基于相关性分析的跨项目软件缺陷预测方法研究

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基于相关性分析的跨项目软件缺陷预测方法研究

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基于相关性分析的跨项目软件缺陷预测方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-14页
1.1 课题研究目的和意义	第8-9页
1.2 软件缺陷预测介绍	第9-10页
1.3 国内外研究现状	第10-11页
1.4 本文主要研究工作概述	第11-12页
1.5 本文内容章节安排	第12-14页
第二章相关背景知识介绍	第14-22页
2.1 特征提取方法	第14-17页
2.1.1 主成分分析	第14-15页
2.1.2 多维尺度分析算法	第15-16页
2.1.3 拉普拉斯特征映射	第16-17页
2.2 跨项目缺陷预测方法	第17-20页
2.2.1 迁移学习介绍	第18页
2.2.2 迁移成分分析	第18-19页
2.2.3 近邻过滤算法	第19-20页
2.3 分类算法	第20-21页
2.3.1 K近邻算法	第20页
2.3.2 逻辑回归算法	第20-21页
2.4 本章小结	第21-22页
第三章基于局部保持典型相关分析缺陷预测方法	第22-38页
3.1 方法动机	第22页
3.2 LP-CCA方法介绍	第22-27页
3.2.1 典型相关分析	第23-24页
3.2.2 局部保持投影	第24-25页
3.2.3 LP-CCA模型	第25-27页
3.3 预测策略	第27-28页
3.4 实验分析	第28-37页
3.4.1 数据库介绍	第28-30页
3.4.2 评价指标	第30-31页
3.4.3 对比方法介绍	第31页
3.4.4 实验结果以及分析	第31-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章基于正交约束局部保持典型相关分析缺陷预测方法	第38-43页
4.1 方法动机	第38页
4.2 OCLP-CCA方法介绍	第38-40页
4.2.1 OCLP-CCA模型	第38-40页
4.3 预测策略	第40-41页
4.4 实验结果以及分析	第41-42页
4.5 本章小结	第42-43页
第五章聚类融合下采样类不平衡数据处理	第43-50页
5.1 方法动机	第43-44页
5.2 CU方法介绍	第44-47页
5.2.1 下采样技术	第44-45页
5.2.2 聚类算法	第45页
5.2.3 两种CU策略	第45-47页
5.3 预测策略	第47-48页
5.4 实验结果以及分析	第48-49页
5.5 本章小结	第49-50页
第六章总结与展望	第50-52页
6.1 本文工作总结	第50-51页
6.2 进一步研究展望	第51-52页
参考文献	第52-56页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第56-57页
致谢	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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