软件可靠性模型应用方法研究

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第1章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 软件可靠性模型的研究历史及现状

1.2.1 研究历史

1.2.2 研究现状

1.3 神经网络技术在软件可靠性模型中的应用

1.4 课题研究的主要内容

1.5 本文组织结构

第2章 软件可靠性模型

2.1 软件可靠性建模的基本思想

2.2 软件可靠性模型的特征

2.3 模型评价标准

2.3.1 模型拟合度

2.3.2 模型准确性

2.3.3 模型偏差

2.3.4 模型偏差趋势

2.3.5 模型噪声

2.4 经典的软件可靠性模型

2.4.1 Jelinski-Moranda模型

2.4.2 Littlewood-Vermll模型

2.4.3 Goel-Okumoto模型

2.5 本章小结

第3章 神经网络

3.1 人工神经网络

3.1.1 人工神经网络的概念

3.1.2 人工神经网络的训练

3.2 BP神经网络

3.2.1 神经元

3.2.2 网络的拓扑结构

3.2.3 训练过程

3.3 本章小结

第4章 软件可靠性模型综合预测方法

4.1 基础模型

4.2 模型选择

4.2.1 模型选择方法

4.2.2 数据预处理

4.2.3 模型选择过程

4.3 模型综合预测

4.3.1 基本思想

4.3.2 数据预处理

4.4 模型综合预测框架

4.5 BP神经网络设计技巧

4.5.1 输入层和输出层的设计

4.5.2 隐含层层数的确定

4.5.3 隐含层神经元数目的确定

4.5.4 期望误差的选取

4.6 本章小结

第5章 实验及结果分析

5.1 模型选择过程

5.1.1 实验数据预处理

5.1.2 模型选择网络设计

5.1.3 实验结果

5.2 软件可靠性模型的综合预测

5.2.1 综合预测方法

5.2.2 实验结果及分析

5.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢