摘要 基因表达式编程是一种基于遗传算法和遗传编程的新型机器学习技术, 其具有更为优秀的数据挖掘能力, 已被成功应用于函数发现领域。提出一种基于基因表达式编程的非参软件可靠性建模方法, 该方法将基因表达式编程算法中的若干关键步骤(如初始种群函数集、适应度函数、终止条件等)与软件可靠性建模的若干重要特征相融合, 在失效数据集上进行训练, 从而获得基于基因表达式编程算法的非参软件可靠性模型。在若干组真实失效数据集上, 将所提出的模型与若干典型的基于人工神经网络以及遗传编程的非参软件可靠性模型进行对比实例研究。实例结果表明, 基因表达式编程算法的非参软件可靠性模型具有更为显著的模型拟合与预计性能。
关键词 软件可靠性建模 基因表达式编程(GEP) 非参数化软件可靠性模型 机器学习
http://fcst.ceaj.org/qikan/cpaper/zhaiyao.asp?bsid=414
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