| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第8-15页 |
| 1.1 问题的提出 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.4 论文研究内容与框架 | 第11-15页 |
| 2 软件项目可信度评价概述 | 第15-21页 |
| 2.1 软件可信度 | 第15页 |
| 2.2 软件可信度相关知识 | 第15-19页 |
| 2.2.1 软件可信度相关概念 | 第15-17页 |
| 2.2.2 传统的软件可信度传统评价方法 | 第17-19页 |
| 2.3 本文软件项目可信度评价模型的研究内容 | 第19页 |
| 2.4 软件项目可信度评价模型的目的和思路 | 第19-21页 |
| 3 软件项目可信度评价指标体系建立的实证研究 | 第21-35页 |
| 3.1 建立软件过程可信度评价指标体系 | 第21-32页 |
| 3.2 建立软件产品可信度评价指标体系 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基 T-S 模糊神经网络的软件项目可信度评价模型的建立 | 第35-41页 |
| 4.1 模糊神经网络的定义 | 第35页 |
| 4.2 T-S 模糊神经网络原理及改进 | 第35-39页 |
| 4.2.1 T-S FNN 结构的说明 | 第35-37页 |
| 4.2.2 用遗传算法调整 T-S FNN 的权值 | 第37-39页 |
| 4.3 基于 T-S 型模糊神经网络评价模型的建立 | 第39-41页 |
| 4.3.1 基于模糊神经网络的确定指标权重 | 第39-40页 |
| 4.3.2 T-S 型模糊神经网络的得出 | 第40-41页 |
| 5 软件项目相似案例实证研究 | 第41-48页 |
| 5.1 案例研究步骤 | 第41页 |
| 5.2 案例研究预期的结果 | 第41-42页 |
| 5.3 进行案例模型运行研究 | 第42-43页 |
| 5.4 案例结果展示 | 第43-46页 |
| 5.5 案例结果分析 | 第46页 |
| 5.6 研究结论 | 第46-48页 |
| 6 基于过程改进的软件项目可信度评价决策支持研究 | 第48页 |
| 7 结论与展望 | 第48-50页 |
| 7.1 工作总结 | 第48-49页 |
| 7.2 可能存在的问题 | 第49页 |
| 7.3 进一步的展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54-74页 |
| A：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54页 |
| B：参与的项目 | 第54-74页 |
