Resumen

Como todos sabemos, los datos relevantes durante el ciclo de vida del software pueden utilizarse para analizar y predecir la fiabilidad del software. En primer lugar, se discuten las principales desventajas de los modelos actuales de fiabilidad del software. A continuación, basándose en el análisis del modelo clásico PSO-SVM y las características de la predicción de la fiabilidad del software, se proponen algunas medidas del modelo mejorado PSO-SVM y se establece el modelo mejorado. Por último, los resultados de la simulación muestran que, en comparación con los modelos clásicos, el modelo mejorado tiene mejor precisión de predicción, mejor capacidad de generalización y menor dependencia del número de muestras, lo que resulta más aplicable para la predicción de la fiabilidad del software.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:predicción de la fiabilidad del software, modelo svm, modelo mejorado, modelos actuales de fiabilidad del software, mejor capacidad de generalización, mejor precisión de la predicción, ciclo de vida del software, pso clásico, modelos clásicos, menor dependencia
• Keywords:software reliability prediction, svm model, improved model, current software reliability models, better generalization ability, better prediction precision, software life cycle, classic pso, classic models, lower dependence