本文關(guān)鍵詞：軟件失效預(yù)測(cè)的一類非參數(shù)方法研究

  更多相關(guān)文章： 軟件失效 主成分分析 非參數(shù)方法 因果關(guān)系 核函數(shù)

【摘要】：軟件失效預(yù)測(cè)是軟件可靠性評(píng)估過程中最耗時(shí)最困難的部分,失效預(yù)測(cè)過程中任何改進(jìn)都可能極大降低軟件成本。傳統(tǒng)的軟件失效預(yù)測(cè)方法一般是利用經(jīng)典的參數(shù)模型,而參數(shù)模型針對(duì)復(fù)雜軟件失效數(shù)據(jù)不僅無法正確的估計(jì)其預(yù)測(cè)模型,且錯(cuò)誤率較高,效率低下。相反,非參數(shù)方法在軟件失效預(yù)測(cè)過程中不依賴于經(jīng)驗(yàn)假設(shè)與未知模型的估計(jì),既可避免預(yù)測(cè)中模型不符、參數(shù)估計(jì)偏差等問題,又可以充分的利用軟件失效數(shù)據(jù)的歷史信息�；诜菂�(shù)方法的軟件失效預(yù)測(cè)首先針對(duì)軟件失效數(shù)據(jù)的歷史信息進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,然后,利用對(duì)已有數(shù)據(jù)的整理進(jìn)行軟件失效預(yù)測(cè)建模,最后采用已有模型進(jìn)行軟件失效預(yù)測(cè)。本文在分析軟件失效影響因素的基礎(chǔ)上,以提高軟件失效預(yù)測(cè)的精確度為目的,對(duì)一類傳統(tǒng)的非參數(shù)模型進(jìn)行了研究與改進(jìn)。主要工作如下:首先,提出基于加權(quán)滑動(dòng)窗口的單變量非參數(shù)軟件失效預(yù)測(cè)方法(WSW-NM),對(duì)單變量的軟件失效數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。采用滑動(dòng)窗口作為輸入,通過設(shè)置指數(shù)權(quán)函數(shù)增加近期數(shù)據(jù)對(duì)軟件失效數(shù)的影響,對(duì)滑動(dòng)窗口中各期數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理并針對(duì)異常點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,改變各期數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)中的重要程度。實(shí)驗(yàn)證明,該方法能夠提高軟件失效的預(yù)測(cè)精度。其次,提出基于主成分分析的多變量非參數(shù)軟件失效預(yù)測(cè)方法(PCA-INW)。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析減少樣本的輸入因子數(shù),利用主成分分析中的方差貢獻(xiàn)率作為非參數(shù)方法中核函數(shù)窗寬矩陣的權(quán)重,消除了各輸入因子對(duì)結(jié)果的作用程度不同所造成的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,維度的減少使模型的訓(xùn)練時(shí)間及預(yù)測(cè)時(shí)間都有所降低,在預(yù)測(cè)結(jié)果的精度和穩(wěn)定性上得到了提高。然后,提出基于非參數(shù)因果關(guān)系檢驗(yàn)的多變量軟件失效預(yù)測(cè)方法(PCA-INW-Granger),針對(duì)已有的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法只適用于兩個(gè)變量以及需要諸多限制條件的問題,提出了一種基于改進(jìn)的非參數(shù)估計(jì)法(PCA-INW)的多變量因果關(guān)系檢驗(yàn)方法。該方法運(yùn)用PCA-INW方法,借鑒Granger因果關(guān)系的思想從復(fù)雜系統(tǒng)建模角度研究變量間的關(guān)系,適用于檢驗(yàn)多維變量間的因果關(guān)系,其優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)于多輸入單輸出(結(jié)果)的多維系統(tǒng),不需諸多限制條件,可以檢驗(yàn)多變量之間在非線性意義上的因果關(guān)系。最后,為了驗(yàn)證所提出方法的有效性,本文采用多組標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集作為研究對(duì)象,分別對(duì)以上三個(gè)模型與經(jīng)典模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性能對(duì)比,結(jié)果表明,本文所提出的非參數(shù)方法較之前的傳統(tǒng)方法具有更好的適應(yīng)性,其預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性都有顯著提高。
【關(guān)鍵詞】：軟件失效 主成分分析 非參數(shù)方法 因果關(guān)系 核函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.53
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 注釋表11-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 課題研究背景12-13
• 1.2 軟件失效預(yù)測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀與存在的問題13-15
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 軟件失效預(yù)測(cè)仍存在的問題14-15
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 軟件失效預(yù)測(cè)方法18-28
• 2.1 基于經(jīng)典方法的軟件失效預(yù)測(cè)18-22
• 2.1.1 基于參數(shù)方法的軟件失效預(yù)測(cè)18-20
• 2.1.2 基于ARIMA的軟件失效預(yù)測(cè)20-21
• 2.1.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件失效預(yù)測(cè)21-22
• 2.2 基于非參數(shù)方法的軟件失效預(yù)測(cè)22-26
• 2.2.1 N-W核估計(jì)23-24
• 2.2.2 局部多項(xiàng)式估計(jì)24-25
• 2.2.3 K近鄰核估計(jì)25-26
• 2.3 軟件失效預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)26-28
• 第三章 基于加權(quán)滑動(dòng)窗口的單變量非參數(shù)軟件失效預(yù)測(cè)28-44
• 3.1 基于加權(quán)滑動(dòng)窗口的非參數(shù)估計(jì)的軟件失效預(yù)測(cè)28-30
• 3.2 基于加權(quán)滑動(dòng)窗口改進(jìn)的非參數(shù)方法30-35
• 3.2.1 基于加權(quán)滑動(dòng)窗口的N-W非參數(shù)估計(jì)法30-34
• 3.2.2 基于加權(quán)滑動(dòng)窗口的局部多項(xiàng)式估計(jì)法34-35
• 3.3 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理35-38
• 3.3.1 數(shù)據(jù)集的分類35
• 3.3.2 軟件失效數(shù)據(jù)的收集與擴(kuò)展35-37
• 3.3.3 軟件失效數(shù)據(jù)的預(yù)處理37-38
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析38-42
• 3.5 本章小結(jié)42-44
• 第四章 基于PCA的多變量非參數(shù)軟件失效預(yù)測(cè)44-57
• 4.1 主成分分析方法概述44-47
• 4.1.1 主成分分析的基本思想44-45
• 4.1.2 主成分分析的模型與幾何意義45-47
• 4.2 基于多變量非參數(shù)方法的軟件失效預(yù)測(cè)47-48
• 4.3 基于PCA與非參數(shù)方法的軟件失效預(yù)測(cè)48-52
• 4.3.1 基于PCA的非參數(shù)方法48-51
• 4.3.2 基于PCA與非參數(shù)方法的軟件失效預(yù)測(cè)51-52
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析52-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 第五章 基于非參數(shù)因果關(guān)系檢驗(yàn)的多變量軟件失效預(yù)測(cè)57-68
• 5.1 非參數(shù)因果關(guān)系概述58-59
• 5.2 基于非參數(shù)因果關(guān)系檢驗(yàn)的軟件失效預(yù)測(cè)59-63
• 5.2.1 初步定性分析60-61
• 5.2.2 非參數(shù)因果關(guān)系檢驗(yàn)61-62
• 5.2.3 軟件失效預(yù)測(cè)及模型質(zhì)量分析62-63
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析63-67
• 5.4 本章小結(jié)67-68
• 第六章 總結(jié)與展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74-75
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的論文75

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本文編號(hào)：750279