软件可靠性预测中不同核函数的预测能力评估

摘要：

基于核函数回归估计理论的软件可靠性预测建模引起诸多研究者的兴趣.此类研究中,核函数选择问题尤为重要.然而目前还很少有针对所给软件失效数据进行核函数选择或者构建核函数的工作.在14个常用软件失效数据集上应用配对t-检验对基于核函数理论的软件可靠性预测模型中核函数选择问题进行研究.使用的核函数回归估计方法包括核主成分回归算法、核偏最小二乘回归算法、支持向量回归算法、相关向量回归算法;核函数包括高斯核函数、线性核函数、多项式核函数、柯西核函数、拉普拉斯核函数、对称三角核函数、双曲正割核函数、平方正弦基核函数.实验结果表明:不同类型的核函数在不同数据集上表现差异较大,高斯核函数在所有数据集上表现较为稳定,预测结果最好.

关键词：核函数回归算法、软件可靠性模型、核函数、配对t-检验、预测性能

所属期刊栏目：36

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60872057,61103051;国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金2007AA01Z142;浙江省自然科学基金Y1101237;National Natural Science Foundation of China under Grant No.61103051,"Software Reliability Modeling Based on Kernel Method",the National High Technology Research Foundation and Development Program 863 Program of China under Grant No.2007AA01Z142,National Natural Science Foundation of China under G

在线出版日期：2013-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1303-1311