Software Reliability Prediction Model Based On Ica Algorithm and Mlp Neural Network
Publish Year: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,486
This Paper With 14 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ECDC07_041
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
Abstract:
To achieve the high performance system without any failure, we should provide the high reliability level of software. Soft computing models for software reliability prediction sufferfrom low accuracy during predicting the number of faults. Moreover, the models have some problems like no solid mathematical foundation for analysis, being trapped in local minima,and convergence problem. This paper introduces Imperialist Competitive Algorithm (ICA)to overcome the weaknesses of previous models and improve the efficiency of training process of Multi-Layer Perceptron (MLP) neural network. Therefore, the network canpredict the number of faults precisely. The results show that the proposed predicting model is more efficient than the existing techniques in prediction performance
Keywords:
Authors
Shirin Noekhah
Soft Computing Research Group (SCRG), University Technology Malaysia,Johor, Malaysia
Ali Akbar Hozhabri
Department of Management, Faculty of Management and Human Resource Development, FPPSM
Hamideh Salimian Rizi
University of Isfahan, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :