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基于机器学习的软件缺陷预测技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-13页
图形目录第13-14页
表格目录第14-15页
简略字表第15-17页
主要符号表第17-19页
第一章 绪论第19-29页
   ·软件可靠性面临的挑战第19-20页
   ·软件缺陷预测技术研究内容及意义第20-24页
     ·软件缺陷预测基本概念第20-22页
     ·软件缺陷预测研究的基本内容第22-23页
     ·软件缺陷预测的研究意义第23-24页
   ·本文研究内容与创新点第24-27页
     ·研究内容第24-26页
     ·研究成果与创新点第26-27页
   ·论文结构第27-29页
第二章 软件缺陷预测相关技术第29-50页
   ·预测模型的发展第29-30页
   ·预测模型的特征属性第30-32页
   ·软件缺陷预测的模型及相关算法第32-47页
     ·基于监督学习的缺陷预测算法第32-39页
       ·基于示例学习的预测模型第33-34页
       ·基于决策树的预测模型第34-36页
       ·基于朴素贝叶斯的预测模型第36-37页
       ·基于支持向量机的预测模型第37-38页
       ·基于集成的预测模型第38-39页
     ·基于无监督的软件缺陷预测模型及相关算法第39-42页
     ·基于半监督的软件缺陷预测模型及相关算法第42-43页
     ·基于回归模型的软件缺陷预测方法第43-45页
     ·基于属性约简的缺陷预测方法第45-47页
   ·预测模型的评估指标第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第三章 基于迁移学习的软件缺陷预测第50-72页
   ·迁移学习第50-52页
     ·简述第51-52页
     ·相关研究第52页
   ·软件缺陷预测的迁移学习模型第52-55页
     ·预测模型的适应性问题阐述第52-53页
     ·软件缺陷预测的迁移学习模型第53-55页
   ·基于朴素贝叶斯的迁移学习算法第55-60页
     ·NB 预测算法第55-56页
     ·TNB 算法第56-59页
     ·TNB 算法分析第59-60页
   ·实验与分析第60-71页
     ·比较的算法第60页
     ·数据集介绍第60-61页
     ·性能评估参数第61-62页
     ·实验结果及分析第62-71页
   ·本章小结第71-72页
第四章 基于抽样与集成的半监督软件缺陷预测第72-92页
   ·半监督软件缺陷预测第72-78页
     ·半监督软件缺陷预测模型第72-74页
     ·半监督学习概述第74-77页
     ·半监督学习存在的问题分析第77-78页
   ·基于抽样与集成的预测算法第78-83页
     ·算法描述第78-81页
     ·基础分类器第81-82页
     ·算法分析第82-83页
   ·实验与分析第83-91页
     ·数据集第83页
     ·实验结果第83-91页
   ·本章小节第91-92页
第五章 基于主动学习的软件缺陷预测第92-101页
   ·研究背景第92-94页
   ·两阶段主动学习算法第94-98页
     ·第一阶段获取代表性数据第95-96页
     ·第二阶段获取关键信息数据第96-98页
   ·实验与分析第98-100页
   ·本章小结第100-101页
第六章 基于核理论的软件缺陷预测第101-117页
   ·缺陷预测中类不平衡问题第101-103页
     ·类不平衡问题的研究意义第101-102页
     ·解决类不平衡问题的方法第102-103页
   ·核理论第103-107页
     ·核理论简述第104-107页
     ·基于核理论的属性约简方法第107页
   ·基于非对称的核主成分分析分类算法第107-115页
     ·线性映射与非线性映射第107-108页
     ·核方法中类不平衡问题的影响分析第108-113页
     ·非对称的核主成分分类算法第113-115页
   ·实验与分析第115-116页
     ·性能评价的度量第115页
     ·实验结果与分析第115-116页
   ·本章小结第116-117页
第七章 结束语第117-120页
   ·全文总结第117-118页
   ·进一步研究工作第118-120页
致谢第120-121页
参考文献第121-132页
攻博期间取得的研究成果第132-133页
攻博期间参加的科研项目第133-134页

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