基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法

将泛函网络引入软件可靠性预测,利用其比神经网络更好的解释性及其他性能,提出了基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法。首先阐述了泛函网络的结构和学习过程,然后将多个单一模型的预测值作为泛函网络的输入,将实际值作为输出,建立泛函网络结构,给出了泛函网络的学习算法,制定了3种训练策略,并进行了实验分析。实验结果表明:在第三种训练策略下,基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法有较高的预测精度,其预测效果比单个模型和lyu提出的线性综合模型都好。