| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究的主要内容及拟解决的关键问题 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 拟解决的关键问题 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关概念及理论基础 | 第17-24页 |
| 2.1 基于构件的软件系统 | 第17-20页 |
| 2.1.1 构件的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于构件的软件开发 | 第18-20页 |
| 2.2 构件式系统可靠性评估技术 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于状态的方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于路径的方法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 其他方法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于复杂网络理论的构件节点影响力计算方法 | 第24-32页 |
| 3.1 复杂网络理论简介 | 第24-25页 |
| 3.2 复杂网络中最有影响力节点算法简介 | 第25-26页 |
| 3.3 基于复杂网络理论的构件节点影响力计算方法 | 第26-28页 |
| 3.3.1 基于构件的软件系统中的复杂网络特性 | 第27页 |
| 3.3.2 构件节点模块内部影响力的计算 | 第27页 |
| 3.3.3 构件节点系统影响力的计算 | 第27-28页 |
| 3.3.4 基于构件的软件系统中构件节点影响力的计算 | 第28页 |
| 3.4 实验与分析 | 第28-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于粒子群改进灰色模型的构件可靠性预测方法 | 第32-43页 |
| 4.1 粒子群算法简介 | 第32-33页 |
| 4.2 灰色理论简介 | 第33-35页 |
| 4.2.1 GM(1,1)预测模型 | 第34-35页 |
| 4.2.2 GM(1,l)灰色模型的缺陷 | 第35页 |
| 4.3 基于粒子群优化的GM(1,1)模型 | 第35-37页 |
| 4.4 实例验证 | 第37-42页 |
| 4.4.1 仿真实验 | 第38-41页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于动态概率迁移图的构件式软件动态可靠性评估方法 | 第43-50页 |
| 5.1 构件概率迁移图简介 | 第43-44页 |
| 5.2 构件式软件系统可靠性评估方法 | 第44-47页 |
| 5.2.1 构件动态概率迁移图 | 第44-45页 |
| 5.2.2 构件式软件系统动态可靠性评估 | 第45-47页 |
| 5.3 实例分析 | 第47-49页 |
| 5.3.1 仿真实验 | 第47-49页 |
| 5.3.2 实验分析 | 第49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 主要工作总结 | 第50-51页 |
| 工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
