位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
一种基于改进的K-means聚类和PSO的软件可靠性模型选择
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]徐州工程学院信息与电子工程学院,江苏徐州221008
  • 相关基金: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)
作者: 黄为勇[1]
中文摘要:

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。

英文摘要:

Addressing at the problem that software reliability selection depends mainly on the individual's subjective expe-rience,and lacks objectivity and accuracy,this paper proposed a new method for model selection of software reliability based on improved K-means clustering and particle swarm optimization(PSO).The method used standard codes with multi-evaluation,employed a new regularized distance as similarity measurement between elements,and applied K-means clustering and PSO analysis to realize model selection of software reliability.The experimental results validate the effectiveness of the proposed method,which provides a new approach to model selection of software reliability.

同期刊论文项目
期刊论文 120 会议论文 25 专利 11 著作 2
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049