| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-14页 |
| 英文缩略语表 | 第14-16页 |
| 目录 | 第16-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-30页 |
| ·研究背景 | 第19-24页 |
| ·软件工程的早期质量控制 | 第20-21页 |
| ·软件质量预测及其相关概念 | 第21-23页 |
| ·软件质量预测在实际工程中的意义 | 第23-24页 |
| ·研究目的及意义 | 第24-27页 |
| ·传统软件质量模型存在的不足 | 第24-25页 |
| ·基于广义半监督学习方法的软件质量模型 | 第25-27页 |
| ·主要工作和创新点 | 第27-28页 |
| ·论文结构和章节安排 | 第28-30页 |
| 第二章 传统软件质量预测 | 第30-59页 |
| ·传统软件预测质量方法 | 第30-35页 |
| ·软件质量的概念 | 第30-32页 |
| ·软件质量预测建模的主要框架 | 第32-35页 |
| ·软件度量 | 第35-42页 |
| ·软件度量的概念 | 第35-36页 |
| ·软件度量的分类 | 第36-37页 |
| ·一些重要的软件度量组 | 第37-42页 |
| ·软件质量建模的主要算法 | 第42-53页 |
| ·多元统计分析 | 第42-44页 |
| ·人工神经网络 | 第44-48页 |
| ·贝叶斯方法 | 第48-49页 |
| ·决策树 | 第49页 |
| ·支持向量机 | 第49-50页 |
| ·半监督学习算法 | 第50-52页 |
| ·其它算法和模型 | 第52-53页 |
| ·模型评估方法 | 第53-58页 |
| ·常用评估参数 | 第53-55页 |
| ·ROC 曲线 | 第55-57页 |
| ·模型的检验策略 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第三章 基于多示例学习的软件质量预测 | 第59-87页 |
| ·多示例学习 | 第59-62页 |
| ·概念 | 第59-60页 |
| ·术语和数学表达 | 第60-61页 |
| ·相关研究 | 第61-62页 |
| ·软件质量预测的多示例学习模型 | 第62-65页 |
| ·研究目的和意义 | 第62-64页 |
| ·多示例学习模型 | 第64-65页 |
| ·多示例学习框架下的监督学习 | 第65-75页 |
| ·多示例学习框架下的监督学习方法SL-B 和SL-I | 第65-67页 |
| ·SL-I 的错分率估计 | 第67-75页 |
| ·多示例学习与监督学习的实验比较 | 第75-86页 |
| ·选用算法 | 第75-77页 |
| ·数据集介绍 | 第77-81页 |
| ·算法评估标准 | 第81页 |
| ·实验结果及分析 | 第81-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第四章 结构化核函数在软件质量预测中的应用 | 第87-119页 |
| ·结构化核函数方法简介 | 第87-93页 |
| ·概述 | 第87-89页 |
| ·结构化数据的核函数 | 第89-93页 |
| ·支持向量机简述 | 第93-103页 |
| ·支持向量机理论概述 | 第94-97页 |
| ·实用支持向量机介绍 | 第97-103页 |
| ·软件质量预测的结构化核函数方法 | 第103-108页 |
| ·知识表示：面向对象型软件的结构化架构 | 第103-104页 |
| ·分层核函数（Layered Kernel） | 第104-106页 |
| ·学习流程和步骤 | 第106-108页 |
| ·实验 | 第108-118页 |
| ·二分树（Bi-tree）人工数据集 | 第108-111页 |
| ·实际工程数据集 | 第111-116页 |
| ·结构化核函数方法与多示例学习的比较 | 第116-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第五章 软件质量预测的主动学习方法 | 第119-143页 |
| ·主动学习方法 | 第119-122页 |
| ·简述 | 第119-121页 |
| ·相关研究 | 第121-122页 |
| ·主动学习中的关键性问题 | 第122-131页 |
| ·样本选择算法 | 第122-129页 |
| ·主动学习模型的评价标准 | 第129-131页 |
| ·采用主动学习方法的软件质量建模实验 | 第131-138页 |
| ·建模算法 | 第132-134页 |
| ·选用数据集 | 第134页 |
| ·实验结果 | 第134-138页 |
| ·关于主动型软件质量预测的讨论 | 第138-141页 |
| ·对于软件测试的指导意义 | 第138-140页 |
| ·主动学习方法与前两种学习方法的比较 | 第140-141页 |
| ·本章小结 | 第141-143页 |
| 第六章 结论与展望 | 第143-146页 |
| ·本文工作总结 | 第143-145页 |
| ·未来研究展望 | 第145-146页 |
| 参考文献 | 第146-165页 |
| 附录 软件质量预测工具包TESTING GATE | 第165-167页 |
| 攻读博士期间已发表或录用的论文 | 第167-168页 |
| 致谢 | 第168-170页 |