一种软件密集系统故障预测方法

摘要

针对提升武器装备故障模型预测能力的需求,依据人工智能常见分析框架:"抽样-特征提取-训练-调优",提出一种软件密集系统故障预测方法.依据软件静态结构、运行时行为和失效机理,开展基于梯度提升决策树的特征工程研究;将故障预测问题抽象为机器学习问题,采用深度序列学习算法LSTM模型预测硬件量化特性值,采用随机森林分类方法,预测系统故障可能性,并通过雷达系统实例验证预测方法的可用性.