基于改进Real AdaBoost算法的软件可靠性预测
杜瑞超
华继学
翟夕阳
李志鹏
1.空军工程大学防空反导学院,西安,7100512.空军工程大学防空反导学院,西安,7100513.空军工程大学防空反导学院,西安,7100514.空军工程大学防空反导学院,西安,710051
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 BP-AdaBoost 算法的有效性进行验证,并与SVM、BP网络、Elman网络和 Real BP-AdaBoost 算法进行比较研究.实验结果显示,WIE Real BP-Ada-Boost算法对2组数据预测的均方误差分别为0.44287和0.28471,均低于4个对比模型的均方误差,说明了WIE Real BP-AdaBoost算法模型具有更高的预测精度和可信性.
关键词：软件可靠性预测RealAdaBoost算法基分类器加权方式信息熵
分类号：TP302.7(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61402517)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 91-96 )
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