基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法研究 (2012年)

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本文探讨了结合粒子群优化算法（PSO）与支持向量回归机（SVR），提出了一种改进的软件可靠性评估模型，旨在提升预测精度和效率。在进行软件可靠性建模过程中，如果仅使用支持向量回归（SVR）机制来构建模型，则可能会由于SVR自身的参数选择困难以及实验数据本身的不确定性问题，导致预测结果不佳、精度低等缺陷。因此，可以考虑结合粒子群优化算法（PSO）的多参数寻优特性与SVR进行优化，并通过分层聚类方法对初始实验数据执行归一化处理和异常值剔除操作，以此建立一种基于PSO-SVR的软件可靠性评估模型以提升预测精度。实验证明，该基于PSO-SVR的方法所构建的预测模型具有更高的准确性，并且更加适应于实际应用环境中的软件需求。

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基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法研究 (2012年)

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本文探讨了结合粒子群优化算法（PSO）与支持向量回归机（SVR），提出了一种改进的软件可靠性评估模型，旨在提升预测精度和效率。在进行软件可靠性建模过程中，如果仅使用支持向量回归（SVR）机制来构建模型，则可能会由于SVR自身的参数选择困难以及实验数据本身的不确定性问题，导致预测结果不佳、精度低等缺陷。因此，可以考虑结合粒子群优化算法（PSO）的多参数寻优特性与SVR进行优化，并通过分层聚类方法对初始实验数据执行归一化处理和异常值剔除操作，以此建立一种基于PSO-SVR的软件可靠性评估模型以提升预测精度。实验证明，该基于PSO-SVR的方法所构建的预测模型具有更高的准确性，并且更加适应于实际应用环境中的软件需求。

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