浙江理工大学科学计算与软件工程实验室
- 作品数：5 被引量：11H指数：1
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- 基于离散灰色预测模型与人工神经网络混合智能模型的时尚销售预测被引量：10
- 2016年
- 时尚销售预测对零售领域十分重要,准确的销售情况预测有助于大幅度提高最终时尚销售利润。针对目前时尚销售预测数据量有限并且数据波动大导致难以进行准确预测的问题,提出了一种结合人工神经网络(ANN)算法和离散灰色预测模型(DGM(1,1))算法的混合智能预测算法。该算法通过关联度分析得到关联度大的影响变量,在利用DGM(1,1)+ANN预测之后,引入二次残差的思想,将实际销售数据与DGM(1,1)+ANN预测结果的残差加入影响变量利用ANN进行第二次残差预测。最后通过真实的时尚销售数据验证算法预测的可行性及准确性。实验结果表明,该算法在时尚销售数据的预测中,预测平均绝对百分误差(MAPE)在25%左右,预测性能优于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、扩展极限学习机(EELM)、DGM(1,1)、DGM(1,1)+ANN算法,相较于以上几种算法平均预测精度大约提高8个百分点。所提混合智能算法可用于时尚销售即时预测,且能够大幅度提高销售的效益。
- 刘卫校
- 关键词：神经网络算法
- 测试方法对软件失效数据影响的实验分析
- 2014年
- 失效数据常被用于评估软件的质量、监测和预测软件的运行情况,不同的测试方法对失效数据的影响是研究的重点。采用随机测试、分支覆盖测试和分块覆盖测试这3种不同的测试方法选取测试用例集,运用Daikon动态地获取程序不变量,再从这些不变量中提取失效数据,比较分析哪种方法可以获取更多的失效数据。通过实验得出结论:在3种测试方法中,随机测试方法可以获得更多的失效数据。
- 李晓雪丁佐华胡觉亮
- 关键词：测试用例集程序不变量
- 基于组件结构的软件可靠性计算被引量：1
- 2015年
- 软件可靠性是衡量系统质量的重要指标。针对目前软件可靠性计算方法不能给出软件设计优化建议这个问题,提出了一个基于组件的软件可靠性计算模型。该模型可以描述组件之间的同步和异步交互,根据模型的计算结果,通过求多元函数极值分析出对整个系统可靠性的影响最大的组件,从而优化软件设计。以旅游网站为例,根据所提出的软件可靠性模型计算出对系统影响最大的组件,通过提高该组件的可靠性,提高整个软件系统的可靠性。
- 张娟
- 关键词：软件测试组件
- 基于ELM神经网络软件在线失效预测
- 2015年
- 提出了一个软件在线失效预测模型,以Musa的数据为实验数据,基于ELM算法的神经网络构建模型,以部分Masu的数据集作为神经网络的训练数据,把余下部分数据作为对模型的测试数据。因此数据主要分为两部分,分别为训练数据集和测试数据集,比例为6:1。通过实验结果表明,提出失效预测模型的预测值与实际值的平均误差在14.03%,相对于BP神经网络模型具有很大的提升。
- 魏治杰郑从环
- 关键词：神经网络
- 复模糊微分方程的初始值问题
- 2014年
- 复模糊微分方程的初始值问题是近年来研究的热点问题。首先证明了复模糊域上的牛顿-莱布尼茨公式,并建立了微分和积分之间的关系,然后定义了复模糊微分方程的初始值问题,最后给出了基于经典的不动点定理和基于Zadeh在复数域上的扩展原理两种初始值问题存在的结论。然后在此基础上对初始值进行求解。
- 吴丹韩维樊太和
- 关键词：初始值问题牛顿-莱布尼茨公式
