基于遗传算法和BP人工神经网络的软件质量评价模型研究

作者:张丹;宋晓秋 刊名:中国新通信 上传者:马聪

【摘要】针对软件质量评价的问题,提出了一种基于遗传算法和BP人工神经网络的软件质量评价方法,建立了软件质量评价模型,提高软件质量评价的准确性。利用遗传算法的全局随机搜索能力弥补了网络容易陷入局部最优解的问题。最后通过实验得到的数据结果,证明了该方法能够更加准确的评估软件质量。

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In 基于遗传算法和 B P人工神经网络的 软件质量评价模型研究 口张丹 中国航天科工二院研究生院 中国航天科工集团第二研究院 706所 宋晓秋 中国航天科工集团第二研究院 706所 【摘要 】 针对软件质量评价的问题,提出了一种基于遗传算法和 BP人工神经网络的软件质量评价方法,建立了软件质量评价模型, 提高软件质量评价的准确性。利用遗传算法的全局随机搜索能力弥补了网络容易陷入局部最优解的问题。最后通过实验得到的数据结 果 ,证 明了该方法能够 更加准确的评 估软件质量。 【关键词 】 遗传算法 BP神经网络 软件质量评价 随着 云计 算 、大数 据 等新理 念 、新 技 术被应 用到 了软 件 当 中 ,人 们对 软件质 量 的要求 变得 越来 越高 。对 于软 件产 品 来说 ,越 早 的获得 软件产 品的质量 水平 ,就 能够 越早 的减 少 软件产 品 开发维 护 的失败 因素 。而软件 质 量评价 Ⅲ也 渐渐成 为保证 软 件质 量 的一 个重 要手 段 。软件 质量评 价 是一个 复杂 的系 统工 程 ,如何深 入研 究 软件质 量评 价 的模型 和方 法 ,寻 找一个 准 确性 高 的软 件质 量评 价方 法是 十分 重要 的 ,也 是对 软件 质量 进行 更深理 解 和更好 控制 的重 要手 段之 一 ,是 控制 软 件开 发 、提 高软 件质量 的有 效保证 。 软 件 质 量要 求 的提 高 增 加 了软件 评 价 技 术 研 究 的重 要 性 ,因为 只有 能够被 定性 评价 的软件 才是 可被 控制 的 。 目前 对软 件质 量评 价 的方法 过于 主观性 ,如 层次 分析 法 、模 糊 综 合评 价法 ,或通 过简 单 的数学 运算来 评 价软 件质 量 ,忽略 了 各度 量元 和软件 质量 之 间的非 线性 的关 系 ,这 样会 有很 大 的 主观 因素 的干扰 ,所 得到 的结果 也难 以真 正 的反应 软件 的质 量 的好坏 。在传 统 的软件 质量 度量 方法 中 ,当度 量 的数 据 量 很大 时 ,无 法得 到精 确地 评价 结果 且计 算过 程复 杂 ,求 解 繁 琐 ,这 些方法 也缺 乏 自学 习 的能力 。 人工神经网络 具有 自学习 自适应的能力 ,可以解决 传统方法无法解决的问题 ,但由于神经网络 自身存在很多的 限制 和不 足 ,如 网络 的训 练 时间较 长 、易收敛 于 局部极 小值 等 。本 文将 用遗 传算 法 /3]对 神 经 网络进 行改 进 f41,将改 进后 采用 改进 反卷 积方 法对识 别 的观测 降水 谱与 大气 高斯 拟 合 谱进 行反 卷 积 ,结 果 如 图 2实线所 示 ,为 了进一 步验 证反 卷积结果 的合 理性 ,采 用反 卷积结 果与 大气 高斯谱进 行卷 积 , 结 果如 图 2虚 线所示 。 反 卷积结 果 图 分 析 图 2可 知 ,卷积谱 与原 始谱 几乎 完全 吻合 ,验证 了 反 卷积求 解 的准确 性 。反卷 积后 得到 的降 水谱 相 比原 始 降水 谱,一些高频信息被放大 ,谱峰细节更明显,此外对 比反卷 积 降水谱 与原 始 降水谱 ,经 过反 卷积 处理 ,原 始谱 多普勒 谱 宽有所 减 少。 根 据雨 滴谱 反演 方法 ,分别 对反 卷积谱 及 原始 降水谱 进 84 行 雨滴谱 反演 结果如 图 3所示 : 图 3 延 庆 o9年 07月 24日06时 59分 53秒 低模 2430m 雨 滴 谱反演 结果 图 雨 滴谱 反演结

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