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软件缺陷分布预测技术及应用研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-29页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 软件缺陷预测技术分类第13-14页
    1.3 静态软件缺陷分布预测第14-21页
        1.3.1 软件缺陷分布预测原理第14-16页
        1.3.2 软件缺陷分布预测过程第16-17页
        1.3.3 缺陷分布预测模型评价第17-19页
        1.3.4 缺陷预测的验证数据集第19-21页
    1.4 国内外研究现状及分析第21-26页
        1.4.1 度量数据预处理研究现状第22-23页
        1.4.2 基础分类器选择研究现状第23-25页
        1.4.3 现有研究工作不足与改进第25-26页
    1.5 研究内容及贡献第26-27页
    1.6 论文的组织结构第27-29页
第2章 LLE-SVM缺陷分布预测模型第29-49页
    2.1 引言第29-30页
    2.2 预测模型概述第30-32页
    2.3 LLE数据降维第32-35页
    2.4 SVM缺陷预测第35-41页
        2.4.1 分类超平面第35-37页
        2.4.2 核函数选择第37-39页
        2.4.3 SVM分类第39-41页
    2.5 LLE-SVM参数选择第41-42页
        2.5.1 LLE参数选择第41页
        2.5.2 SVM参数选择第41-42页
    2.6 仿真实验及结果分析第42-48页
        2.6.1 实验数据集第43-44页
        2.6.2 模型验证仿真实验第44-47页
        2.6.3 实验结果及分析第47-48页
    2.7 本章小结第48-49页
第3章 IGA-SVM缺陷分布预测模型第49-72页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 改进的遗传算法(IGA)第50-57页
        3.2.1 遗传算法第50-53页
        3.2.2 IGA算法流程第53-56页
        3.2.3 概率调节方法第56-57页
    3.3 SVM缺陷预测第57页
    3.4 参数优化和度量元属性选择第57-61页
        3.4.1 编码方式第57-58页
        3.4.2 适应度评价第58-59页
        3.4.3 遗传操作参数选择第59页
        3.4.4 参数优化和属性选择第59-61页
    3.5 预测模型概述第61-63页
    3.6 仿真实验及结果分析第63-71页
        3.6.1 实验数据集第63-65页
        3.6.2 参数优化和度量属性选择仿真实验第65-68页
        3.6.3 模型验证仿真实验第68-71页
    3.7 本章小结第71-72页
第4章 JCUDA-BP缺陷分布预测模型第72-92页
    4.1 引言第72-73页
    4.2 BP缺陷预测第73-81页
        4.2.1 BP算法第73-79页
        4.2.2 BP分类预测第79-81页
    4.3 JCUDA数据并行处理第81页
    4.4 预测模型概述第81-83页
    4.5 仿真实验及结果分析第83-91页
        4.5.1 实验数据集及实验参数第83-86页
        4.5.2 实验环境第86-87页
        4.5.3 实验结果及分析第87-91页
    4.6 本章小结第91-92页
第5章 软件缺陷分布预测系统的设计与原型实现第92-101页
    5.1 引言第92页
    5.2 系统需求第92-96页
        5.2.1 功能性需求第94-96页
        5.2.2 非功能性需求第96页
    5.3 系统设计与原型实现第96-98页
        5.3.1 总体设计第96-98页
        5.3.2 预测过程第98页
    5.4 系统应用第98-100页
    5.5 本章小结第100-101页
结论第101-103页
    本文工作总结第101-102页
    未来工作展望第102-103页
参考文献第103-113页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第113-116页
致谢第116-117页
作者简介第117页

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