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基因表达式编程在软件可靠性建模中的应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·选题意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
   ·本文主要研究内容及组织结构第14-16页
第2章 软件可靠性模型理论基础第16-22页
   ·软件可靠性定义第16页
   ·软件可靠性的数学描述第16-17页
   ·软件可靠性模型概述第17-21页
     ·软件可靠性建模原理第17-18页
     ·经典软件可靠性模型第18-19页
     ·基于神经网络的软件可靠性模型第19-21页
       ·人工神经网络理论第19-20页
       ·ANN用于软件可靠性建模第20-21页
     ·基于遗传编程的软件可靠性模型第21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 基因表达式编程概述第22-40页
   ·进化计算概要第22-23页
   ·遗传算法GA第23-25页
     ·GA简介第23页
     ·GA基本技术第23-25页
   ·遗传编程GP第25-29页
     ·GP简介第25-26页
     ·GP基本技术第26-29页
   ·基因表达式编程GEP第29-38页
     ·个体表示方式和组织结构第29-33页
       ·终止符与函数第30页
       ·表达式树ET与GEP的表现型第30-31页
       ·K-表达式第31页
       ·GEP的基因型第31-32页
       ·多基因染色体第32-33页
     ·适应度函数第33-34页
     ·遗传算子第34-37页
       ·选择复制(Selection and Replication)第34页
       ·变异算子(Mutation)第34-35页
       ·转座算子(Transposition)第35-36页
       ·重组算子(Recombination)第36-37页
     ·算法基本结构第37-38页
   ·GEP与GA、GP的比较第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 基于多样性策略的改进基因表达式编程(BS-GEP算法)第40-48页
   ·标准GEP局限性分析第40页
   ·基于分组与自适应机制的多样性策略第40-42页
     ·多样性策略思想第41页
     ·具体方案第41-42页
   ·算法形式化描述第42-44页
   ·多样性策略的数值实验验证第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第5章 BS-GEP多样性与收敛性理论第48-58页
   ·种群多样性熵性质分析第48-51页
     ·Shannon信息熵的定义第48页
     ·基因序列的熵第48-49页
     ·基因位变异与种群多样性熵性质第49-51页
   ·收敛性分析第51-57页
     ·依概率收敛第52-55页
     ·几乎处处强收敛第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第6章 基于GEP与BS-GEP的软件可靠性建模第58-72页
   ·引言第58页
   ·基于GEP与BS-GEP的软件可靠性建模第58-61页
     ·可靠性预测目标的确立第58-59页
     ·建模方案第59页
     ·模型评价指标第59-61页
       ·模型可靠性参数MTBF第60页
       ·短期预测能力评价第60页
       ·预测性能的评价第60页
       ·失效率曲线第60-61页
   ·实验与结果分析第61-71页
     ·实例1:装甲兵工程学院某软件测试用例第61-65页
       ·建模及仿真第61-63页
       ·可靠性参数MTBF第63页
       ·模型短期预测能力第63-64页
       ·模型拟合优良度第64页
       ·失效率曲线第64-65页
     ·实例2:NTDS的错误统计数据第65-68页
       ·建模及仿真第65-66页
       ·可靠性参数MTBF第66-67页
       ·模型短期预测能力第67页
       ·模型拟合优良度第67-68页
       ·失效率曲线第68页
     ·实例3:Musa数据集的错误统计第68-71页
       ·建模及仿真第68-70页
       ·模型拟合优良度第70-71页
   ·本章小结第71-72页
结论第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-82页
附录第82-85页
作者简介第85页
攻读硕士期间发表的论文和参加科研情况第85页

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