典型文献
基于粒子群优化BP神经网络的可靠性评估模型
文献摘要：
CPU的可靠性对计算机系统至关重要.针对神经网络等方法在可靠性分析与评估中参数优化困难、模型评估精度不够准确等问题,提出一种基于粒子群优化BP神经网络的可靠性评估模型.该模型利用由正弦映射优化的PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,提高BP神经网络的收敛速度以及评估精度.基于CPU中各功能模块的可靠度,根据改进的BP神经网络模型建立CPU的可靠性评估模型,通过模型训练与测试完成对CPU的可靠性评估.通过对比实验,验证该模型对辐射环境下CPU可靠性评估的有效性和准确性.
文献关键词：
CPU;可靠性评估;粒子群优化算法;BP神经网络;软错误
中图分类号：
作者姓名：
王颖颖;庄毅;孙逸帆
作者机构：
南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏 南京 211106
文献出处：
引用格式：
[1]王颖颖;庄毅;孙逸帆-.基于粒子群优化BP神经网络的可靠性评估模型)[J].计算机与现代化,2022(12):42-49
A类：
B类：
可靠性评估,CPU,计算机系统,可靠性分析,分析与评估,模型评估,正弦,PSO,权值,收敛速度,功能模块,可靠度,模型训练,辐射环境,粒子群优化算法,软错误
AB值：
0.25897
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