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面向软件缺陷数据的特征选择方法研究和应用

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文研究的主要内容及拟解决的关键问题第12-13页
        1.3.1 本文研究的主要内容第12-13页
        1.3.2 本文拟解决的关键问题第13页
    1.4 论文的组织结构第13-15页
第二章 相关概念及理论基础第15-27页
    2.1 软件缺陷第15-21页
        2.1.1 软件缺陷概述第15-16页
        2.1.2 软件缺陷预测技术第16-17页
        2.1.3 软件缺陷数据第17-18页
        2.1.4 缺陷预测评价指标第18-21页
    2.2 软件特征第21-23页
    2.3 特征选择第23-26页
        2.3.1 特征选择定义第23-24页
        2.3.2 特征选择方法第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于互信息的软件缺陷数据特征选择方法第27-33页
    3.1 互信息理论第27-29页
        3.1.1 信息熵第27-28页
        3.1.2 联合熵第28页
        3.1.3 条件熵第28页
        3.1.4 互信息第28-29页
    3.2 基于互信息的软件缺陷数据特征选择方法第29-31页
    3.3 本章小结第31-33页
第四章 基于改进的Adaboost软件缺陷数据特征选择方法第33-45页
    4.1 Adaboost算法分类过程第33-34页
    4.2 基于改进的Adaboost软件缺陷数据特征选择方法第34-38页
    4.3 实验与分析第38-43页
        4.3.1 实验数据集第38页
        4.3.2 实验设计第38-40页
        4.3.3 实验结果与分析第40-43页
    4.4 本章小结第43-45页
第五章 基于软件特征的级联式软件缺陷数据分类方法第45-54页
    5.1 级联分类器结构第45-47页
    5.2 基于软件特征的级联式软件缺陷数据分类方法第47-49页
    5.3 实验与分析第49-53页
        5.3.1 分类速度分析第49-50页
        5.3.2 分类准确度分析第50-53页
    5.4 本章小结第53-54页
总结与展望第54-56页
    工作总结第54-55页
    工作展望第55-56页
参考文献第56-61页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第61-62页
致谢第62页

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