基于人工神经网络的软件老化状态检测文献综述

软件老化是软件系统长期运行过程中出现的不可避免的现象，表现为性能下降、资源泄漏、错误累积等问题，严重影响软件系统的可靠性和稳定性。

传统的软件老化检测方法往往依赖于人工经验或特定指标阈值设定，存在准确性低、适应性差等局限性。

近年来，人工神经网络作为一种强大的机器学习方法，在模式识别、预测分析等领域取得了显著成果，为软件老化状态检测提供了新的思路。

本文首先介绍了软件老化的概念、现象及危害，以及人工神经网络的基本原理和发展现状；其次，对基于人工神经网络的软件老化状态检测方法进行了综述，包括常见的人工神经网络模型、特征提取方法、模型训练与优化策略等；然后，对现有研究成果进行了比较分析，总结了不同方法的优缺点和适用场景；最后，展望了该领域未来的研究方向和发展趋势。

关键词：软件老化；状态检测；人工神经网络；机器学习；深度学习

#1.1软件老化软件老化是指软件系统在长时间运行过程中，由于各种原因导致其性能逐渐下降、资源消耗增加、故障率上升的现象。

它是一种累积性的退化过程，如果不及时处理，会导致系统崩溃、数据丢失等严重后果。

软件老化的常见原因包括：内存泄漏:程序未能释放不再使用的内存空间，导致可用内存逐渐减少。

资源耗尽:系统资源，如文件描述符、数据库连接等，被过度占用而无法释放。

数据错误累积:程序运行过程中产生的错误数据逐渐累积，影响系统正常运行。