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面向需求及设计的逆向工程关键技术研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9-11页
    1.2 研究现状和问题第11-13页
    1.3 本文主要工作第13-14页
    1.4 本文篇章结构第14-15页
第二章 背景知识及相关工作第15-30页
    2.1 背景知识第15-23页
        2.1.1 逆向工程第15-17页
        2.1.2 信息检索在逆向工程中应用第17-20页
        2.1.3 设计模式识别第20-21页
        2.1.4 代码模式识别第21-22页
        2.1.5 数据挖掘技术的聚类算法第22-23页
    2.2 相关研究工作第23-29页
        2.2.1 基于信息检索的逆向分析技术第23-25页
        2.2.2 基于数据挖掘的逆向分析技术第25-26页
        2.2.3 设计模式识别的逆向分析技术第26-27页
        2.2.4 代码模式识别的逆向分析技术第27-28页
        2.2.5 其他相关逆向分析技术第28-29页
    2.3 小结第29-30页
第三章 研究概览第30-35页
    3.1 研究框架第30-31页
    3.2 面向需求的逆向工程第31-32页
    3.3 面向设计的逆向工程第32-35页
第四章 面向需求的逆向分析技术第35-69页
    4.1 引言第35页
    4.2 方法流程第35-67页
        4.2.1 静态分析方法第37-51页
            4.2.1.1 代码信息的提取第37-39页
            4.2.1.2 建立向量空间模型第39-41页
            4.2.1.3 特征定位的查询步骤第41页
            4.2.1.4 排列基于聚类的组件第41-44页
            4.2.1.5 组件结构分析第44-46页
            4.2.1.6 概念格分析第46-49页
            4.2.1.7 特征定位实现示例第49-51页
        4.2.2 动态分析方法第51-63页
            4.2.2.1 动态轨迹收集第52-53页
            4.2.2.2 提取语义信息第53-54页
            4.2.2.3 生成矩阵模型第54页
            4.2.2.4 形成语料第54-55页
            4.2.2.5 构建轨迹—标识符矩阵第55-56页
            4.2.2.6 执行LDA分析第56-57页
            4.2.2.7 案例分析第57-63页
        4.2.3 动静态结合的实验第63-65页
        4.2.4 方法比较实验第65-67页
    4.3 小结第67-69页
第五章 面向模式识别的逆向分析技术第69-91页
    5.1 模式识别概述第69页
    5.2 基于本体的设计模式识别第69-81页
        5.2.1 设计模式识别的方法步骤第70-71页
        5.2.2 代码语法分析第71-73页
        5.2.3 本体模型第73-76页
        5.2.4 SWRL建模第76-78页
        5.2.5 对应AST个体第78页
        5.2.6 动态分析第78-81页
    5.3 基于克隆侦测的代码模式识别第81-89页
        5.3.1 方法流程第83页
        5.3.2 方法步骤第83-87页
        5.3.3 工具实现第87-88页
        5.3.4 实验评估第88-89页
    5.4 小结第89-91页
第六章 基于关联规则的设计分析技术第91-105页
    6.1 引言第91-92页
    6.2 方法描述第92-99页
        6.2.1 算法第93-95页
        6.2.2 方法概述第95页
        6.2.3 场景选择第95-96页
        6.2.4 概念格分析第96-98页
        6.2.5 应用层次聚类第98-99页
        6.2.6 应用关联规则挖掘第99页
    6.3 案例研究第99-103页
        6.3.1 目标系统第99-101页
        6.3.2 聚类评估第101-103页
    6.4 讨论第103页
    6.5 小结第103-105页
第七章 通过用况恢复软件架构的方法第105-119页
    7.1 引言第105-106页
    7.2 基于用况聚类的方法第106-112页
    7.3 案例研究第112-118页
    7.4 小结第118-119页
第八章 总结和展望第119-125页
    8.1 内容回顾第119-121页
    8.2 本文主要贡献第121-123页
    8.3 结论和展望第123-125页
参考文献第125-139页
致谢第139-140页
攻读博士学位期间发表论文情况 (第一作者)第140-141页

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