计算机科学 ›› 2010, Vol. 37 ›› Issue (4): 163-.

• 软件工程与数据库技术 • 上一篇    下一篇

一种基于MM & MBPNN的软件衰退预测方法研究

林已杰,张为群,周敏,赖清   

  1. (西南大学计算机与信息科学学院 重庆400715);(重庆市智能软件与软件工程重点实验室 重庆400715);(西南大学信息中心 重庆400715);(重庆医科大学计算机教研室 重庆400016)
  • 出版日期:2018-12-01 发布日期:2018-12-01
  • 基金资助:
    本文受重庆自然科学基金项目(CSTC,2006BA2003)资助。

Study on Software Aging Forecasting in Markov-Model-based MBP Neural Network Methods

LIN Yi-jie,ZHANG Wei-qun,ZHOU Min,LAI Qing   

  • Online:2018-12-01 Published:2018-12-01

摘要: 由于系统环境的恶化,运行中的软件系统不可避免地会出现衰退现象。针对该现象,提出了一种用基于放大误差信号的改进的I3P神经网络(MBPNN)来表示软件状态的马尔科夫模型(MM),并通过此方法来预测软件衰退。此方法弥补了单纯使用马尔科夫方法时对软件衰退状态预测不够准确的缺点,为软件抗衰的实施提供了依据。仿真实验表明,这是一种有效可行的预测方法。

关键词: 软件衰退,软件杭衰,马尔科夫模型,BP神经网络

Abstract: Because of the degeneration of system environment, running software system doesn't avoid software aging.This paper gave a reforming MBP Neutral Network(MBPNN)to represent the Markov Model(MM). This method can be used to supply the gap of the inaccuracy of forecasting result, when only using Markov model. According as the result, software rejuvenation can be implemented reasonably. Study results indicate that the method can forecast the status of running software system efficiently.

Key words: Software aging, Software rejuvenation, Markov model, BP neural network

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