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1、隨著對(duì)計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)需求的增加,它的復(fù)雜程度也變的越來(lái)越大,而且它的失效行為在一定程度上是難以預(yù)測(cè)的。準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)失效可以有助于緩解計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)失效帶來(lái)的負(fù)面影響。然而,已經(jīng)提出的大部分在線失效預(yù)測(cè)方法不能提供令人滿意的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,當(dāng)然,提供準(zhǔn)確的失效預(yù)測(cè)仍然是具有挑戰(zhàn)性的。
在本文中,提出了一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線失效預(yù)測(cè)方法去提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。本文方法的核心思想先是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)軟件系統(tǒng)中的變量值進(jìn)訓(xùn)練,并且預(yù)測(cè)它們?cè)谙乱恢芷?/p>
2、的值;然后根據(jù)變量之間的影響關(guān)系,構(gòu)建函數(shù)調(diào)用圖,通過(guò)它得到變量之間的非線性函數(shù)關(guān)系;最后驗(yàn)證變量的預(yù)測(cè)值之間在一定的誤差范圍內(nèi)是否也滿足這種非線性關(guān)系,如果滿足,則認(rèn)為是正常的,否則,則認(rèn)為發(fā)生失效。為了驗(yàn)證方法的可行性,本文主要做了兩個(gè)方面的實(shí)驗(yàn):對(duì)失效時(shí)間序列預(yù)測(cè)和對(duì)卡斯柯鐵路交通系統(tǒng)進(jìn)行在線失效預(yù)測(cè)。本文分別從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架和閾值的大小兩個(gè)方面進(jìn)行對(duì)方法的改進(jìn),并分別通過(guò)精度、查全率、準(zhǔn)確率和F-測(cè)度四個(gè)評(píng)估度量對(duì)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行
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