一种动态加权组合神经网络模型的软件测试方法.docx

一种动态加权组合神经网络模型的软件测试方法 动态加权组合神经网络模型是一种基于人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）的软件可靠性增长模型，是对传统软件可靠性增长模型（Software Reliability Growth Models，SRGMs）的改进和增强。这种模型结合了各种现有模型，使用前馈神经网络结构，输入层和输出层中有单个神经元，隐藏层中有三个神经元，每个神经元从单个输入神经元接收加权输入，隐藏层中每个神经元的输出不同的比例加权，隐藏层的组合加权的输出作为输入馈送到输出层。 该模型的主要优点在于，它可以对软件可靠性进行更准确的评估和预测，且具有更强的非线性运算能力和分布存储及学习能力。与传统的SRGM相比，该模型不需要任何假设条件，仅需要将历史故障数据作为输入，便可以对软件可靠性进行评估和预测。因此，该模型对软件可靠性评估和测试具有重要的参考价值。 在该模型中，隐藏层中的每个神经元都可以看作是一个小型的SRGM，每个神经元的输出都是对软件可靠性的评估结果。隐藏层中的每个神经元的输出不同的比例加权，组合加权的输出作为输入馈送到输出层，这样可以对软件可靠性进行更加准确的评估和预测。 在软件测试中，该模型可以用来对软件可靠性进行评估和预测，从而帮助软件开发者和测试人员更好地理解软件的可靠性，并对软件进行优化和改进。同时，该模型也可以用来对软件测试结果进行分析和评估，从而帮助软件测试人员对软件的可靠性进行更加准确的评估和预测。 动态加权组合神经网络模型是一种非常有价值的软件可靠性增长模型，对软件测试和评估具有重要的参考价值。