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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-04 13:45 証拠ニューラルネットワークに基づくソフトウェア信頼性の区間推定 ○木村維新・肖 霄（都立大）  R2025-49 |
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| 抄録 | （和） | ソフトウェアシステムの品質を保証するには，信頼性の定量的な評価が不可欠である．近年，深層学習による故障発生予測が行われているが，多くは点推定に留まり，予測の不確実性を評価できないという課題がある．本稿では，証拠ニューラルネットワーク（Evidence Neural Network;ENN）を用いたソフトウェア信頼性の区間推定手法を新たに提案する．ENNは，これまでリチウムイオン電池の容量劣化予測などに応用されてきたが，本稿ではソフトウェアフォールトデータの特性に適合させるために拡張を行う．提案手法の特徴は，データの種類に依存せず，任意のデータに対して適応的に予測を行える点にある．実際のソフトウェアフォールトデータを用いた実験を通じて，本手法の有効性を示すとともに，ソフトウェア信頼性予測への適用可能性を考察する． |
| （英） | To ensure the quality of software systems, quantitative evaluation of reliability is essential. While deep learning-based failure prediction has been applied in recent years, most approaches remain limited to point predictions, lacking the ability to assess prediction uncertainty. This paper proposes a novel interval estimation method for software reliability using Evidence Neural Networks (ENN). While ENNs have been applied to tasks like predicting capacity degradation in lithium-ion batteries, this research extends the approach to suit the characteristics of software failure data. A key feature of the proposed method is its adaptability to predict for any number of detected failures, independent of the specific data type. Experiments using actual software failure data demonstrate the effectiveness of this method and explore its applicability to software reliability prediction. | |
| キーワード | （和） | ソフトウェア信頼性 / 証拠ニューラルネットワーク / 区間推定 / 不確実性の定量化 / フォールトデータ解析 / / / |
| （英） | Software Reliability / Evidence Neural Networks / Interval Estimation / Uncertainty Quantification / Fault Data Analysis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 268, R2025-49, pp. 1-6, 2025年12月. | |
| 資料番号 | R2025-49 | |
| 発行日 | 2025-11-27 (R) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | R2025-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
| 開催期間 | 2025-12-04 - 2025-12-04 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | 信頼性国際規格，保全性，信頼性一般，安全性一般 |
| テーマ（英） | Reliability International Standard, Maintainability, Reliability General, Safety General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | R |
| 会議コード | 2025-12-R |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 証拠ニューラルネットワークに基づくソフトウェア信頼性の区間推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Interval Estimation of Software Reliability Using Evidence Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソフトウェア信頼性 / Software Reliability |
| キーワード(2)（和/英） | 証拠ニューラルネットワーク / Evidence Neural Networks |
| キーワード(3)（和/英） | 区間推定 / Interval Estimation |
| キーワード(4)（和/英） | 不確実性の定量化 / Uncertainty Quantification |
| キーワード(5)（和/英） | フォールトデータ解析 / Fault Data Analysis |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 維新 / Ishin Kimura / キムラ イシン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： TMU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 肖 霄 / Xiao Xiao / シャオ シャオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： TMU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-04 13:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | R |
| 資料番号 | R2025-49 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.268 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-11-27 (R) |
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