Яковина, В. С.2015-04-092015-04-092014Яковина В. С. Прогнозування відмов програмного забезпечення з використанням нейронної мережі на основі радіально-базисних функцій / В. С. Яковина // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2014. – № 805 : Інформаційні системи та мережі. – С. 230–236. – Бібліографія: 22 назви.https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/26709Використано радіально-базисну нейронну мережу для прогнозування відмов програмних продуктів. Досліджено вплив функції активації такої нейронної мережі на ефективність навчання та прогнозування відмов програмного забезпечення. Показано, що оптимальною функцією активації для цієї задачі є Inverse Multiquadric з 10 нейронами у вхідному шарі та 30 – у прихованому (квадрат коефіцієнта кореляції між прогнозованими та експериментальними даними становить 0,997, а середнє квадратичне відхилення – 14,4). In this paper the radial-basis neural network was used for software failures prediction. The influence of activation function of the RBF neural net on the learning efficiency and software failures prediction is studied. It is shown that the optimal activation function is Inverse Multiquadric with 10 neurons in the input layer and 30 neurons in the hidden one (square of Pearson correlation coefficient is 0.997 and mean deviation is 14.4).uaнадійність програмного забезпеченнячасовий ряднейронна мережа типу RBFфункція активаціїsoftware reliabilitytime seriesRBF neural networkactivation functionArticle