基于搜索的半监督集成跨项目软件缺陷预测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-10页 |
| 1.2 论文工作 | 第10页 |
| 1.3 论文结构 | 第10-12页 |
| 第2章 研究背景和相关工作 | 第12-20页 |
| 2.1 软件缺陷度量元 | 第13-14页 |
| 2.2 跨项目软件缺陷预测方法 | 第14-18页 |
| 2.2.1 有监督缺陷预测方法 | 第14-16页 |
| 2.2.2 半监督缺陷预测方法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 无监督缺陷预测方法 | 第17-18页 |
| 2.3 预测模型的评价指标 | 第18-20页 |
| 第3章 S~3EL算法设计与实现 | 第20-34页 |
| 3.1 特征取值预处理 | 第21页 |
| 3.2 基于朴素贝叶斯的基分类器构造 | 第21-24页 |
| 3.3 基于遗传算法的集成学习方法 | 第24-32页 |
| 3.3.1 遗传算法相关理论 | 第24-26页 |
| 3.3.2 问题定义 | 第26-27页 |
| 3.3.3 染色体编码方式 | 第27-28页 |
| 3.3.4 适应度函数的设定 | 第28-29页 |
| 3.3.5 验证集构造 | 第29-30页 |
| 3.3.6 遗传算子的设定 | 第30-32页 |
| 3.4 根据集成分类器对目标数据进行缺陷预测 | 第32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 实证研究 | 第34-48页 |
| 4.1 实验设计 | 第34-37页 |
| 4.1.1 针对RQ1实验 | 第34-37页 |
| 4.1.2 针对RQ2实验 | 第37页 |
| 4.1.3 针对RQ3实验 | 第37页 |
| 4.2 评测数据集 | 第37-38页 |
| 4.3 评价指标 | 第38-39页 |
| 4.4 实验结果 | 第39-46页 |
| 4.4.1 针对RQ1分析 | 第39-42页 |
| 4.4.2 针对RQ2分析 | 第42-43页 |
| 4.4.3 针对RQ3分析 | 第43-44页 |
| 4.4.4 实验结果的进一步分析 | 第44-46页 |
| 4.5 有效性影响因素分析 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结和展望 | 第48-50页 |
| 5.1 论文总结 | 第48-49页 |
| 5.2 工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
