朱小梅
- 作品数：8 被引量：30H指数：3
- 供职机构：西南石油大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：四川省自然科学基金国家自然科学基金四川省教育厅青年基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理石油与天然气工程理学更多>>
- 基于主成分分析的BP神经网络算法在软件风险识别中的应用研究
- 在调研软件风险识别文献的基础上,建立了软件风险识别多层次的指标体系,为提高样本使用效率,降低风险识别模型的复杂度,利用主成分法进行降维与去噪,最后利用比较成熟的智能机器算法BP神经网络建立了软件风险识别模型,通过实证分析...
- 朱小梅杨先凤吕南
- 关键词：主成分BP神经网络
- 文献传递
- 基于多模型变权重组合的软件可靠性仿真研究被引量：2
- 2012年
- 研究提高软件可靠性预测精度问题,对软件可靠性研究已成为当前软件工程的一个研究热点,传统的单一软件可靠性模型由于使用的技术及提取的信息有限,软件可靠性预测精度不高。为提高软件可靠性预测精度,在建立多种单一软件可靠性预测模型的基础上,提出一种样本点的多模型变权重组合模型。将多种预测技术有效地聚合在一起,取长补短,在样本数据有限的情况下,不仅改善了样本内学习能力也增强了样本外的泛化能力,提高了综合预测精度。仿真验证模型无论在样本内还是样本外都较优于经过模拟退火算法优化的BP神经网络(SA-BP)及经过遗传算法优化的最小二乘支持向量机(GA-LSVM),说明变权重组合模型是一种精度更高的软件可靠性失效数据预测模型,具有较好的应用推广价值。
- 朱小梅郭志钢杨先凤
- LS-SVM-GA算法在油田产量预测中的应用研究被引量：8
- 2010年
- 油田产量预测是油田开发动态分析最重要的内容之一,也是油田开发优化决策的基础。在介绍最小二乘支持向量机(LS-SVM)及遗传算法(GA)的原理基础上,建立LS-SVM-GA模型,并用该模型对某气田天然气产量进行预测。通过二个性能指标将其与LS-SVM和BP神经网络模型进行对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,LS-SVM-GA模型的预测精度较高,范化能力较强,能够利用该模型对气田天然气产量进行预测。
- 朱小梅杨先凤张群燕
- 关键词：天然气产量
- 基于遗传算法优化的LS-SVM模型的应用研究被引量：3
- 2009年
- 文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理，利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比，结果表明，在样本有限保证一定精度的情况下，遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强，能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测，并在最后利用该模型预测2007-2009年四川省天然气消费量。
- 刘险峰郭志钢朱小梅
- 关键词：最小二乘支持向量机遗传算法
- 石油价格预测算法的仿真研究被引量：9
- 2011年
- 研究石油价格变化趋势问题,由于价格的不确定性,石油价格变化具有非线性、突变性和随机性。传统预测方法均是基于线性建模的,无法很好描述石油价格变化规律,从而预测精度较低。为提高石油价格预测精度,提出一种小波神经网络的石油价格预测模型。根据小波分析优异的多尺变分析功能和神经网络非线性预测能力对石油价格变化趋势进行仿真预测。仿真结果表明,相对于传统石油价格预测模型,小波神经网络提高了预测精度,降低了预测误差,更好的反映了石油价格的变化规律,是一种有效、高精度的石油价格预测工具,为预测石油的价格提供了参考。
- 朱小梅郭志钢
- 关键词：石油价格小波神经网络
- 面向对象软件的测试技术研究
- 软件测试是保证软件质量，提高软件可靠性的重要手段。随着面向对象开发技术的飞速发展，面向对象的特征使得传统的软件测试方法已不能满足需要，而相较于面向对象的分析、设计和编程语言的研究，面向对象的测试技术尚显薄弱。因此面向对象...
- 朱小梅
- 关键词：面向对象技术测试数据遗传算法软件测试软件质量
- 文献传递
