软件可靠性模型应用方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·软件可靠性模型的研究历史及现状 | 第11-13页 |
| ·研究历史 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·神经网络技术在软件可靠性模型中的应用 | 第13页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 软件可靠性模型 | 第15-28页 |
| ·软件可靠性建模的基本思想 | 第15-16页 |
| ·软件可靠性模型的特征 | 第16-18页 |
| ·模型评价标准 | 第18-23页 |
| ·模型拟合度 | 第18-19页 |
| ·模型准确性 | 第19-20页 |
| ·模型偏差 | 第20-21页 |
| ·模型偏差趋势 | 第21-22页 |
| ·模型噪声 | 第22-23页 |
| ·经典的软件可靠性模型 | 第23-27页 |
| ·Jelinski-Moranda 模型 | 第23-24页 |
| ·Littlewood-Verrall 模型 | 第24-26页 |
| ·Goel-Okumoto 模型 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 神经网络 | 第28-36页 |
| ·人工神经网络 | 第28-32页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络的训练 | 第29-32页 |
| ·BP 神经网络 | 第32-35页 |
| ·神经元 | 第32-34页 |
| ·网络的拓扑结构 | 第34页 |
| ·训练过程 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 软件可靠性模型综合预测方法 | 第36-47页 |
| ·基础模型 | 第36-37页 |
| ·模型选择 | 第37-40页 |
| ·模型选择方法 | 第37-38页 |
| ·数据预处理 | 第38页 |
| ·模型选择过程 | 第38-40页 |
| ·模型综合预测 | 第40-42页 |
| ·基本思想 | 第40-41页 |
| ·数据预处理 | 第41-42页 |
| ·模型综合预测框架 | 第42页 |
| ·BP 神经网络设计技巧 | 第42-46页 |
| ·输入层和输出层的设计 | 第42页 |
| ·隐含层层数的确定 | 第42-44页 |
| ·隐含层神经元数目的确定 | 第44-46页 |
| ·期望误差的选取 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第47-57页 |
| ·模型选择过程 | 第47-51页 |
| ·实验数据预处理 | 第47-48页 |
| ·模型选择网络设计 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·软件可靠性模型的综合预测 | 第51-56页 |
| ·综合预测方法 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
