本发明公开了一种基于相关向量回归估计的软件失效时间预测方法,它对软件失效时刻与在它之前的m个失效时刻数据进行学习从而捕捉失效时刻之间的内在依赖关系,由此构建基于相关向量机软件可靠性预测方法。由于充分考虑了软件可靠性预测的小样本特性,采用核函数技术能克服观测变量多于观测样本数的情形以及变量之间存在的多重共线性,因此不会出现神经网络等建模方法所产生的模型“过拟合”情况。在新预测方法中,随着软件失效不断发生,模型参数将不断自动调整以适应失效过程的动态变化,从而实现软件可靠性的自适应预测,有效提高软件失效预测模型的适应能力。
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