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基于连续协同机器学习算法的嵌入式软件可靠性预测模型研究
文献摘要：
为优化嵌入式软件可靠性预测智慧可控感知机制,构建了基于连续协同机器学习算法的嵌入式软件可靠性预测模型.构建连续协同机器学习算法机制实现嵌入式软件可靠性精准预测,利用深度LSTM构建时间正序下的嵌入式软件核心要素样本精准预测机制,利用DCNN对数据池后置测试集进行隐性知识感知并输出最优预测结果.最后,对模型开展了工程应用实践验证,结果表明,模型满足嵌入式软件可靠性预测智慧化改造需求,大幅度优化了嵌入式软件可靠性预测智慧可控感知机制.
文献关键词：
嵌入式软件;可靠性预测;连续协同机器学习;深度LSTM;DCNN算法
中图分类号：
作者姓名：
张博云;海诗婧;魏佳庆
作者机构：
西安理工大学,西安710048;东北财经大学萨里国际学院
文献出处：
引用格式：
[1]张博云;海诗婧;魏佳庆-.基于连续协同机器学习算法的嵌入式软件可靠性预测模型研究)[J].单片机与嵌入式系统应用,2022(01):39-42,47
A类：
连续协同机器学习
B类：
于连,机器学习算法,嵌入式软件,软件可靠性,可靠性预测,感知机,算法机制,精准预测,预测机制,DCNN,数据池,后置,测试集,隐性知识,知识感知,实践验证,改造需求
AB值：
0.220564
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