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基于多元线性回归模型的POPs软件估算方法研究
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基于多元线性回归模型的POPs软件估算方法研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-10 页
1 绪论第10-14 页
　　· 研究背景第10-11 页
　　· 目前软件估算存在的问题第11-12 页
　　　　· 软件成本估算不足第11 页
　　　　· 估算方法使用不当第11-12 页
　　　　· 历史数据标准各异第12 页
　　· 论文主要研究工作第12-13 页
　　· 论文的组织结构第13-14 页
2 软件估算方法研究概述第14-21 页
　　· 软件估算的定义与分类第14-15 页
　　· 常用的软件估算方法第15-20 页
　　　　· 传统软件估算方法第15-17 页
　　　　· 面向对象的软件估算方法第17-20 页
　　· 本章小结第20-21 页
3 POPs 软件估算方法第21-34 页
　　· 预测性对象点方法概述第21 页
　　· POPs 方法中的参数度量第21-24 页
　　　　· 顶层类数第21-22 页
　　　　· 继承树深度第22 页
　　　　· 基类的子类数第22-23 页
　　　　· 每类的加权方法数第23-24 页
　　· 类中方法的分类及权值第24-26 页
　　· POPs 估算方法的计算步骤第26-27 页
　　· POPs 图表法应用实例第27-31 页
　　· POPs 图表法的不足第31-33 页
　　· 本章小结第33-34 页
4 软件度量数据的建模方法第34-44 页
　　· 机器学习第34-35 页
　　　　· 决策树第34-35 页
　　　　· 基于范例学习第35 页
　　· 神经网络第35-36 页
　　· 基于多准则的决策方法第36 页
　　· 统计方法第36-43 页
　　　　· 多元线性回归模型第36-39 页
　　　　· 最小二乘法求解参数估计值第39-43 页
　　　　· 参数的标准第43 页
　　· 本章小结第43-44 页
5 基于多元线性回归模型的 POPs 软件估算模型第44-49 页
　　· POPs 方法的多元线性回归模型第44-45 页
　　· 样本数据的提取和表结构第45-46 页
　　· WMC 建模及校准第46-47 页
　　· 估算准确性的验证第47-48 页
　　· 本章小结第48-49 页
6 软件估算系统的设计实现及实验结果分析第49-58 页
　　· 开发工具第49-50 页
　　· 模块设计第50-52 页
　　· 数据采集及模型计算结果第52-55 页
　　· 效率比较第55-57 页
　　· 本章小结第57-58 页
7 结束语第58-60 页
　　· 全文总结第58 页
　　· 未来的工作和展望第58-60 页
参考文献第60-64 页
附录第64-69 页
致谢第69-70 页
个人简历第70 页
发表的学术论文第70 页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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