軟件可靠性預(yù)測模型及在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、近年來，隨著我國軟件業(yè)快速發(fā)展，軟件開發(fā)規(guī)模和復(fù)雜度日益增加，軟件系統(tǒng)的可靠性受到越來越多的重視，可靠性稱為衡量軟件系統(tǒng)質(zhì)量的重要特性之一。在這個可靠性漸受重視的軟件開發(fā)環(huán)境下，很多學(xué)者提出了各種格式的軟件可靠性預(yù)測模型來評估和預(yù)測軟件的可靠性。然后，由于傳統(tǒng)軟件可靠性預(yù)測模型中有一些假設(shè)常常不符合實際軟件開發(fā)的情況，并且軟件測試環(huán)境有很大不同，導(dǎo)致傳統(tǒng)軟件可靠性預(yù)測模型精確度不高。
　　支持向量機（Support Vector

2、Machine，SVM）屬于監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一般化線性分類器，由于SVM在分類和回歸方面確實展現(xiàn)了不錯的能力，因此近年來的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域中，漸漸地被廣泛運用在多個不同領(lǐng)域中。從現(xiàn)在的研究來看，SVM受到了各個領(lǐng)域相當(dāng)?shù)闹匾暎呀?jīng)成為了分類、預(yù)測研究上的一大利器。支持向量機以統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，建構(gòu)于統(tǒng)計理論的VC維度理論與結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則的基礎(chǔ)上，能盡量提高學(xué)習(xí)的泛化能力。因此，本文將支持向量機理論應(yīng)用于軟件可靠性預(yù)測中來，建立了基于SVM

3、的軟件可靠性預(yù)測模型，以期開發(fā)出一種算法更完善性能更優(yōu)越的軟件可靠性預(yù)測算法，并將其應(yīng)用于電力系統(tǒng)大型軟件中來。
　　本文介紹了多種傳統(tǒng)的軟件可靠性預(yù)測模型，然后分析了如何將支持向量機應(yīng)用于軟件可靠性預(yù)測工作中。并以公開發(fā)表的軟件故障測試數(shù)據(jù)為例，較為詳細(xì)的闡述了支持向量機構(gòu)建軟件可靠性模型的建模過程，比較了基于SVM的軟件可靠性預(yù)測模型與其他算法之間的優(yōu)勢和劣勢。通過仿真分析，證實了新模型同傳統(tǒng)模型相比預(yù)測精度更高，效率和速度比