神经网络在软件故障定位中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究内容和贡献 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12-13页 |
| 第2章 软件故障定位研究概述 | 第13-23页 |
| ·故障定位的基本原理 | 第14-15页 |
| ·现有故障定位的主要方法 | 第15-22页 |
| ·切片的方法 | 第15-16页 |
| ·程序谱的方法 | 第16-17页 |
| ·概论统计分析的方法 | 第17-20页 |
| ·程序状态的方法 | 第20页 |
| ·机器学习和数据挖掘的方法 | 第20-22页 |
| ·测试用例约简的方法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 BP神经网络的改进 | 第23-39页 |
| ·神经网络的原理 | 第23-27页 |
| ·神经元模型 | 第23-24页 |
| ·神经元的数学模型 | 第24-25页 |
| ·神经元的转移函数 | 第25-26页 |
| ·神经网络的学习 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络 | 第27-34页 |
| ·BP网络模型 | 第27-29页 |
| ·BP学习算法 | 第29-34页 |
| ·BP神经网络的改进 | 第34-37页 |
| ·BP算法的局限性 | 第34页 |
| ·BP算法的改进 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 改进的BP神经网络的故障定位技术 | 第39-55页 |
| ·测试数据获取 | 第39-45页 |
| ·故障注入 | 第39页 |
| ·程序插装 | 第39-42页 |
| ·数据收集 | 第42-43页 |
| ·测试用例编码 | 第43-45页 |
| ·错误报告分析和评估 | 第45页 |
| ·改进的BP神经网络故障定位技术框架 | 第45-47页 |
| ·BP神经网络故障定位算法 | 第47-54页 |
| ·算法可行性分析 | 第47页 |
| ·BP故障定位算法 | 第47-51页 |
| ·BP故障定位实例分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 改进的BP神经网络故障定位实验分析 | 第55-63页 |
| ·实验环境 | 第55页 |
| ·实验数据 | 第55-56页 |
| ·运行结果 | 第56-59页 |
| ·结果评估 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
