基于贝叶斯网络的软件缺陷预测技术研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题产生的背景 | 第9-11页 |
| ·软件缺陷预测的必要性 | 第9-10页 |
| ·软件缺陷预测技术的发展现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11页 |
| ·本文的主要结构 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 软件缺陷的相关知识 | 第13-24页 |
| ·与“缺陷”相关词语的解释 | 第13-14页 |
| ·软件缺陷的分类 | 第14-16页 |
| ·传统的分类方法 | 第14-16页 |
| ·基于过程的缺陷分类法 | 第16页 |
| ·缺陷数据分析 | 第16-18页 |
| ·缺陷密度 | 第17页 |
| ·缺陷估计 | 第17页 |
| ·缺陷密度估计 | 第17-18页 |
| ·软件缺陷分析统计方法 | 第18-19页 |
| ·统计过程控制法 | 第18-19页 |
| ·缺陷正交分类法 | 第19页 |
| ·其它方法 | 第19页 |
| ·缺陷管理的一般流程 | 第19-23页 |
| ·缺陷管理的重要性 | 第20页 |
| ·传统缺陷管理流程 | 第20-21页 |
| ·基于软件开发过程的软件缺陷管理 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 软件缺陷产生因素的贝叶斯网络分析 | 第24-36页 |
| ·贝叶斯网络与软件缺陷 | 第24页 |
| ·贝叶斯网络介绍 | 第24-29页 |
| ·基本理论和方法 | 第24-27页 |
| ·贝叶斯定理 | 第25页 |
| ·贝叶斯网络 | 第25-26页 |
| ·单连通和多连通贝叶斯网络 | 第26-27页 |
| ·贝叶斯网络的构造 | 第27页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第27-29页 |
| ·基于软件测试的缺陷产生因素分析 | 第29-30页 |
| ·基于软件开发过程的缺陷产生因素分析 | 第30-35页 |
| ·需求分析阶段的贝叶斯网络模型 | 第30-32页 |
| ·设计阶段的贝叶斯网络模型 | 第32-33页 |
| ·编码阶段的贝叶斯网络模型 | 第33-34页 |
| ·测试阶段的贝叶斯网络模型 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的软件缺陷预测模型 | 第36-51页 |
| ·软件缺陷预测方法探讨 | 第36-40页 |
| ·回归分析法 | 第36-37页 |
| ·基于历史数据的预测方法 | 第37-38页 |
| ·神经网络方法 | 第38-39页 |
| ·模糊神经网络方法 | 第39-40页 |
| ·贝叶斯网络软件缺陷预测方法分析 | 第40-41页 |
| ·基于贝叶斯网络的软件缺陷预测模型的建立 | 第41-46页 |
| ·设定变量集和变量域 | 第41页 |
| ·构建网络结构 | 第41-42页 |
| ·确定局部概率分布 | 第42-43页 |
| ·推理计算 | 第43-45页 |
| ·影响因素分析 | 第45-46页 |
| ·算法实现 | 第46-49页 |
| ·算法流程图 | 第46页 |
| ·算法描述 | 第46-49页 |
| ·预测模型分析 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 实例应用 | 第51-59页 |
| ·问题描述 | 第51页 |
| ·模型建立 | 第51-57页 |
| ·确定软件缺陷预测模型的变量集和变量域 | 第51-52页 |
| ·确定软件缺陷预测模型的网络结构 | 第52-53页 |
| ·概率表 | 第53-56页 |
| ·确定节点概率 | 第53-55页 |
| ·计算边界概率 | 第55-56页 |
| ·结果分析 | 第56-57页 |
| ·评估模型有效性 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| ·结语 | 第59-60页 |
| ·进一步工作 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65页 |
| 附录1. 论文发表情况 | 第65页 |
| 附录2. 参加学术情况 | 第65页 |
