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基于数据挖掘的软件缺陷管理

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·论文的研究背景第8-9页
   ·论文的研究内容第9页
   ·论文的结构安排第9-11页
第二章 软件缺陷相关理论第11-23页
   ·软件缺陷第11-15页
     ·软件缺陷概念第11-12页
     ·软件缺陷与软件错误分类第12-13页
       ·软件缺陷分类第12-13页
       ·软件错误分类第13页
     ·产生原因第13-15页
       ·人的因素第13-14页
       ·语言问题第14页
       ·问题本身第14页
       ·软件缺陷密度的估计第14-15页
   ·软件缺陷管理流程第15-16页
   ·国内外研究现状第16-23页
     ·BugRat(Open source)第16-17页
     ·TrackRecord(Business)第17-18页
     ·ClearQuest(Business)第18-19页
     ·Bugzilla(Open source)第19-20页
     ·QAMonitor(国内商业软件)第20-21页
     ·BMS(国内商业软件)第21-23页
第三章 软件缺陷度量第23-51页
   ·软件度量相关知识第23-34页
     ·度量与软件度量的定义与作用第23-25页
     ·软件度量的分类第25页
     ·软件度量度量方法与指标第25-29页
       ·长度第26-27页
       ·复杂度第27-28页
       ·功能性第28-29页
     ·软件度量与软件缺陷度量的关系第29-34页
   ·软件缺陷度量过程第34-51页
     ·计划度量第34-40页
       ·标识信息需要第36-37页
       ·将信息需要映射到信息分类第37-38页
       ·设定信息需要的优先级第38-39页
       ·将度量方法集成到项目过程中第39-40页
       ·文档化软件缺陷度量计划第40页
     ·度量实施第40-47页
       ·刻画项目语境第42-43页
       ·定义可度量概念第43-45页
       ·选择可应用的缺陷度量第45-46页
       ·指定度量构造第46-47页
     ·度量数据收集与存储第47-48页
     ·度量数据分析第48-49页
     ·评价度量第49-51页
第四章 基于数据挖掘的软件度量数据分析第51-63页
   ·分析理论第51-53页
     ·数据挖掘概念第51-52页
     ·分类第52-53页
   ·模糊聚类算法在度量数据中的应用第53-59页
     ·模糊聚类概念第53-54页
     ·模糊聚类算法第54页
     ·模糊聚类算法应用框架第54-55页
     ·应用实例(在软件开发实现阶段的应用)第55-59页
   ·分析结果的图形化第59-63页
     ·折线图第59-60页
     ·条形图第60-61页
     ·散点图第61-63页
第五章 基于聚类算法的软件缺陷管理与预防系统的设计及实现第63-76页
   ·系统介绍第63-66页
     ·系统结构与运行环境第63-64页
       ·系统结构第63-64页
       ·系统运行环境第64页
     ·功能模块介绍第64-66页
   ·系统设计与实现第66-71页
     ·系统用例设计第66页
     ·用户端设计第66-67页
     ·数据库设计第67页
     ·主要接口设计第67-71页
   ·程序运行实例第71-76页
第六章 总结与展望第76-77页
附件第77-86页
 软件度量信息需求表第77-79页
 基本度量表第79-80页
 派生度量表第80-84页
 指示器表第84-86页
参考文献第86-89页
致谢第89页

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