| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 论文结构 | 第13-14页 |
| 2 预备知识 | 第14-26页 |
| 2.1 软件缺陷预测概述 | 第14-15页 |
| 2.1.1 软件缺陷 | 第14-15页 |
| 2.1.2 软件缺陷预测 | 第15页 |
| 2.2 类别不平衡 | 第15-16页 |
| 2.2.1 类别不平衡定义 | 第15-16页 |
| 2.2.2 类别不平衡处理方法 | 第16页 |
| 2.3 相关方法介绍 | 第16-25页 |
| 2.3.1 分类器 | 第16-24页 |
| 2.3.2 Bagging集成 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于改进的类权自适应、软投票与阈值移动的Bagging集成模型 | 第26-32页 |
| 3.1 类权值学习阶段 | 第27-28页 |
| 3.2 软集成分类阶段 | 第28-30页 |
| 3.3 决策阶段 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 实验数据及评价标准 | 第32-36页 |
| 4.1 实验数据集 | 第32-33页 |
| 4.2 评价指标 | 第33-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 实验结果与分析 | 第36-46页 |
| 5.1 实验结果分析 | 第36-45页 |
| 5.2 本章小结 | 第45-46页 |
| 6 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 总结 | 第46页 |
| 6.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 附录 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |