| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-14页 |
| 绪论 | 第14-18页 |
| ·选题的意义 | 第14-16页 |
| ·本文的创新之处 | 第16-17页 |
| ·各章节安排 | 第17-18页 |
| 第一章 软件可靠性工程简介 | 第18-29页 |
| ·软件可靠性工程的定义 | 第18-20页 |
| ·软件可靠性工程的内涵 | 第18-19页 |
| ·软件可靠性工程的定义 | 第19-20页 |
| ·软件可靠性相关概念 | 第20-23页 |
| ·相关定义 | 第20-23页 |
| ·影响软件可靠性的因素 | 第23页 |
| ·软件可靠性的测试过程 | 第23-26页 |
| ·软件可靠性建模 | 第26-29页 |
| 第二章 经典的软件可靠性模型 | 第29-42页 |
| ·软件可靠性模型的定义 | 第29-30页 |
| ·经典的软件可靠性模型介绍 | 第30-37页 |
| ·Jelinski-Moranda de-eutrophication模型 | 第30页 |
| ·Goel-Okumoto模型 | 第30-31页 |
| ·几何递减模型 | 第31-32页 |
| ·S-W模型 | 第32-33页 |
| ·SHOOMAN模型 | 第33-34页 |
| ·MUSA时间模型 | 第34-35页 |
| ·Littlewood贝叶斯排错模型 | 第35-36页 |
| ·Nelson模型 | 第36-37页 |
| ·总结 | 第37页 |
| ·软件可靠性模型的分类 | 第37-40页 |
| ·根据模型的用途划分 | 第37-40页 |
| ·根据模型的特征分类 | 第40页 |
| ·根据模型的应用阶段分类 | 第40页 |
| ·软件可靠性模型的预测结果评价指标 | 第40-42页 |
| 第三章 神经网络模型 | 第42-57页 |
| ·神经网络概述 | 第42页 |
| ·神经网络的基本机理和结构 | 第42-48页 |
| ·神经元及其行为机理 | 第43-46页 |
| ·神经元的数学模型 | 第46-48页 |
| ·神经网络模型用于预测软件可靠性 | 第48-57页 |
| ·神经网络的特性 | 第48-50页 |
| ·BP网络模型 | 第50-52页 |
| ·混合专家模型 | 第52-55页 |
| ·分层混合专家模型 | 第55-57页 |
| 第四章 级联软件可靠性模型研究 | 第57-70页 |
| ·级联软件可靠性模型提出背景 | 第57-58页 |
| ·级联软件可靠性模型 | 第58-62页 |
| ·实验研究 | 第62-69页 |
| ·实验一：使用SY51 数据 | 第62-66页 |
| ·实验二：使用CSR1 数据 | 第66-69页 |
| ·结果分析 | 第69-70页 |
| 第五章 软件可靠性混合模型 | 第70-85页 |
| ·混合模型的提出背景 | 第70-71页 |
| ·底层专家模型 | 第71页 |
| ·软件可靠性混合模型 | 第71-73页 |
| ·实验研究 | 第73-84页 |
| ·实验一：使用52 数据 | 第73-78页 |
| ·实验二：使用SY51 数据 | 第78-84页 |
| ·结果分析 | 第84-85页 |
| 第六章 分层混合软件可靠性模型 | 第85-101页 |
| ·分层混合软件可靠性模型提出背景 | 第85页 |
| ·底层专家模型 | 第85页 |
| ·分层混合软件可靠性模型 | 第85-88页 |
| ·实验研究 | 第88-100页 |
| ·结果分析 | 第100-101页 |
| 第七章 结论与进一步的工作 | 第101-103页 |
| ·级联软件可靠性模型 | 第101页 |
| ·软件可靠性混合模型 | 第101页 |
| ·分层混合软件可靠性模型 | 第101-102页 |
| ·进一步的工作 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-109页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110页 |