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一种基于改进的K-means聚类和PSO的软件可靠性模型选择 被引量:1
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作者 黄为勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第10期3778-3781,共4页
针对软件可靠性选择主要依靠人的主观经验进行判断、缺乏客观性和准确性的问题,提出了一种基于改进的K-means聚类和粒子群优化(PSO)算法的软件可靠性模型选择方法。该方法采用多评价标准编码,选定一种新的规则化距离作为元素间的相似性... 针对软件可靠性选择主要依靠人的主观经验进行判断、缺乏客观性和准确性的问题,提出了一种基于改进的K-means聚类和粒子群优化(PSO)算法的软件可靠性模型选择方法。该方法采用多评价标准编码,选定一种新的规则化距离作为元素间的相似性度量,应用K-means聚类和PSO分析实现了软件可靠性模型的选择。实验结果验证了该方法的有效性,为软件可靠性模型选择提供了一条新途径。 展开更多
关键词 软件可靠性模型 K-MEANS聚类 粒子群优化 规则化距离 多评价标准编码 模型选择
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