[发明专利]基于相关向量回归估计的软件失效时间预测方法有效
| 申请号： | 201310013004.9 | 申请日： | 2013-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN103106139A | 公开（公告）日： | 2013-05-15 |
| 发明（设计）人： | 蒋云良;楼俊钢;沈张果;范婧 | 申请（专利权）人： | 湖州师范学院 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 刘晓春 |
| 地址： | 313002*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于相关向量回归估计的软件失效时间预测方法，它对软件失效时刻与在它之前的m个失效时刻数据进行学习从而捕捉失效时刻之间的内在依赖关系,由此构建基于相关向量机软件可靠性预测方法。由于充分考虑了软件可靠性预测的小样本特性，采用核函数技术能克服观测变量多于观测样本数的情形以及变量之间存在的多重共线性，因此不会出现神经网络等建模方法所产生的模型“过拟合”情况。在新预测方法中，随着软件失效不断发生，模型参数将不断自动调整以适应失效过程的动态变化，从而实现软件可靠性的自适应预测，有效提高软件失效预测模型的适应能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相关 向量 回归 估计 软件 失效 时间 预测 方法 | ||
【主权项】：
基于相关向量回归估计的软件失效时间预测方法，其特征是，它包含如下步骤： （1）、首先观测并记录顺序软件失效数据集，并把所有的输入输出数据归一化； （2）、通过合理抽象与假设，把软件失效时间预测问题转化为一个函数回归问题； （3）、选择用于预测的核函数，并给定参数的初始化值； （4）、选择用于学习的失效数据数目； （5）、采用相关向量回归估计算法针对不同失效数据集进行学习优化； （6）、最后选用优化后的参数对新的失效时间进行预测。
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