基于蚁群神经网络的软件老化趋势预测



基于蚁群神经网络的软件老化趋势预测

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基于蚁群神经网络的软件老化趋势预测

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章前言	第9-14页
· 研究软件老化的意义	第9-11页
· 国内外研究的现状	第11-13页
· 本文主要研究内容	第13页
· 本文的结构与组织	第13-14页
第2章实验平台构建	第14-20页
· 总体设计	第14页
· 详细设计	第14-17页
· 软件部署	第15页
· 软件参数设置	第15-17页
· 数据采集	第17-19页
· 本章小结	第19-20页
第3章软件老化趋势预测算法	第20-29页
· 线性方法	第20-26页
· Sen slope基础	第20-21页
· Sen slope趋势预测	第21-23页
· ARMA基础	第23-24页
· ARMA模型趋势预测	第24-26页
· 非线性方法	第26-28页
· 生物神经元网络	第26页
· 人工神经元模型	第26-27页
· 神经网络学习	第27-28页
· 神经网络预测	第28页
· 本章小结	第28-29页
第4章基于BP神经网络的软件老化趋势预测	第29-37页
· BP神经网络基础	第29页
· BP神经网络结构	第29页
· BP神经网络的训练算法	第29-30页
· BP算法改进	第30-31页
· BP神经网络缺点	第31页
· BP神经网络预测	第31-36页
· 组织样本	第31页
· 确定参数	第31-33页
· 数据预处理	第33-35页
· 进行预测	第35-36页
· 本章小结	第36-37页
第5章基于蚁群神经网络的软件老化趋势预测	第37-49页
· 蚁群算法及应用	第37-38页
· 蚁群算法原理	第38-39页
· 蚁群算法的特点	第39页
· 蚁群算法优化模型	第39-41页
· 蚁群算法实现过程	第41-42页
· 蚁群算法参数的选择	第42-43页
· 蚁群规模参数S	第42-43页
· 信息素残留度ρ	第43页
· 总信息量Q	第43页
· 蚁群神经网络算法流程	第43-44页
· 蚁群神经网络预测	第44-46页
· 预测结果的评估	第46-47页
· 误差函数	第46页
· 性能比较	第46-47页
· 本章小结	第47-49页
结论	第49-50页
参考文献	第50-55页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第55-56页
致谢	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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