基于序列分解与重构的软件可靠性预测方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图表清单 | 第8-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 经典软件可靠性预测模型 | 第14-15页 |
| 1.2.2 数据驱动的可靠性预测模型 | 第15-17页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 软件可靠性建模与预测理论 | 第19-25页 |
| 2.1 软件可靠性预测的相关理论 | 第19-20页 |
| 2.1.1 软件可靠性 | 第19页 |
| 2.1.2 软件可靠性度量参数 | 第19-20页 |
| 2.2 软件可靠性建模过程 | 第20-23页 |
| 2.2.1 传统可靠性增长模型建模过程 | 第21页 |
| 2.2.2 数据驱动的软件可靠性建模过程 | 第21-23页 |
| 2.3 软件可靠性模型的预测结果评价指标 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于残差序列的软件可靠性预测模型 | 第25-37页 |
| 3.1 基本建模思想 | 第25页 |
| 3.2 基本预测技术 | 第25-32页 |
| 3.2.1 ARIMA 模型 | 第25-28页 |
| 3.2.2 基因表达式编程算法 | 第28-32页 |
| 3.3 模型提出 | 第32页 |
| 3.4 实验分析 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于经验模态分解的软件可靠性预测模型 | 第37-50页 |
| 4.1 基本建模思想 | 第37页 |
| 4.2 基本求解技术 | 第37-43页 |
| 4.2.1 经验模态分解 | 第37-38页 |
| 4.2.2 支持向量回归 | 第38-42页 |
| 4.2.3 灰色系统理论 | 第42-43页 |
| 4.3 模型提出 | 第43-44页 |
| 4.3.1 EMD-SVR&GM 模型 | 第43页 |
| 4.3.2 EMD-GEP 模型 | 第43-44页 |
| 4.4 实验分析 | 第44-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于奇异谱分解的软件可靠性预测模型 | 第50-63页 |
| 5.1 基本建模思想 | 第50页 |
| 5.2 奇异谱分析理论基础 | 第50-52页 |
| 5.3 模型提出 | 第52-53页 |
| 5.4 实验分析 | 第53-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 模型结果分析及引发的新探讨 | 第63-70页 |
| 6.1 残差序列模型 | 第63-66页 |
| 6.2 经验模态分解模型 | 第66-67页 |
| 6.3 奇异谱分析模型 | 第67-68页 |
| 6.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 总结 | 第70-71页 |
| 7.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表（录用）论文情况 | 第77页 |
