| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文总体结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第16-23页 |
| 2.1 软件缺陷预测方法 | 第16-21页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 软件度量 | 第17页 |
| 2.1.3 缺陷数据集 | 第17-19页 |
| 2.1.4 常用评估方法 | 第19-21页 |
| 2.2 迁移学习方法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于实例迁移的跨项目缺陷预测方法研究 | 第23-36页 |
| 3.1 TNB算法与改进方案 | 第23-26页 |
| 3.1.1 TNB算法及优缺点分析 | 第23-25页 |
| 3.1.2 TNB算法的改进 | 第25-26页 |
| 3.2 UMR_TNB算法的设计 | 第26-27页 |
| 3.3 Multi_TNB算法的设计 | 第27-28页 |
| 3.4 实验 | 第28-34页 |
| 3.4.1 TNB实验 | 第28-31页 |
| 3.4.2 UMR_TNB和Multi_TNB实验 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于特征迁移的跨项目缺陷预测方法研究 | 第36-51页 |
| 4.1 HDMP算法设计 | 第36-40页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第36-37页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第37-38页 |
| 4.1.3 异构数据迁移过程 | 第38-40页 |
| 4.2 HDMP算法的多源适应性 | 第40-41页 |
| 4.3 实验 | 第41-47页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第41-42页 |
| 4.3.2 单个源项目对比实验 | 第42-45页 |
| 4.3.3 多个源项目对比实验 | 第45-47页 |
| 4.4 影响预测性能的因素 | 第47-49页 |
| 4.4.1 参数threshold对预测性能的影响 | 第48页 |
| 4.4.2 实验重复次数对预测性能的影响 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |