AICを用いた改良型GMDHネットワークによるソフトウェアのテスト進捗度予測に関する考察
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概要
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GMDHネットワークは発見的自己組織化に基づいた学習機械である.本稿では, ソフトウェア製品のテスト進捗度を予測するためにGMDHネットワークを適用することを検討する.特に, AICを評価基準に持つ改良型GMDHネットワークが, ソフトウェアのテスト工程における故障発生時刻を推定するために導入される.最終的に数値例において,改良型GMDHネットワークと既存のソフトウェア信頼度成長モデル,基本型GMDHネットワーク,階層型ニューラルネットワークを予測パフォーマンスの観点から比較する.結果として, GMDHネットワークが,階層型ニューラルネットワークを用いる際に生じるような,適切なネットワークサイズを決定する問題を克服するだけでなく,他の予測モデルよりもソフトウェア信頼性評価における正確な尺度を提供することが示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-12-13
著者
-
土肥 正
広島大学工学研究科
-
尾崎 俊治
広島大学工学部第二類(電気系)
-
篠原 康秀
広島大学大学院工学研究科博士課程後期システム工学専攻
-
篠原 康秀
広島大学工学部第二類(電気系)
-
尾崎 俊治
広島大学工学部
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