一种基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法.pdfVIP

西安理工大学学报 JournalofXi’anUniversityofTechnology(2012)Vo1．28No．1 文章编号：1006-4710(2012)01-0098-04 一 种基于 PSO．SVR的软件可靠性评估方法 何增郎，张毅坤，杨凯峰，张保卫 (西安理工大学计算机科学与工程学院，陕西 西安710048) 摘要：软件可靠性建模时，如果简单地利用支持向量回归机制建模，就有可能由于支持向量回归 (SVR)自身参数选择难以及实验数据本身的不确定性，从而导致预测结果不理想、精度低等缺陷。 因此，借鉴粒子群优化算法(pso)多参数寻优的优势，将PSO与SVR优化算法相结合，利用分层聚 类算法对初始实验数据进行归一化处理，剔除异常数据，构建基于PSO-SVR的软件可靠性评估方 法，从而提高软件模型的预测精度。实验结果表明，基于PSO-SVR方法的预测模型其预测精度高， 更适应实际软件应用环境。 关键词：软件可靠性评估模型；向量回归；粒子群优化 中图分类号：TP3l1 文献标志码 ：A A KindofSoftwareRdiabilityAssessmentMethodBasedonPSo．SVR HEZenglang，ZHANG Yikun，YANGKaifeng，ZHANGBaowei (FacultyofComputerSciencenadEngineering，Xi’naUniversityofTechnoloyg，Xi’na710048，China) Abstract：Intheprocessofsoftwarereliabilitymodeling，ifthesupportvectorregressionmechanism is simplyused，itislikelythatthedifficultyinparameterselectionandtheuncertaintyinexperimentaldata themselvesmayleadtotherealisticpredictedresultsnadlowaccuracy．Forhtisreason，itisnecessaryto referencethemulti·parameteroptimizationadvnatagesofparticleswarm algorithm tocombinePSO nad SVRoptimizationalgorithm，tonormalizetheinitialexperimentaldatawithhierarchical algorihtms，nadto rejecttheabnomraldataandconstructasoftwarerelibailiytassessmentmehtodbasedonPSOS·VR．Ex— perimental resultsshowhtathtepredictionmodelbasedonPSO--SVRhasahishpreciseandasuitableen-· vironmentforsoftwareapplication． Keywords：softwarerelibailityassessmentmodel；vectorregression；particleswarlnoptimiaztion 软件可靠性是衡量软件产品的一个重要指标， 模型对建模数据要求较高，而又存在结构难以确定、 对于软件可靠性的研究是评估软件性能、控制软件 学习不足、拟合不足或过拟合以及容易陷入局部极 开发过程、提高软件产品质量的基础，软件可靠性模 小点等问题，模型本身也过于复杂，训练时间较长。 型在这个过程中起到的作用是至关重要的。通过合 针对上述不足，本文提出一种基于粒子群组合 理预测可以得出一些积极的软件可靠性指标，很好 寻优的支持向量回归的软件可靠性评估方法，该方 地进行相关的预测控制活动。目前常用的软件可靠 法利用PsO组合寻优的优势，对SVR参数进行组合 性模型有概