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J-GLOBAL ID：201702236419662400   整理番号：17A1391605

不均質Poisson過程ソフトウェア信頼性モデルのための性能最適化期待値条件付き最大化アルゴリズム【Powered by NICT】

Performance Optimized Expectation Conditional Maximization Algorithms for Nonhomogeneous Poisson Process Software Reliability Models

著者 (5件)： Nagaraju Vidhyashree (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Massachusetts, Dartmouth, MA, USA) ,  Fiondella Lance (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Massachusetts, Dartmouth, MA, USA) ,  Zeephongsekul Panlop (School of Mathematical and Geospatial Sciences, RMIT University, Melbourne, Vic, Australia) ,  Jayasinghe Chathuri L. (Department of Statistics, Faculty of Applied Sciences, University of Sri Jayewardenepura, Nugegoda, Sri Lanka) ,  Wandji Thierry (Naval Air Systems Command, Patuxent River, MD, USA)
資料名： IEEE Transactions on Reliability  (IEEE Transactions on Reliability)
巻： 66  号： 3  ページ： 722-734  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0448A  ISSN： 0018-9529  CODEN： IERQAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不均一Poisson過程(NHPP)とソフトウェア信頼度成長モデル(SRGM)は断層残り,故障率,信頼性の数のような有用なメトリックス,時間の特定期間に関する特定環境下での故障フリー動作の確率として定義されるを推定する一般的なアプローチである。NHPP SRGMの性能最適化期待値条件付き最大化(ECM)アルゴリズムを提案した。期待値最大化(EM)アルゴリズムとは対照的に,ECMアルゴリズムを複数のよりシンプルな条件付き最大化(CM)-ステップに最尤推定プロセスを低減した。これらCMステップの利点は,閉じた形の方程式は,モデルパラメータの利用できないときは一度に1変数を考察し,ルールを更新するために陰的解を可能にする必要があるのみであることである。研究文献からの多くのデータセット上でprevious EMとE CMアルゴリズムにECMアルゴリズムの性能を比較した。著者らの結果は,最尤推定の知識を除去した場合にECMアルゴリズムは,実験方法論を考慮した場合,[1]のEMとE CMアルゴリズムと大きさの三桁以上大きさ速度の二桁を達成することを示したが,この手法は[2]のEMアルゴリズムよりも60倍速かった。続いて更なる性能を加速するための2段階アルゴリズムを提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *期待値 ,  故障率 ,  *アルゴリズム ,  *信頼性 ,  *Poisson過程 ,  最尤法 ,  故障
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  EMアルゴリズム ,  メトリックス ,  ソフトウェア信頼度成長モデル ,  *性能最適化 ,  *ソフトウェア信頼性モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 不均質 ,  Poisson過程 ,  ソフトウェア信頼性モデル ,  性能最適化 ,  期待値 ,  最大化 ,  アルゴリズム