基于小樣本利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合評(píng)價(jià)軟件質(zhì)量

摘要： 分析用于軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)只有小樣本的原因，及由此導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)泛化能力差和泛化能力無法定量估算等問題，提出輸出一致假設(shè)，用“分析評(píng)價(jià)結(jié)果和表決結(jié)果”作為解決問題的途徑，以已經(jīng)訓(xùn)練出對(duì)小樣本準(zhǔn)確率高且未過擬合的少量相對(duì)合格網(wǎng)絡(luò)為前提，依據(jù)蒙特卡洛模擬方法生成的大量隨機(jī)數(shù)，采用表決成功率（VSR）和評(píng)價(jià)相同率均值■反推出泛化能力最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)組合，用t分布定量估算最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)組合...