基于程序切片的软件缺陷预测模型研究

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 研究意义和背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于软件度量元特征的软件缺陷预测

1.2.2 基于机器学习的软件缺陷预测

1.3 研究内容及主要贡献

1.4 文章结构

第二章 相关知识

2.1 软件缺陷预测

2.1.1 软件缺陷预测的定义

2.1.2 软件缺陷预测的整体流程

2.2 字节码文件

2.3 程序切片技术

2.4 深度学习技术

2.4.1 深度学习模型

2.4.2 词向量模型

2.5 本章小结

第三章 模型方案设计

3.1 模型方案设计

3.1.1 训练模型阶段

3.1.2 缺陷预测阶段

3.2 程序切片生成策略

3.3 词向量生成

3.4 缺陷预测模型的设计与训练

3.5 本章小结

第四章 模型方案实现

4.1 数据集

4.2 程序切片实现方法

4.3 深度学习模型训练

4.3.1 将程序切片转换成向量

4.3.2 训练深度学习模型

4.4 缺陷预测

4.5 本章小结

第五章 实验结果与分析

5.1 度量指标

5.2 评估基准

5.3 神经网络模型的参数设置

5.4 项目内的软件缺陷预测

5.5 跨项目的软件缺陷预测

5.6 有效性分析

5.7 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的科研成果