軟件缺陷預(yù)測是軟件工程中最活躍的研究領(lǐng)域之一。缺陷預(yù)測模型能夠提供容易出錯的源代碼組件或更改等,使得質(zhì)量保證團(tuán)隊可以通過更多努力應(yīng)對易出錯的源代碼,有效地分配有限的資源來驗證軟件產(chǎn)品。隨著軟件項目規(guī)模的擴(kuò)大,缺陷預(yù)測技術(shù)將在開發(fā)人員的工作中起到至關(guān)重要的作用,它幫助開發(fā)人員開發(fā)出更可靠的軟件產(chǎn)品,從而加快上市速度。本文從機器學(xué)習(xí)的角度研究分析軟件缺陷預(yù)測技術(shù)。目前,基于機器學(xué)習(xí)的缺陷預(yù)測已經(jīng)研究出很多方法,而且大多數(shù)方法在項目內(nèi)預(yù)測很有效,但是也存在一些問題:（1）在跨項目缺陷預(yù)測的表現(xiàn)通常較差,這主要是由于源項目和目標(biāo)項目之間的特征分布差異造成的,而大多數(shù)機器學(xué)習(xí)分類器都假設(shè)訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)在相同的特征空間中表示并且來自相同的數(shù)據(jù)分布。（2）很多研究主要集中在粗粒度水平的預(yù)測缺陷,如文件、包或模塊。（3）缺陷數(shù)據(jù)集的不平衡性一旦處理不當(dāng),將造成學(xué)習(xí)到的缺陷預(yù)測模型偏向大多數(shù)無缺陷類,從而嚴(yán)重影響了預(yù)測模型的預(yù)測性能�；谏鲜鰡栴},本文著手研究了基于機器學(xué)習(xí)的軟件缺陷預(yù)測技術(shù)中最先進(jìn)的方法,包括遷移成分分析、深度學(xué)習(xí)等方法,并在此基礎(chǔ)上提出了創(chuàng)新的實用技術(shù),為解決軟件缺陷預(yù)測中的上述問題... 

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 軟件缺陷預(yù)測及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 軟件缺陷預(yù)測的基本內(nèi)容
        1.2.2 軟件缺陷預(yù)測的研究簡史
    1.3 本文研究內(nèi)容與創(chuàng)新點
        1.3.1 本文研究內(nèi)容
        1.3.2 本文創(chuàng)新點
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 軟件缺陷預(yù)測的相關(guān)技術(shù)
    2.1 軟件失效機理
    2.2 軟件缺陷預(yù)測度量
        2.2.1 代碼度量
        2.2.2 McCabe度量
        2.2.3 Halstead度量
        2.2.4 CK度量
        2.2.5 其它度量指標(biāo)
    2.3 軟件缺陷預(yù)測的研究種類
    2.4 構(gòu)建軟件缺陷預(yù)測模型的主要機器學(xué)習(xí)算法
        2.4.1 基于邏輯回歸的軟件缺陷預(yù)測
        2.4.2 基于支持向量機的軟件缺陷預(yù)測
        2.4.3 基于高斯判別分析的軟件缺陷預(yù)測
    2.5 軟件缺陷預(yù)測模型的評估指標(biāo)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于遷移學(xué)習(xí)的軟件缺陷預(yù)測
    3.1 研究背景
    3.2 遷移學(xué)習(xí)概述
    3.3 遷移成分分析
    3.4 基于遷移成分分析的軟件缺陷預(yù)測
        3.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.4.2 數(shù)據(jù)歸一化選擇
    3.5 實驗和結(jié)果
        3.5.1 缺陷預(yù)測過程
        3.5.2 數(shù)據(jù)集與評估指標(biāo)簡介
        3.5.3 實驗設(shè)置
        3.5.4 實驗結(jié)果與分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的軟件缺陷預(yù)測
    4.1 研究背景
    4.2 基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的軟件缺陷預(yù)測
        4.2.1 提出的方法框架
        4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.3 特征集成
        4.2.4 分類器的結(jié)構(gòu)
    4.3 實驗和結(jié)果
        4.3.1 實驗設(shè)置
        4.3.2 實驗結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間參與的科研項目
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Software Defect Detection with ROCUS[J]. 姜遠(yuǎn),黎銘,周志華.  Journal of Computer Science ＆ Technology. 2011(02)
[2]軟件缺陷預(yù)測技術(shù)[J]. 王青,伍書劍,李明樹.  軟件學(xué)報. 2008(07)



本文編號：3698786