| 【中文题名】 | 基于SVM的Web应用缺陷预测方法 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-7-8 |
| 【中关键词】 | 软件缺陷预测,SVM,Web应用,Struts,, |
| 【英关键词】 | Software Fault Prediction,SVM,Web Application,Struts, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>计算机网络>一般性问题 |
| 【论文摘要】 | 软件缺陷数量是软件质量中的重要指标,也是软件工程领域研究一直关注的对象。如何减少软件产品的缺陷、提高软件质量始终困扰着软件开发组织。软件测试是减少软件缺陷的常用方法。但软件测试成本高昂,且只有在完成可以运行的软件产品之后才可进行,那时开发组织往往已没有足够时间排除缺陷。
为了能在有限的资源限制下更有效的提高软件产品的质量,软件工程研究领域提出了软件缺陷预测方法。该方法的假设前提是较复杂的软件产品模块具有更高的缺陷风险或更多的缺陷。通过软件产品统计数据可以表征软件产品的复杂程度,因此,通过易于获得的软件产品统计数据可以对软件模块的缺陷状况进行预测。用于表征软件产品复杂程度的统计数据项称作度量元。根据预测结果,软件开发组织可以将有限的资源集中于容易出现缺陷的高风险模块,从而更有效的发现和排除缺陷,提高软件产品的质量和可靠性。目前软件缺陷预测技术已经被证明是提高软件可靠性和软件质量的有效方法。
本文首先对现有的软件缺陷预测方法进行了分类研究。在此基础上本文提出使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行软件缺陷预测。SVM是使用支持向量算法构造的前馈神经网络,也... |
| 【论文题纲】 |
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目录 |
3-4 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-6 |
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第一章 绪论 |
6-9 |
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1．1 软件工程的产生 |
6-7 |
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1．2 软件缺陷预测的意义 |
7 |
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1．3 本文的研究内容 |
7-8 |
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1．4 本文的组织结构 |
8-9 |
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第二章 软件缺陷预测概述 |
9-23 |
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2．1 基本概念 |
9-13 |
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2．2 软件缺陷预测方法 |
13-19 |
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2．3 软件缺陷预测方法的评价 |
19-22 |
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2．4 软件缺陷预测展望 |
22-23 |
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第三章 神经网络与支持向量机简介 |
23-38 |
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3．1 神经元 |
23-24 |
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3．2 前馈神经网络 |
24-26 |
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3．3 神经网络学习 |
26-28 |
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3．4 支持向量机SVM |
28-38 |
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第四章 基于SVM的Web应用缺陷预测 |
38-52 |
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4．1 研究对象与预测模型的选择 |
38 |
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4．2 Struts框架与Web应用 |
38-39 |
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4．3 基于SVM的Web缺陷预测方法 |
39-44 |
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4．4 实例验证 |
44-52 |
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第五章 结束语 |
52-53 |
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5．1 本文完成的主要工作 |
52 |
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5．2 进一步的工作 |
52-53 |
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参考文献 |
53-56 |
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致谢 |
56-57 |
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研究生期间参与的科研项目 |
57 |
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研究生期间发表的论文 |
57 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.370654 |
