| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 图表目录 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-37页 |
| ·软件再工程简介 | 第13-21页 |
| ·软件再工程的诞生 | 第13-15页 |
| ·软件再工程的定义及目标 | 第15-16页 |
| ·软件再工程通用模型 | 第16-19页 |
| ·软件再工程的其它相关概念 | 第19-21页 |
| ·遗留系统再工程的研究范畴 | 第21-23页 |
| ·遗留系统再工程过程和方法论的研究 | 第21页 |
| ·遗留系统再工程评估 | 第21-22页 |
| ·逆向工程 | 第22页 |
| ·软件再造 | 第22-23页 |
| ·大型遗留系统再工程的困难和挑战 | 第23-26页 |
| ·遗留系统再工程的困难和挑战 | 第23-25页 |
| ·大型遗留系统的困难和挑战 | 第25-26页 |
| ·大型遗留系统再工程研究现状 | 第26-35页 |
| ·遗留系统到分布式环境再工程研究现状 | 第26-31页 |
| ·大型遗留系统的理解 | 第31-33页 |
| ·大型遗留系统的替换 | 第33-34页 |
| ·增量式的再工程方法研究现状 | 第34-35页 |
| ·本文工作 | 第35-37页 |
| 第二章 基于 PARTITION 分布式环境的遗留系统再工程框架 | 第37-62页 |
| ·研究背景 | 第37-40页 |
| ·大型单机遗留系统再工程框架概述 | 第40-56页 |
| ·遗留代码向目标代码的转换 | 第40-43页 |
| ·模块化信息提取 | 第43-48页 |
| ·模块接口的设计 | 第48-50页 |
| ·J2EE Partition 分布式环境下的模块部署 | 第50-56页 |
| ·分析讨论 | 第56-60页 |
| ·CSWP度量的相关讨论 | 第56-59页 |
| ·WBDA算法的相关讨论 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第三章 大型遗留系统再工程框架的应用研究 | 第62-77页 |
| ·C++遗留系统到 J2EE partition 分布式环境的再工程 | 第62-70页 |
| ·项目背景 | 第62-63页 |
| ·再工程过程 | 第63-68页 |
| ·结论 | 第68-70页 |
| ·Java遗留系统到 J2EE partition 分布式环境的再工程 | 第70-75页 |
| ·项目背景 | 第70页 |
| ·再工程过程 | 第70-73页 |
| ·结论 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第四章 大型遗留系统业务逻辑提取框架 | 第77-89页 |
| ·研究背景 | 第77-79页 |
| ·大型遗留系统业务逻辑提取框架概述 | 第79-86页 |
| ·遗留代码模块划分 | 第79-81页 |
| ·主域变量的识别 | 第81-83页 |
| ·数据分析 | 第83-84页 |
| ·业务逻辑的表达和验证 | 第84-86页 |
| ·业务逻辑提取框架应用 | 第86-88页 |
| ·模块化遗留代码 | 第86-87页 |
| ·识别主域变量 | 第87页 |
| ·数据分析 | 第87页 |
| ·业务规则表达和验证 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 大型遗留系统的主域变量识别 | 第89-100页 |
| ·研究背景 | 第89-90页 |
| ·基于信息流相关算法的识别方法 | 第90-92页 |
| ·信息流相关算法 | 第90-91页 |
| ·识别主域变量 | 第91-92页 |
| ·基于数据依赖图的识别方法 | 第92-96页 |
| ·数据依赖图介绍 | 第92-93页 |
| ·控制流图(CFG) | 第93-94页 |
| ·程序依赖图(PDG)和系统依赖图(SDG) | 第94-95页 |
| ·数据依赖图(DDG) | 第95页 |
| ·识别主域变量 | 第95-96页 |
| ·主域变量管理 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 第六章 结束语 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-117页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
