| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第9-12页 |
| 1.2 可信软件定义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第13-17页 |
| 1.3.1 国外软件可信测度模型的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 国内软件可信测度模型研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.3 软件可信测度模型简评 | 第16-17页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第17-20页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究目标 | 第18-19页 |
| 1.4.3 论文写作结构 | 第19页 |
| 1.4.4 论文的创新点 | 第19-20页 |
| 1.4.5 论文选题来源 | 第20页 |
| 1.5 论文研究技术路线 | 第20-22页 |
| 第2章 软件可信指标体系建立 | 第22-35页 |
| 2.1 软件质量体系和模型 | 第22-27页 |
| 2.2 基于ISO/IEC25010的软件可信指标体系建立 | 第27-33页 |
| 2.2.1 软件可信指标体系的建立 | 第27-30页 |
| 2.2.2 软件可信影响因素分析 | 第30-31页 |
| 2.2.3 软件可信指标体系指标层的内涵 | 第31-33页 |
| 2.3 软件可信指标体系度量方法 | 第33-35页 |
| 第3章 软件可信测度模型的构建 | 第35-48页 |
| 3.1 AHP-熵权法计算指标层权重 | 第35-39页 |
| 3.1.1 层次分析法 | 第35-36页 |
| 3.1.2 熵权法 | 第36-38页 |
| 3.1.3 指标层综合权重的确定 | 第38-39页 |
| 3.2 软件可信测度模型建立 | 第39-48页 |
| 3.2.1 投影寻踪应用分析 | 第40-42页 |
| 3.2.2 投影寻踪基本原理 | 第42页 |
| 3.2.3 基于引力搜索算法的投影寻踪技术 | 第42-48页 |
| 第4章 软件可信分级模型的构建 | 第48-56页 |
| 4.1 软件可信分级模型研究进展分析 | 第48-51页 |
| 4.1.1 TSM模型 | 第48-50页 |
| 4.1.2 TRUSTIE-STC规范 | 第50-51页 |
| 4.2 聚类算法的选择 | 第51-53页 |
| 4.2.1 常用的聚类算法 | 第52页 |
| 4.2.2 可信测度值聚类算法确定 | 第52-53页 |
| 4.3 基于近邻传播聚类算法的可信软件分级模型 | 第53-56页 |
| 4.3.1 近邻传播聚类算法 | 第53-54页 |
| 4.3.2 近邻传播聚类算法处理目标层数据 | 第54-55页 |
| 4.3.3 可信软件分级模型构建 | 第55-56页 |
| 第5章 案例研究 | 第56-64页 |
| 5.1 指标层数据的运算 | 第56-60页 |
| 5.1.1 基于AHP方法的主观权重确定 | 第56-57页 |
| 5.1.2 基于熵权法的客观权重确定 | 第57-58页 |
| 5.1.3 AHP-熵权法确定的指标层权重 | 第58-60页 |
| 5.2 因素层数据的运算 | 第60-61页 |
| 5.3 目标层数据的运算 | 第61-62页 |
| 5.4 计算结果分析 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-73页 |
| 附录 | 第73-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |