一种基于mm&mbpnn的软件衰退预测方法研究

由于系统环境的恶化，运行中的软件系统不可避免地会出现衰退现象。针对该现象，提出了一种用基于放大误差信号的改进的i3p神经网络(mbpnn)来表示软件状态的马尔科夫模型(mm)，并通过此方法来预测软件衰退。此方法弥补了单纯使用马尔科夫方法时对软件衰退状态预测不够准确的缺点，为软件抗衰的实施提供了依据。仿真实验表明，这是一种有效可行的预测方法。