| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 软件缺陷预测介绍 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文主要研究工作概述 | 第11-12页 |
| 1.5 本文内容章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第14-22页 |
| 2.1 特征提取方法 | 第14-17页 |
| 2.1.1 主成分分析 | 第14-15页 |
| 2.1.2 多维尺度分析算法 | 第15-16页 |
| 2.1.3 拉普拉斯特征映射 | 第16-17页 |
| 2.2 跨项目缺陷预测方法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 迁移学习介绍 | 第18页 |
| 2.2.2 迁移成分分析 | 第18-19页 |
| 2.2.3 近邻过滤算法 | 第19-20页 |
| 2.3 分类算法 | 第20-21页 |
| 2.3.1 K近邻算法 | 第20页 |
| 2.3.2 逻辑回归算法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于局部保持典型相关分析缺陷预测方法 | 第22-38页 |
| 3.1 方法动机 | 第22页 |
| 3.2 LP-CCA方法介绍 | 第22-27页 |
| 3.2.1 典型相关分析 | 第23-24页 |
| 3.2.2 局部保持投影 | 第24-25页 |
| 3.2.3 LP-CCA模型 | 第25-27页 |
| 3.3 预测策略 | 第27-28页 |
| 3.4 实验分析 | 第28-37页 |
| 3.4.1 数据库介绍 | 第28-30页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第30-31页 |
| 3.4.3 对比方法介绍 | 第31页 |
| 3.4.4 实验结果以及分析 | 第31-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于正交约束局部保持典型相关分析缺陷预测方法 | 第38-43页 |
| 4.1 方法动机 | 第38页 |
| 4.2 OCLP-CCA方法介绍 | 第38-40页 |
| 4.2.1 OCLP-CCA模型 | 第38-40页 |
| 4.3 预测策略 | 第40-41页 |
| 4.4 实验结果以及分析 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 聚类融合下采样类不平衡数据处理 | 第43-50页 |
| 5.1 方法动机 | 第43-44页 |
| 5.2 CU方法介绍 | 第44-47页 |
| 5.2.1 下采样技术 | 第44-45页 |
| 5.2.2 聚类算法 | 第45页 |
| 5.2.3 两种CU策略 | 第45-47页 |
| 5.3 预测策略 | 第47-48页 |
| 5.4 实验结果以及分析 | 第48-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第50-51页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |