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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
黄为勇
机构
徐州工程学院信息与电子工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第10期3778-3781,共4页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(50534050)
江苏省高校自然科学研究计划资助项目(06KJD460174)
徐州工程学院校科研基金资助项目(XKY2009117)
文摘
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。
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
Keywords
software reliability model
K-means clustering
particle swarm optimization(PSO)
regularized distance
stan-dard codes with multi-evaluation
model selection
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于改进的K-means聚类和PSO的软件可靠性模型选择
黄为勇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
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