基于静态删减算法的神经网络在软件可靠性预测中的应用

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夏烨，闰国英，司倩然
（北京跟踪与通信技术研究所・北京・１０００９４）
摘要：与传统的基于人工神经网络的软件可靠性预测模型结构普遍由预先经验或者通过不断尝试的方法确定不
ＳｏｆｔｗａｒｅＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｗｉｔｈａＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＭｏｄｅｌＢａｓｅｄｏｎＳｉｌｅｎｔＰｒｕｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
第３２卷第３期２０１３年６月
飞行器测控学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｐａｃｅｃｒａｆｔＴＴ＆ＣＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＶｏＬ３２Ｎｏ．３
Ｊｕｎ．２０１３
基于静态删减算法 பைடு நூலகம்神经网络在软件可靠性预测中的应用
ｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓａｎｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕ
同，在分析一般的软件可靠性模型的基础上，提出将一种基于静态删减算法的神经网络模型应用到软件可靠性预测
中。通过利用２组经典的软件失效数据进行仿真，并与传统的神经网络可靠性预测模型对比分析，研究了神经网络
中图分类号：ＴＰ３ ¨．５２文献标志码：Ａ文章编号：１６７４５６２０（２０１３）０３ — ０２３４０６
Ｄ０Ｉ：１０．７６４２／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４ — ５６２Ｏ．２０１３－０３ — ０２３４ — ０６
ＸＩＡＹｅ，ＹＡＮＧｕｏｙｉｎｇ，ＳＩＱｉａｎｒａｎ
（ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｒａｃｋｉｎｇａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９４）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｓｔｕｄｙｏｆｔｙｐｉｃａｌｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ，ａｎｅｗｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅ１ｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｕｓｉｎｇＳＰＡ（ＳｉｌｅｎｔＰｒｕｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｏｍｍｏｓｔｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｔｈａｔｔｈｅｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｎｅｔ — ｗｏｒｋｓａｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｉｔｈｐｒｉｏｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｒｔｒｉａｌａｎｄｅｒｒｏｒ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｗｏｓｕｉｔｅｓｏｆｃｌａｓｓｉ — ｃａｌｓｏｆｔｗａｒｅｄｅｆｅｃｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｈｏｗｔｈａｔＳＰＡｈｅｌｐｓｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ — －ｂａｓｅｄｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｌｉａｂｉｌｉ — －
拓扑结构和预测精度的关系，结果表明，基于静态删减算法的运用能够提高神经网络模型对软件可靠性的预测精度。关键词：软件可靠性；神经网络；静态删减算法（ＳＰＡ）；拓扑结构；可靠性预测