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计算机应用 2023年第11期43卷 3568-3573页

作者：朱嘉豪郑巍杨丰玉樊鑫肖鹏南昌航空大学软件学院南昌330063 南昌航空大学软件测评中心南昌330063

针对基于反向传播神经网络(BPNN)的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测(SQP-ACO-BPNN)方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质... 详细信息

针对基于反向传播神经网络(BPNN)的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测(SQP-ACO-BPNN)方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质量预测模型,并利用蚁群优化(ACO)算法确定若干网络结构、网络初始连接权值和阈值;再次,给出网络结构评价函数,选择神经网络模型的最佳结构、网络初始连接权值和阈值;最后,通过BP算法训练该网络,得到最终的软件质量预测模型。在机载嵌入式软件质量预测数据上的实验结果表明,优化后的BPNN模型有效提高了预测的准确率、精确率、召回率和F1值,并且模型能够更快收敛,验证了SQP-ACO-BPNN方法的有效性。

关键词：软件质量预测蚁群优化算法反向传播神经网络网络结构评价

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基于蚁群优化反向传播神经网络的软件质量预测

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计算机应用 2023年

作者：朱嘉豪郑巍杨丰玉樊鑫肖鹏南昌航空大学软件学院南昌航空大学软件测评中心

为了克服反向传播(BP)神经网络软件质量预测模型收敛慢，模型精度不高的问题，提出一种基于蚁群优化(ACO)反向传播神经网络的软件质量预测方法(SQP-ACO-BPNN)，在所提方法中的模型训练前确定最佳网络结构、网络初始连接权值和阈值。首... 详细信息

为了克服反向传播(BP)神经网络软件质量预测模型收敛慢，模型精度不高的问题，提出一种基于蚁群优化(ACO)反向传播神经网络的软件质量预测方法(SQP-ACO-BPNN)，在所提方法中的模型训练前确定最佳网络结构、网络初始连接权值和阈值。首先，选择软件质量评价指标，确立软件质量评价体系；然后，采用BP神经网络构建软件质量预测模型，并利用ACO确定若干网络结构、网络初始连接权值和阈值；接着，给出网络结构评价函数，选择神经网络模型的最佳结构、网络初始连接权值和阈值；最后，通过BP算法训练该网络，得到软件质量预测模型。在机载嵌入式软件质量预测数据上的实验结果表明，优化后的神经网络模型有效提高了准确率、精确率、召回率和F1值，并且能够更快收敛，验证了所提方法的有效性。

关键词：软件质量预测蚁群算法神经网络网络结构评价反向传播

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