ABSTRACT Software åldrande är ett vanligt fenomen som finns i system som kräver långa driftsperioder, särskilt i Internet-of-Things miljöer. Ryggförökning (BP) neurala nätverket har antagits i stor utsträckning för att förutsäga trenden av programvara åldrande. Vikten och tröskeln för BP neurala nätverket är dock slumpmässigt initierad, så det är lätt att få de otillfredsställande lokala optimala lösningar och konvergens hastighet dator är långsam. I detta papper föreslår vi en ny metod för åldrande av programvara med hjälp av den artificiella bikolonialgoritmen för att optimera BP neurala nätverksmodellen för att uppnå bättre noggrannhet för åldrande av programvara. Experimentet resultat visar att vår metod passar förutsägelsen trenden av programvara åldrande mer exakt än den traditionella BP neurala nätverket, och vår metod har också snabbare konvergens hastighet och stabilare förutsägelse resultat. INDEX TERMS Artificiell bikolonialgoritm, BP neurala nätverk, programvara åldrande, förutsägelse noggrannhet.
Liu och Meng Ref föreslog en metod för att förutsäga programvara åldrande.
Integrating Artificial Bee Colony Algorithm and BP Neural Network for Software Aging Prediction in IoT Environment
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}