1. SCSIT
  2. All Volumes and Issues
  3. Volume 732, 2012
  4. Вплив функції активації RBF нейронної мережі на ефективність прогнозування кількості відмов програмного забезпечення

Вплив функції активації RBF нейронної мережі на ефективність прогнозування кількості відмов програмного забезпечення

SCSIT.
2012;
Volume 732
: pp. 36 - 39
Authors: 

В. Яковина

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра програмного забезпечення

Досліджено вплив функції активації нейронної мережі типу RBF на ефективність навчання та прогнозування надійності програмного забезпечення у вигляді часових рядів. Показано, що оптимальною функцією активації для цієї задачі є Inverse Multiquadric з 10 нейронами у вхідному шарі та 30 – у прихованому.

In this paper the affect of RBF neural network activation function on the network learning efficiency and software reliability prediction is studied. The obtained results show that the optimal activation function is Inverse Multiquadric with 10 neurons in the input layer and 30 neurons in the hidden one.

software reliability
time series
RBF neural network
activation function
  1. H. Pham «System Software Reliability» // Springer series in reliability engineering, Springer- Verlag London Limited 2006.
  2. H. Pham, M. Pham «Software Reliability Models for Critical Applications» // EGG-2663 Technical Report. Idaho National Engineering Laboratory, 1991.
  3. A.L. Goel «Software reliability models: assumptions, limitations, and applicability» // IEEE Trans. on software engineering SE-11 (1985), No 12, 1411-1423.
  4. T.M. Khoshgoftaar, R.M. Szabo «Predicting software quality, during testing, using neural network models: A comparative study» // International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering 1 (1994), 303–319.
  5. Y.-S. Su, C.-Y. Huang «Neural-network- based approaches for software reliability estimation using dynamic weighted combinational models» // The Journal of Systems and Software 80 (2007) 606-615.
  6. K.Y. Cai, L. Cai, W.D. Wang, Z.Y. Yu, D. Zhang «On the neural network approach in software reliability modeling» // The Journal of Systems and Software 55 (2001), 47-62.
  7. J. Zheng «Predicting software reliability with neural network ensembles» // Expert Systems with Applications 36 (2009), 2116-2122.
  8. V. Yakovyna, O. Synytska, T. Kremen, V. Smirnov On the possibility of software reliability prediction using RBF neural network // Proc. VI-th Int. Sci. Tech. Conf. «Computer Science and Information Technologies» CSIT 2011, Lviv, Ukraine, 39–42.
  9. M. Paliwal, U.A. Kumar «Neural networks and statistical techniques: A review of applications» // Expert Systems with Applications 36 (2009), 2–17.