基于改进遗传神经网络的软件可靠性模型研究

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基于改进遗传神经网络的软件可靠性模型研究

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基于改进遗传神经网络的软件可靠性模型研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-12页
1.1 国内外研究综述	第9-10页
1.2 本文主要工作	第10-11页
1.3 本论文的结构安排	第11-12页
第二章软件可靠性模型理论	第12-23页
2.1 软件可靠性模型的数学基础	第12-13页
2.2 软件可靠性模型分类	第13-17页
2.3 经典软件可靠性模型介绍	第17-21页
2.3.1 几种经典软件可靠性数学模型	第17-20页
2.3.2 经典的软件可靠性模型比较	第20-21页
2.4 软件可靠性模型选择标准	第21-22页
2.5 本章小结	第22-23页
第三章神经网络软件可靠性建模	第23-35页
3.1 神经网络概述	第23-24页
3.2 多层前向神经网络介绍	第24-29页
3.3 神经网络的学习泛化能力	第29-31页
3.4 神经网络用于软件可靠性建模	第31-34页
3.5 本章小结	第34-35页
第四章遗传神经网络软件可靠性建模	第35-52页
4.1 遗传算法的原理	第35-37页
4.2 遗传算法优化BP神经网络	第37-46页
4.2.1 种群初始化	第38-40页
4.2.2 适应度计算	第40-41页
4.2.3 选择算子	第41页
4.2.4 交叉算子	第41-42页
4.2.5 变异算子	第42-43页
4.2.6 主函数	第43-46页
4.3 改进遗传神经网络的软件可靠性模型的建立及验证	第46-51页
4.4 本章小结	第51-52页
第五章可靠性建模软件实现	第52-64页
5.1 软件模块结构图	第52-53页
5.2 软件流程图设计	第53-55页
5.3 软件实现关键技术	第55-60页
5.3.1 样本输入模块	第55页
5.3.2 仿真模块	第55-58页
5.3.3 用户通知模块	第58-60页
5.4 软件实现	第60-63页
5.5 本章小结	第63-64页
第六章总结与展望	第64-66页
6.1 本文主要贡献	第64页
6.2 本文结论	第64页
6.3 下一步工作的展望	第64-66页
致谢	第66-67页
参考文献	第67-70页
硕士期间取得的研究成果	第70-71页
附录A	第71-72页
附录B	第72-73页
附录C	第73-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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