| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 复用技术的发展及研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文选题依据 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的主要工作和创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 基于卷积神经网络的构件分类策略的研究 | 第16-27页 |
| 2.1 构件分类技术优缺点对比 | 第16-17页 |
| 2.1.1 人工智能方法对比 | 第16页 |
| 2.1.2 超文本方法对比 | 第16-17页 |
| 2.1.3 信息科学方法对比 | 第17页 |
| 2.2 基于卷积神经网络的构件分类模型分析 | 第17-26页 |
| 2.2.1 Word2vec简介 | 第18页 |
| 2.2.2 基于Word2vec的构件分类算法 | 第18-21页 |
| 2.2.3 卷积神经网络 | 第21-22页 |
| 2.2.4 基于卷积神经网络的构件分类算法 | 第22-25页 |
| 2.2.5 输入处理 | 第25-26页 |
| 2.2.6 训练模型 | 第26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于适配器的构件组装技术的研究 | 第27-35页 |
| 3.1 软件构件组装技术优缺点对比 | 第27-29页 |
| 3.1.1 基于构件内部细节清晰程度的软件构件组装技术对比 | 第27-28页 |
| 3.1.2 基于软件体系结构的软件构件组装技术对比 | 第28-29页 |
| 3.2 适配器 | 第29-30页 |
| 3.3 Web开发平台与SSH框架 | 第30-32页 |
| 3.3.1 JavaEE平台 | 第30-31页 |
| 3.3.2 SSH框架 | 第31-32页 |
| 3.4 基于适配器的构件组装模型 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于观察者的动态演化一致性的研究 | 第35-43页 |
| 4.1 软件演化技术研究现状优缺点分析 | 第35-37页 |
| 4.1.1 基于构件运算的软件演化研究分析 | 第35-36页 |
| 4.1.2 基于软件体系结构的软件演化研究分析 | 第36页 |
| 4.1.3 基于反射中间件的软件动态演化研究分析 | 第36-37页 |
| 4.2 观察者 | 第37-38页 |
| 4.3 基于构件的软件体系结构 | 第38-39页 |
| 4.4 基于观察者的动态演化模型 | 第39-42页 |
| 4.4.1 构件 | 第39-40页 |
| 4.4.2 连接件 | 第40页 |
| 4.4.3 基于观察者的动态演化模型 | 第40-41页 |
| 4.4.4 一致性分析以及演化模型代数表达式 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 工程应用与具体实验 | 第43-59页 |
| 5.1 构件分类策略的具体实验 | 第43-46页 |
| 5.1.1 实验设计 | 第43页 |
| 5.1.2 数据选择与处理 | 第43-44页 |
| 5.1.3 模型参数 | 第44-45页 |
| 5.1.4 实验结果分析 | 第45-46页 |
| 5.2 构件组装模型应用研究 | 第46-54页 |
| 5.2.1 个人理财软件系统分析 | 第46-49页 |
| 5.2.2 系统构件获取 | 第49-50页 |
| 5.2.3 基于适配器的构件组装 | 第50-52页 |
| 5.2.4 结果分析 | 第52-54页 |
| 5.3 观察者的动态演化实例研究 | 第54-58页 |
| 5.3.1 动态演化的内部一致性分析 | 第54-57页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-62页 |
| 6.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |