA方法对软件系统的综合性能有较好的预测能力．     

基于神经网络的时序预测模型研究

将神经网络作为传统的时序线性模型的非线性推广进行了分析,论证了多层前向神经网络与非线性自回归模型及反馈神经网络与非线性自回归移动平均模型的等价意义,提出了一种可作为非线性时序模型的内反馈神经网络．     

基于ODC的软件缺陷度量研究及应用

利用软件缺陷度量技术对软件项目进行评估是现今软件企业常用的评估手段.探讨了软件缺陷的分类技术,给出了利用正交分类法进行软件缺陷度量的一般方法.在此基础上对一个实例系统的缺陷进行度量,实验结果说明了从缺陷数据可以较好的评估软件项目.     

可缓解类重叠问题的跨版本软件缺陷预测方法

针对软件缺陷预测过程中未充分使用源代码语义特征以及训练数据集中的类重叠问题,提出一种面向类重叠的跨版本软件缺陷深度特征学习方法.该方法采用混合式最近邻清理策略缓解深度学习语义特征中存在的类重叠问题.在PROMISE公开数据集上进行测试的结果表明,该策略能提升基于深度语义学习的软件缺陷预测性能,分类性能最多在中值上提升1...