| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究软件缺陷预测技术的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容和结构安排 | 第11-13页 |
| ·论文主要工作 | 第11页 |
| ·论文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 软件缺陷预测技术概述 | 第13-19页 |
| ·软件缺陷 | 第13-15页 |
| ·软件缺陷的定义 | 第13-14页 |
| ·软件缺陷的成因 | 第14-15页 |
| ·软件缺陷预测技术现状 | 第15-18页 |
| ·基于机器学习的软件缺陷预测 | 第15-17页 |
| ·几种常用的预测方法 | 第17-18页 |
| ·本章小节 | 第18-19页 |
| 第3章 似然关系模型 | 第19-31页 |
| ·似然关系模型概述 | 第19页 |
| ·贝叶斯网络 | 第19-22页 |
| ·贝叶斯网络语义 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯网络的构造 | 第21-22页 |
| ·似然关系模型 | 第22-30页 |
| ·似然关系模型语义及相关概念 | 第22-25页 |
| ·似然关系数据库模式 | 第25-26页 |
| ·似然关系模型的结构学习过程 | 第26-28页 |
| ·似然关系模型的参数学习过程 | 第28-29页 |
| ·似然关系模型研究现状 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于似然关系模型的面向软件测试方法的软件缺陷预测算法 | 第31-47页 |
| ·似然关系模型应用于软件缺陷预测的理论依据 | 第31-35页 |
| ·相关问题描述 | 第31-33页 |
| ·模型的构建 | 第33-35页 |
| ·数据的预处理 | 第35-39页 |
| ·人员能力的定义与计算方法 | 第36-37页 |
| ·缺陷数量特征的定义与计算 | 第37-38页 |
| ·数据的泛化 | 第38-39页 |
| ·基于 PRM 的面向软件测试方法的软件缺陷预测模型 PRM_ METHOD | 第39-46页 |
| ·模型 PRM_ METHOD 的结构 | 第39-41页 |
| ·模型 PRM_ METHOD 的学习过程 | 第41-44页 |
| ·模型 PRM_ METHOD 的预测过程 | 第44页 |
| ·模型 PRM_ METHOD 算法 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第47-55页 |
| ·实验设计 | 第47-50页 |
| ·算法实现过程 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-52页 |
| ·平均绝对偏差 | 第52-53页 |
| ·算法改进 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文总结 | 第55-56页 |
| ·存在不足 | 第56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |