基于模糊小波神经网络的软件可靠性增长模型的研究的开题报告题目：基于模糊小波神经网络的软件可靠性增长模型的研究一、选题背景及意义随着软件系统的不断增长和复杂化，软件可靠性成为了一项非常重要的研究方向。现有的软件可靠性增长模型往往基于传统的数学统计方法或者神经网络等方法进行建模，但这些方法往往存在一定的局限性，无法完全适应软件系统不断变化的特性。因此，本研究计划基于模糊小波神经网络的方法对软件可靠性进行预测和增长模型的建立，以提高软件系统的可靠性，提高软件系统的稳定性，为实现软件系统的可持续发展奠定基础。二、研究内容及方法1.研究现有的软件可靠性增长模型及其存在的问题。2.探究模糊小波神经网络的理论和方法，分析其在软件可靠性预测和增长模型建立中的适用性。3.设计和实现基于模糊小波神经网络的软件可靠性增长模型，通过模型在实际软件系统上的应用和测试验证模型的有效性和可靠性，并与传统方法进行对比分析。4.研究模型应用的优化策略，提高模型的可靠性和预测精度，使其更好地适应不断变化的软件系统。三、预期成果及研究意义本研究计划设计和实现基于模糊小波神经网络的软件可靠性增长模型，通过实际软件系统的测试验证其有效性和可靠性，并与传统方法进行对比分析。同时，研究模型应用的优化策略，提高模型的可靠性和预测精度，为软件系统的可持续发展奠定基础。预期成果包括：1.设计和实现基于模糊小波神经网络的软件可靠性增长模型；2.验证模型在实际软件系统上的有效性和可靠性；3.分析模型与传统方法的优缺点；4.提出模型应用的优化策略，为软件系统可持续发展提供理论基础。四、进度安排第一年：1.开展文献综述，研究现有的软件可靠性增长模型及其存在的问题；2.学习模糊小波神经网络的理论和方法，分析其在软件可靠性预测和增长模型建立中的适用性；3.开始设计和实现基于模糊小波神经网络的软件可靠性增长模型。第二年：1.完成基于模糊小波神经网络的软件可靠性增长模型的设计和实现；2.在实际软件系统上进行模型测试和应用；3.验证模型在实际软件系统中的有效性和可靠性，并与传统方法进行对比分析。第三年：1.分析模型在实际软件系统中的优缺点；2.提出模型应用的优化策略，提高模型的可靠性和预测精度；3.完善论文撰写并进行论文答辩。五、参考文献1.Musilek,P.,&Rausch,T.(2005).Softwarereliabilitygrowthmodels.InEncyclopediaofsoftwareengineering(pp.1150-1165).JohnWiley&Sons,Inc.2.Park,J.Y.,&Lee,D.H.(2005).Aneuralnetwork-basedsoftwarereliabilitymodelusingentropyandfuzzylogic.ExpertSystemswithApplications,29(3),694-704.3.Zhang,J.,&Tan,X.(2012).Asoftwarereliabilitygrowthmodelbasedonfuzzyneuralnetwork.MathematicalandComputerModelling,55(3),1073-1083.4.Wu,Z.,Chen,J.,&Niu,J.(2014).Anewsoftwarereliabilitygrowthmodelcombinedwiththefuzzyneuralnetwork.MathematicalProblemsinEngineering,2014.5.溪澜.基于模糊小波神经网络的软件可靠性增长预测研究[D].沈阳:沈阳理工大学,2016.