声明
摘要
第一章 绪论
1.1 选题的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容与创新点
1.4 本文的主要工作和章节安排
第二章 软件缺陷预测研究背景
2.1 软件缺陷理论
2.1.1 软件缺陷的定义
2.1.2 软件缺陷的分类
2.1.3 软件缺陷产生的原因
2.2 传统静态度量标准
2.3 信息增益
2.3.1 信息熵的定义
2.3.2 信息增益
2.4 贝叶斯网络
2.4.1 贝叶斯定理
2.4.2 贝叶斯网络
2.4.3 结构学习K2算法
2.5 本章小结
第三章 基于动态代价敏感型的贝叶斯网络模型
3.1 新的软件度量
3.1.1 代码设计质量
3.1.2 测试代码质量
3.2 信息增益率算法
3.3 动态代价敏感
3.3.1 代价敏感分类
3.3.2 代价敏感因子
3.4 基于动态代价敏感型的贝叶斯网络模型
3.5 本章小结
第四章 实验结果及分析
4.1 实验数据的来源
4.2 实验工具介绍及应用
4.3 基于信息增益率算法的高效度量选择
4.4 代价敏感因子的选取
4.4.1 实验思路
4.4.2 实验结果与分析
4.5 基于动态代价敏感型贝叶斯网络模型软件缺陷预测
4.6 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 进一步的研究工作
参考文献
在校期间发表的论文、科研成果等
致谢