软件可靠性预测技术研究
摘要 | 第1-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
·研究背景及意义 | 第9-10页 |
·软件可靠性预测及研究现状 | 第10-13页 |
·软件可靠性预测 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-13页 |
·本文组织结构 | 第13-15页 |
第二章 基于分类器集成的软件可靠性预测框架 | 第15-24页 |
·软件度量与可靠性预测原理 | 第15-20页 |
·软件度量 | 第15-18页 |
·软件可靠性预测原理 | 第18-19页 |
·软件度量与软件可靠性预测模型关系 | 第19-20页 |
·基于分类器集成的软件可靠性预测框架 | 第20-23页 |
·总体思想 | 第20-21页 |
·数据预处理 | 第21页 |
·属性选择 | 第21页 |
·分类器集成 | 第21-22页 |
·测试与评价 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第三章 软件度量属性选择 | 第24-39页 |
·软件度量数据质量与属性选择 | 第24-25页 |
·软件度量数据存在的问题 | 第24-25页 |
·属性选择引入 | 第25页 |
·属性选择形式化描述 | 第25页 |
·软件度量属性选择框架 | 第25-26页 |
·基于信息增益的软件度量属性初选 | 第26-29页 |
·信息增益 | 第26-28页 |
·软件度量属性初选算法 | 第28-29页 |
·基于自适应遗传算法的软件度量属性优选 | 第29-35页 |
·属性优选总体框架 | 第29-30页 |
·属性编码及生成初始种群 | 第30-31页 |
·属性子集评价 | 第31-32页 |
·自适应遗传操作 | 第32-34页 |
·试探法确定最优属性子集 | 第34页 |
·软件度量属性优选算法 | 第34-35页 |
·实验结果与分析 | 第35-38页 |
·实验数据 | 第35-36页 |
·参数设置 | 第36页 |
·实验步骤 | 第36-37页 |
·结果分析 | 第37-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第四章 基于支持向量机集成的软件可靠性预测 | 第39-62页 |
·理论分析与总体框架 | 第39-41页 |
·理论分析 | 第39-40页 |
·总体框架 | 第40-41页 |
·基于AGA的SVM优化 | 第41-48页 |
·SVM分类模型 | 第41-44页 |
·基于AGA的SVM参数优化 | 第44-46页 |
·验证与分析 | 第46-48页 |
·基于聚类选择的SVM集成 | 第48-59页 |
·选择性集成理论 | 第48-50页 |
·聚类选择集成思想 | 第50-51页 |
·模型聚类 | 第51-57页 |
·模型选择 | 第57-58页 |
·聚类选择集成算法RFCMSE | 第58-59页 |
·实验结果与分析 | 第59-61页 |
·实验数据 | 第59页 |
·实验步骤 | 第59-60页 |
·结果分析 | 第60-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第五章 软件可靠性预测原型系统设计与实现 | 第62-67页 |
·系统设计思路 | 第62页 |
·系统总体结构 | 第62-63页 |
·系统流程 | 第63-64页 |
·系统的数据流图 | 第63页 |
·系统的逻辑流图 | 第63-64页 |
·核心模块设计 | 第64-65页 |
·数据预处理模块 | 第64页 |
·属性选择模块 | 第64页 |
·SVM参数优化子模块 | 第64-65页 |
·SVM集成子模块 | 第65页 |
·系统实现 | 第65-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
·论文工作总结 | 第67页 |
·研究工作展望 | 第67-69页 |
参考文献 | 第69-72页 |
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第72-73页 |
致谢 | 第73页 |