Sammanfattning Även om många algoritmer och tekniker har utvecklats för att uppskatta tillförlitligheten hos komponentbaserade programvarusystem (CBSS), mycket mer forskning behövs. Det är svårt att uppskatta tillförlitligheten hos en CBSS eftersom det beror på två faktorer: komponentens tillförlitlighet och limkodstillförlitlighet. Tillförlitlighet är dessutom ett verkligt fenomen med många tillhörande realtidsproblem. Mjuka datortekniker kan bidra till att lösa problem vars lösningar är osäkra eller oförutsägbara. Ett antal mjuka beräkningsmetoder för att uppskatta CBSS tillförlitlighet har föreslagits. Dessa tekniker lär sig av det förflutna och fångar upp befintliga mönster i data. De två grundläggande elementen i mjuk databehandling är neurala nätverk och suddig logik. I detta dokument föreslår vi en modell för att uppskatta CBSS tillförlitlighet, känd som ett adaptivt neuro fuzzy inference system (ANFIS), som bygger på dessa två grundläggande delar av mjuk databehandling, och vi jämför dess prestanda med en vanlig FIS (fuzzy inference system) för olika datamängder.
Tyagi och Sharma Ref föreslog en ANFIS-modell för uppskattning av Component-Based Software Reliability (CBSR) med olika statistikuppsättningar.
An adaptive neuro fuzzy model for estimating the reliability of component-based software systems
{'venue': None, 'journal': 'Applied Computing and Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}