| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12页 |
| 1.2 软件缺陷预测的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 主成分分析研究历史与现状 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容和论文结构 | 第16-17页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 相关概念及理论基础 | 第18-28页 |
| 2.1 软件缺陷预测 | 第18-24页 |
| 2.1.1 相关概念 | 第18页 |
| 2.1.2 软件度量元 | 第18-20页 |
| 2.1.3 软件缺陷预测模型 | 第20-22页 |
| 2.1.4 软件缺陷预测结果评价指标 | 第22-24页 |
| 2.2 主成分分析 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于主成分分布函数的软件缺陷预测模型 | 第28-45页 |
| 3.1 基本建模思想 | 第28页 |
| 3.2 数据不平衡问题 | 第28-29页 |
| 3.3 SMOTE算法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 经典SOMTE算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 Borderline-SMOTE算法 | 第30-31页 |
| 3.4 模型提出 | 第31-35页 |
| 3.4.1 分布函数拟合 | 第31-32页 |
| 3.4.2 “3-s”原则 | 第32-33页 |
| 3.4.3 去除噪声样本 | 第33页 |
| 3.4.4 具体算法步骤 | 第33-35页 |
| 3.5 实验分析 | 第35-44页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第35-36页 |
| 3.5.2 实验分析 | 第36-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于加权核主成分分析的软件缺陷预测模型 | 第45-57页 |
| 4.1 基本建模思想 | 第45页 |
| 4.2 核主成分分析 | 第45-48页 |
| 4.2.1 核主成分分析的推导 | 第45-47页 |
| 4.2.2 核主成分分析算法过程 | 第47页 |
| 4.2.3 核函数的选择 | 第47-48页 |
| 4.3 Tomek抽样 | 第48-49页 |
| 4.4 模型提出 | 第49-51页 |
| 4.5 实验分析 | 第51-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于主成分分析的PCA-Copula软件缺陷预测模型 | 第57-72页 |
| 5.1 基本建模思想 | 第57页 |
| 5.2 Copula函数的相关理论 | 第57-63页 |
| 5.2.1 Copula函数定义 | 第57-59页 |
| 5.2.2 Copula函数参数估计方法 | 第59-60页 |
| 5.2.3 Copula函数选择方法 | 第60-61页 |
| 5.2.4 Pair-Copula | 第61-63页 |
| 5.3 模型提出 | 第63-65页 |
| 5.3.1 PCA-Copula模型 | 第63-64页 |
| 5.3.2 Copula函数选择 | 第64页 |
| 5.3.3 模型参数估计 | 第64-65页 |
| 5.3.4 模型计算流程 | 第65页 |
| 5.4 实验分析 | 第65-71页 |
| 5.4.1 实验数据集 | 第65-66页 |
| 5.4.2 实验分析 | 第66-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第80页 |