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摘要
软件可靠性预测是当前软件研究领域的热点方向,当前软件可靠性预测方法存在误差大、建模时间长等不足,为了获得更高精度的软件可靠性预测结果,提出基于混沌时间序列的软件可靠性预测方法。首先收集软件可靠性样本,并采用混沌处理技术得到多维软件可靠性样本数据,然后将多维软件可靠性数据输入到BP神经网络进行学习,完成软件可靠性预测模型的构建,最后与其他软件可靠性预测方法进行了仿真对比实验。结果表明,这种方法减少了软件可靠性预测误差,不仅能够有效描述软件可靠性变化特点,而且缩短了软件可靠性预测建模时间,提高了软件可靠性预测建模效率,软件可靠性预测效果显著优于其他方法,验证了本文软件可靠性预测模型的优越性。
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