基于特征选择和实例迁移的软件缺陷预测方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 缺陷预测的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 静态缺陷预测和动态缺陷预测 | 第10-12页 |
| 1.2.2 同项目缺陷预测 | 第12-13页 |
| 1.2.3 跨项目缺陷预测 | 第13-15页 |
| 1.2.4 跨公司缺陷预测 | 第15页 |
| 1.3 本文研究目标与内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-19页 |
| 第2章 软件缺陷预测相关基础 | 第19-31页 |
| 2.1 软件缺陷预测技术 | 第19-24页 |
| 2.1.1 相关概念 | 第19页 |
| 2.1.2 预测特征 | 第19-23页 |
| 2.1.3 预测算法 | 第23-24页 |
| 2.2 类不平衡学习 | 第24-26页 |
| 2.3 迁移学习技术 | 第26-28页 |
| 2.4 性能评价指标 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于特征选择的软件缺陷预测 | 第31-47页 |
| 3.1 方法动机 | 第31页 |
| 3.2 方法框架 | 第31-35页 |
| 3.2.1 特征相关性分析 | 第32-35页 |
| 3.2.2 特征冗余性分析 | 第35页 |
| 3.3 算法描述 | 第35-37页 |
| 3.4 实验 | 第37-46页 |
| 3.4.1 实验数据选择 | 第37-38页 |
| 3.4.2 研究问题 | 第38-39页 |
| 3.4.3 实验设计 | 第39页 |
| 3.4.4 实验结果与分析 | 第39-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于实例迁移的软件缺陷预测 | 第47-61页 |
| 4.1 方法动机 | 第47页 |
| 4.2 方法框架 | 第47-53页 |
| 4.2.1 类不平衡学习 | 第48-50页 |
| 4.2.2 实例迁移 | 第50-53页 |
| 4.3 算法描述 | 第53-54页 |
| 4.4 实验 | 第54-59页 |
| 4.4.1 实验数据选择 | 第54页 |
| 4.4.2 研究问题 | 第54-55页 |
| 4.4.3 实验设计 | 第55页 |
| 4.4.4 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 综合对比分析实验 | 第61-67页 |
| 5.1 本文算法对比实验 | 第61-63页 |
| 5.2 与现有软件缺陷预测技术对比实验 | 第63-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第75页 |
