摘要：对基于构件结构复杂度较高的Web系统进行可靠性评估时,基于状态或基于路径的软件可靠性评估模型计算复杂度较高,鲁棒性不足。为此,提出了一种计算复杂度低、鲁棒性强的基于构件的前馈神经网络可靠性模型CBPRM。CBPRM将Web系统中各构件的可靠性作为前馈神经网络输入,并基于构件可靠性敏感度对神经元进行动态优化,Web系统可靠性评估由前馈神经网络输出实现。理论分析和实验结果表明,在基于构件结构复杂度较高的Web系统可靠性评估中,CBPRM的计算复杂度低于对比模型,并可确保可靠性评估精度。

关键词：可靠性模型 基于构件web系统 可靠性敏感度 前馈神经网络 

单位：电子科技大学计算机科学与工程学院 四川成都611731 江西财经大学 江西南昌330013