摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
第1章 绪论 | 第8-14页 |
1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
1.2 软件可靠性研究现状 | 第9-11页 |
1.3 研究内容及组织结构 | 第11-14页 |
1.3.1 研究内容 | 第11-12页 |
1.3.2 组织结构 | 第12-14页 |
第2章 软件可靠性理论介绍 | 第14-24页 |
2.1 软件可靠性模型 | 第14-15页 |
2.2 云理论 | 第15-19页 |
2.2.1 云模型 | 第15-17页 |
2.2.2 云发生器 | 第17-19页 |
2.3 赋权方法 | 第19-21页 |
2.3.1 主观赋权法 | 第19-20页 |
2.3.2 客观赋权法 | 第20-21页 |
2.4 灰色模型 | 第21-23页 |
2.4.1 GM(1,1)模型建模原理 | 第21-22页 |
2.4.2 GM(1,1)模型建模过程 | 第22-23页 |
2.5 本章小结 | 第23-24页 |
第3章 软件可靠性评估指标权重确定 | 第24-32页 |
3.1 评估指标选取 | 第24-27页 |
3.2 评估指标权重的确定 | 第27-31页 |
3.2.1 主客观结合的赋权方法确定 | 第27页 |
3.2.2 主客观结合的赋权方法步骤 | 第27-31页 |
3.3 本章小结 | 第31-32页 |
第4章 基于云重心评判法的软件可靠性评估模型 | 第32-42页 |
4.1 评估模型流程 | 第32-36页 |
4.1.1 确定评测云发生器 | 第33-34页 |
4.1.2 确定各指标的云模型数字特征 | 第34页 |
4.1.3 计算综合云重心 | 第34-35页 |
4.1.4 计算加权偏离度并完成评估 | 第35-36页 |
4.2 应用实例 | 第36-40页 |
4.2.1 计算权重值 | 第37-39页 |
4.2.2 生成评测云发生器 | 第39页 |
4.2.3 计算综合云重心 | 第39-40页 |
4.2.4 计算偏离值 | 第40页 |
4.3 本章小结 | 第40-42页 |
第5章 基于改进GM(1,1)模型的软件可靠性预测 | 第42-54页 |
5.1 传统GM(1,1)模型的缺陷 | 第42页 |
5.2 基于改进GM(1,1)模型的软件缺陷预测 | 第42-45页 |
5.2.1 RANSAC算法 | 第42-43页 |
5.2.2 改进算法流程 | 第43-45页 |
5.3 应用实例 | 第45-52页 |
5.3.1 实验一 | 第48-50页 |
5.3.2 实验二 | 第50-52页 |
5.4 本章小结 | 第52-54页 |
第6章 软件可靠性评估及预测系统 | 第54-60页 |
6.1 系统设计 | 第54-56页 |
6.2 系统实现 | 第56-58页 |
6.3 本章小结 | 第58-60页 |
第7章 总结与展望 | 第60-62页 |
7.1 工作总结 | 第60页 |
7.2 相关工作展望 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-66页 |
附录 | 第66-68页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
致谢 | 第70-71页 |