面向软件度量的复合式属性选择算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 特征选择算法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 软件度量属性选择 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 文章结构说明 | 第15-16页 |
| 第2章 特征选择算法适应性分析 | 第16-25页 |
| 2.1 软件度量属性选择的特点分析 | 第16-17页 |
| 2.2 适用于软件度量属性选择的算法分析 | 第17-24页 |
| 2.2.1 数据预处理方法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 搜索策略 | 第19-21页 |
| 2.2.3 特征子集评估方法 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 复合式属性选择算法（RGB）研究 | 第25-41页 |
| 3.1 算法提出的背景 | 第25页 |
| 3.2 算法总体描述 | 第25-27页 |
| 3.3 选择RGB算法的原因 | 第27-28页 |
| 3.4 遗传算法种群初始化 | 第28-34页 |
| 3.5 遗传算法的个体评估 | 第34-36页 |
| 3.6 自适应遗传操作 | 第36-38页 |
| 3.7 回溯法确定最优特征子集 | 第38-39页 |
| 3.8 算法时间复杂度分析 | 第39-40页 |
| 3.9 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 软件度量属性选择仿真实验与结果分析 | 第41-54页 |
| 4.1 实验环境及实验数据 | 第41-42页 |
| 4.2 实验参数和阈值设置 | 第42-43页 |
| 4.3 实验安排 | 第43-46页 |
| 4.3.1 初始种群获取 | 第43-44页 |
| 4.3.2 度量属性的基因表达 | 第44-45页 |
| 4.3.3 个体适应度计算与选择 | 第45页 |
| 4.3.4 获得最优属性子集 | 第45-46页 |
| 4.4 试验结果 | 第46-47页 |
| 4.5 结果分析 | 第47-52页 |
| 4.5.1 属性选择必要性分析 | 第47-49页 |
| 4.5.2 与其他预测模型的比较 | 第49-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 研究生期间的工作成果 | 第60页 |
