【摘要】：作為保障軟件質(zhì)量的一個重要手段,如何有效的對軟件可靠性進行預(yù)測是當(dāng)前軟件工程研究中亟待解決的一個問題。到目前為止,已有許多學(xué)者針對軟件可靠性預(yù)測問題展開研究,并且提出了眾多的方法,但是這些方法均存在預(yù)測精度低、適用范圍不足等問題。長短時記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)作為一種深度學(xué)習(xí)模型,其能夠通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),基于選擇性記憶的高級機器學(xué)習(xí)功能,深入挖掘出時間序列數(shù)據(jù)中的固有規(guī)律,適合用于軟件失效時間數(shù)據(jù)的處理。論文在標(biāo)準(zhǔn)粒子群(PSO)算法的基礎(chǔ)上提出了一種多層異構(gòu)粒子群算法,利用其較強的全局尋優(yōu)能力對深度LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行優(yōu)化,并將優(yōu)化后的深度LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于軟件可靠性預(yù)測。論文的研究工作分為以下三個部分:(1)針對標(biāo)準(zhǔn)PSO算法容易產(chǎn)生早熟收斂、局部尋優(yōu)能力較差等問題,提出一種多層異質(zhì)粒子群優(yōu)化算法(MHPSO)。該算法將粒子群的群體結(jié)構(gòu)設(shè)置為層次結(jié)構(gòu),引入吸引子的概念,對粒子的速度更新方程進行改造,增強粒子與粒子之間的信息交互能力,提升了PSO的尋優(yōu)性能。(2)針對現(xiàn)有軟件可靠性預(yù)測算法預(yù)測精度低的問題,提出一種基于MHPSO算法優(yōu)化的深度LSTM(MHPSO-LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型利用MHPSO較強的全局尋優(yōu)能力對深度LSTM網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重進行優(yōu)化,避免其由于初始權(quán)重的隨機化取值而陷入局部極小值的問題,提高了利用深度LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行軟件可靠性預(yù)測時的預(yù)測性能。(3)通過實驗對MHPSO及MHPSO-LSTM網(wǎng)絡(luò)模型的性能分別進行對比驗證。對于MHPSO算法,主要通過與PSO、QPSO的對比,從基準(zhǔn)函數(shù)優(yōu)化結(jié)果、群體多樣性及算法的可拓展性三個角度進行算法優(yōu)化性能的驗證;對于MHPSO-LSTM網(wǎng)絡(luò)模型,使用公開的軟件缺陷數(shù)據(jù)集進行軟件可靠性的預(yù)測,并通過與BP、RNN以及常規(guī)深度LSTM網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果的對比進行預(yù)測性能的驗證。
【圖文】：

（2-2）為標(biāo)準(zhǔn) PSO 中速度及位置的更新方程 ( ) ( tt+1 t t t t t ti, j i, j 1 1,i, j ji, j 2 2,i, j i, j iV = wV + c r y - x + c r y - xt+1 t t+1i, j i, j i, jx = x +V子 i 的速度，,ti jx 為其當(dāng)前所在的位置，,ti jy 為其。下標(biāo) j 是空間維度的索引。 w 是慣性權(quán)重，定的系數(shù)，它們分別用來平衡粒子的探索及尋個部分構(gòu)成，其中,ti jwV 代表的是粒子的目前狀當(dāng)前狀態(tài)獲得的社會經(jīng)驗，( )2 2, , , ,t t ti j i j i jc r y x代體經(jīng)驗。及其特點分析法的流程圖，具體步驟如下：群。包括種群大小，，并對所有粒子的初始位置

法具有以下幾個方面的特點：子都具有一定程度的記憶能力，將進行保存。法，其主要通過多個粒子在不同點行進行的。正是由于算法具有這種局搜索的能力使得算法的收斂速比較簡單，實現(xiàn)起來比較方便，在個粒子的個體局部最優(yōu)信息和種群在對最優(yōu)解進行搜尋的過程中，單析
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.5;TP183

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號：2680348