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J-GLOBAL ID：202102244694008367   整理番号：21A0534369

知的パラメータ選択による正則化ファジィ学習による故障予測【JST・京大機械翻訳】

Failure prediction by regularized fuzzy learning with intelligent parameters selection

著者 (9件)： Shen Qing (Qiuzhen College, Huzhou University, 313000 Huzhou, China) ,  Shen Qing (Zhejiang Province Key Laboratory of Smart Management & Application of Modern Agricultural Resources, Huzhou University, 313000 Huzhou, China) ,  Shen Qing (School of Information Engineering, Huzhou University, 313000 Huzhou, China) ,  Lou Jungang (Zhejiang Province Key Laboratory of Smart Management & Application of Modern Agricultural Resources, Huzhou University, 313000 Huzhou, China) ,  Lou Jungang (School of Information Engineering, Huzhou University, 313000 Huzhou, China) ,  Zhang Xiongtao (Zhejiang Province Key Laboratory of Smart Management & Application of Modern Agricultural Resources, Huzhou University, 313000 Huzhou, China) ,  Zhang Xiongtao (School of Information Engineering, Huzhou University, 313000 Huzhou, China) ,  Jiang Yunliang (Zhejiang Province Key Laboratory of Smart Management & Application of Modern Agricultural Resources, Huzhou University, 313000 Huzhou, China) ,  Jiang Yunliang (School of Information Engineering, Huzhou University, 313000 Huzhou, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 100  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトウェア故障時間予測は,ソフトウェア品質保証研究における最も重要な問題の1つである。従来のソフトウェア信頼性予測は,ソフトウェア故障のプロセスの全体的特性を説明するために,単一モデルを使用することが多い。しかし,これらのモデルは,異なる時間期間におけるソフトウェア故障パターンにおける一定の変化のために,良好な予測性能を生み出すことができないことが多い。Takagi-Sugeno-Kangのようなファジィシステムは,動的非線形複合システムの全体特性を表現するために単純なサブモデルを結合するマルチモデルアプローチである。本論文では,正則化極端学習適応ニューロファジー推論システムと呼ぶ,新しいファジィシステムベースのソフトウェア信頼性予測モデルを提示し,その適切な正則化パラメータを決定するために,量子にヒントを得たバイナリ重力探索アルゴリズムを採用した。新しいモデルは,最適パラメータを探索するとき,ランダム性,計算量,および局所最適化を避けることができる。4つの実世界ソフトウェア故障データセットを用いた実験を行い,提案モデルの性能をある代表的なソフトウェア信頼性予測モデルと比較した。結果は,最適化パラメータを有する提案モデルが優れた性能を示すことを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  重力 ,  *学習 ,  計算量 ,  複合系 ,  ソフトウェア障害 ,  *正則化 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  ソフトウェア品質 ,  最適パラメータ ,  バイナリー ,  *パラメータ選択 ,  正則化パラメータ ,  ローカル最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 信頼できる機械学習アルゴリズム ,  知的依存モデリング ,  機械学習 ,  適応ニューロファジィ推論システム ,  逐次挙動モデリングと解析

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： パラメータ選択 ,  正則化 ,  ファジィ ,  学習 ,  故障予測