基于支持向量机的软件可靠性模型研究



基于支持向量机的软件可靠性模型研究

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基于支持向量机的软件可靠性模型研究

论文目录
摘要	第1-8 页
Abstract	第8-10 页
符号表(Symbols)	第10-11 页
缩略词(Acronyms)	第11-12 页
第1章绪论	第12-16 页
· 研究背景及意义	第12-13 页
· 国内外研究现状	第13-14 页
· 主要研究内容与论文结构	第14-16 页
第2章软件可靠性相关理论与技术	第16-34 页
· 软件可靠性的基本概念	第16-19 页
· 软件可靠性的定义	第16 页
· 软件可靠性的度量	第16-18 页
· 软件失效机理	第18 页
· 软件可靠性因素	第18-19 页
· 软件可靠性评估技术	第19-20 页
· 软件可靠性模型与应用	第20-26 页
· 软件可靠性模型的概念	第20-21 页
· 软件可靠性增长模型	第21-24 页
· 软件可靠性模型的分类	第24 页
· 软件可靠性模型的建模原理	第24-25 页
· 建模的一般过程	第25-26 页
· 经典的软件可靠性模型	第26-32 页
· 经典SRG模型的假设及其局限性	第26-27 页
· Goel-Okumoto模型	第27-29 页
· Jelinski-Moranda模型	第29-32 页
· 经典软件可靠性评估工具	第32-34 页
· AT&T的软件可靠性工具箱	第32 页
· 统计建模和软件可靠性功能估计(SMERFS)	第32 页
· 统计模型和可靠性程序(SRMP)	第32-33 页
· 计算机辅助软件可靠性工程(CASRE)工具	第33 页
· 经济停止测试模型(ESTM)工具	第33-34 页
第3章软件复杂性度量	第34-37 页
· 前言	第34 页
· HALSTEAD度量	第34-35 页
· McCabe度量	第35-36 页
· C&K度量	第36-37 页
第4章支持向量机理论	第37-46 页
· 前言	第37-38 页
· 统计学习理论	第38-42 页
· 数据驱动的机器学习问题	第38-39 页
· 学习过程的一致性	第39-41 页
· 学习机推广能力的界	第41-42 页
· 结构风险最小化准则	第42 页
· 支持向量机	第42-46 页
· 最优分类超平面	第42-43 页
· 支持向量分类	第43-44 页
· 支持向量回归	第44-46 页
第5章基于SVR的软件可靠性模型	第46-55 页
· 前言	第46 页
· 数据源	第46-48 页
· SVR模型的建立	第48-49 页
· 核函数的选择	第48 页
· 交叉验证和网格搜索	第48-49 页
· SVRSRG模型算法步骤	第49 页
· SVRSRG模型的实现方法	第49-52 页
· 实验结论与模型评价	第52-55 页
· 模型评价指标	第52-53 页
· 模型评价结论	第53-55 页
第6章基于SVM的软件可靠性早期预测模型	第55-60 页
· 数据集	第55-59 页
· 主分量分析	第59-60 页
· 实验结论	第60 页
第7章工作总结	第60-62 页
第8章工作展望	第62-63 页
参考文献(Bibliography)	第63-66 页
致谢(Acknowledgements)	第66-68 页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第68 页
附录B 数据表	第68-70 页
表B1 观测数据及三模型预测值	第68-69 页
表B2 SVRSRG模型数据文件	第69-70页

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