【摘 要】
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软件质量是指软件产品中能够满足给定需求的各种特性的总和，其主要的衡量因素是软件可靠性。软件可靠性具有涉及面广、容易量化等特点，同时作为软件质量的固有特性之一，软件可靠
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软件质量是指软件产品中能够满足给定需求的各种特性的总和，其主要的衡量因素是软件可靠性。软件可靠性具有涉及面广、容易量化等特点，同时作为软件质量的固有特性之一，软件可靠性又与其它软件质量特性有着密切的联系。软件可靠性预测是对软件失效行为的预测，它可以用来量化软件可靠性的状态和行为，帮助开发可信的软件。
现有的软件可靠性预测模型主要分为参数模型和无参模型两大类。神经网络模型是无参模型中的一种。在神经网络中，最常用的是BP网络。BP网络的实质是实现了一个从输入到输出的映射功能，适合于求解内部机制复杂的问题，同时具有一定的自学习能力。然而由于自身的原因，BP网络存在收敛速度慢，训练时间长，易陷入局部极小值等的缺点，需要对其进行优化改进。
目前，已有许多优化改进BP网络的研究，其中最普遍的是采用遗传算法，也有采用粒子群算法，克隆选择算法等的研究。在研究中人们发现，单独的优化算法在起优化作用时，由于算法自身有的擅长局部搜索，有的擅长全局搜索，很难得到完美的优化效果。如果将几种优化算法的优势集中到一个算法中，形成一个新的混合型优化算法，便可以使优化效果得到极大的提升。
本文简要介绍了软件可靠性模型中BP神经网络模型的原理和方法，重点研究了克隆选择算法和微分进化算法的原理及混合方法。为了验证混合得到的CSDE算法的优越性，文章采用两组软件可靠性失效数据进行实验对比。实验结果表明，CSDE算法的优化能力比单独的克隆选择算法有了较大提高。
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