软件老化分析

软件老化

++课程++:软件质量分析



作业



解答

Python代码如下:

python 复制代码
n = int(input("类别数:"))
theta = list(map(float, input("各个类别的权重:").split()))
m = list(map(int, input("各个类别的度量元数量:").split()))
R = []
BETA = []
for i in range(n):
    beta = list(map(float, input("第{0}个类别-各个度量元的权重:".format(i + 1)).split()))
    r = list(map(float, input("第{0}个类别-各个度量元的该时刻最大风险值:".format(i + 1)).split()))
    BETA.append(beta)
    R.append(r)

import math
Hs = []
Us = []
for i in range(n):
    H = 0
    for j in range(m[i]):
        H += BETA[i][j] * math.log10(R[i][j])
    U = max(10 * math.exp(-H), 1)
    Hs.append(H)
    Us.append(U)

print("各类别的熵:{0}".format(Hs))
print("各类别的可信值:{0}".format(Us))
T = 1
for i in range(n):
    T *= math.pow(Us[i], theta[i])
print("可信值:{0}".format(T))

运行结果如下:

python 复制代码
# 当t=0时
类别数: 5
各个类别的权重: 0.539 0.125 0.238 0.049 0.049
各个类别的度量元数量: 15 4 7 2 2
第1个类别-各个度量元的权重: 0.0506 0.1845 0.0238 0.0238 0.0774 0.0774 0.0774 0.0238 0.0238 0.0506 0.0506 0.0238 0.0238 0.1042 0.1845
第1个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
第2个类别-各个度量元的权重: 0.25 0.25 0.25 0.25
第2个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 1 1 1 1
第3个类别-各个度量元的权重: 0.2340 0.1064 0.1064 0.2340 0.1064 0.1064 0.1064
第3个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 1 1 1 1 1 1 1
第4个类别-各个度量元的权重: 0.2 0.8
第4个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 1 1
第5个类别-各个度量元的权重: 0.1 0.9
第5个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 1 1
各类别的熵:[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
各类别的可信值:[10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0]
可信值: 10.0

# 当t=10时
类别数: 5
各个类别的权重: 0.539 0.125 0.238 0.049 0.049
各个类别的度量元数量: 15 4 7 2 2
第1个类别-各个度量元的权重: 0.0506 0.1845 0.0238 0.0238 0.0774 0.0774 0.0774 0.0238 0.0238 0.0506 0.0506 0.0238 0.0238 0.1042 0.1845
第1个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 7 7 9 7 7 4 7 9 7 1 7 9 1 4 7
第2个类别-各个度量元的权重: 0.25 0.25 0.25 0.25
第2个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 7 7 7 9
第3个类别-各个度量元的权重: 0.2340 0.1064 0.1064 0.2340 0.1064 0.1064 0.1064
第3个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 7 10 7 9 4 10 4
第4个类别-各个度量元的权重: 0.2 0.8
第4个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 9 7
第5个类别-各个度量元的权重: 0.1 0.9
第5个类别-各个度量元的该时刻最大风险值: 7 9
各类别的熵: [0.7458799513127149, 0.8723841573705238, 0.8518824861842456, 0.8669269338992704, 0.9433280624968181]
各类别的可信值: [4.743167406123722, 4.1795389258142865, 4.266110860961348, 4.20240995313211, 3.893299624085329]
可信值: 4.481945667961918
相关推荐
biter down6 小时前
14:pytest-order 插件 顺序控制案例
开发语言·python·pytest
测试开发-学习笔记6 小时前
从0开始搭建自动化(一)-appium+python
python·自动化
㳺三才人子6 小时前
初探 Flask
后端·python·flask·html
AI算法沐枫7 小时前
机器学习到底是什么?
人工智能·python·深度学习·机器学习·数据挖掘·大模型·#ai
小技与小术7 小时前
玩转Flask
开发语言·python·flask
SilentSamsara7 小时前
Python 性能优化:tracemalloc、profiling 与 C 扩展加速
开发语言·python·青少年编程·性能优化
冰小忆7 小时前
大驼峰命名规范和小驼峰命名规范的区别是什么?
开发语言·python
高洁018 小时前
知识图谱:AI的超级大脑
人工智能·python·数据挖掘·知识图谱
知识分享小能手8 小时前
Flask入门学习教程,从入门到精通,Flask智能租房——前期准备 知识点详解(5)
python·学习·flask
Curvatureflight8 小时前
【架构实战】生产级大模型 API 接入指南:流式响应(Streaming)异常处理与监控闭环
python·架构