摘要
本项目拟以机器学习为基础,以面向软件缺陷的预测与管理为切入点,在对其基础方法进行系统性梳理的基础上,针对当前机器学习的发展状况及应用特征,探索其在软件缺陷预测与管理中的应用。在此基础上,本项目还将建立一套完善的质量评估指标、方法及试验设计,并通过实验验证,探索该方法的可行性及优化方案。最后,在总结全文的基础上,提出了本课题所取得的成果,并提出了进一步的研究方向。
关键词:机器学习,软件 bug预测, bug管理,绩效评估,试验分析
目录
摘要 1
1绪论 2
2软件 bug预测和管理的基础研究 2
2.1软件 bug预报的基础研究 2
2.2软件 bug管理的基础研究 3
2.3软件缺陷预测与管理在其中的地位与作用 3
3 基于机器学习的软件 bug预测和管理 3
3.1机器学习(机器学习)的基础理论与方法 3
3.2用于软件 bug预测的机器学习方法 4
3.3基于机器学习的软件 bug管理 4
4用机器学习方法进行软件缺陷预测和管理绩效评估 5
4.1缺陷预报和治理绩效的评估指标 5
4.2缺陷预报及治理绩效评估方法及试验设计 5
4.3缺陷预报及治理效果评估的结果分析及改进措施 6
5结语 6
参考文献 6
本项目拟以机器学习为基础,以面向软件缺陷的预测与管理为切入点,在对其基础方法进行系统性梳理的基础上,针对当前机器学习的发展状况及应用特征,探索其在软件缺陷预测与管理中的应用。在此基础上,本项目还将建立一套完善的质量评估指标、方法及试验设计,并通过实验验证,探索该方法的可行性及优化方案。最后,在总结全文的基础上,提出了本课题所取得的成果,并提出了进一步的研究方向。
关键词:机器学习,软件 bug预测, bug管理,绩效评估,试验分析
目录
摘要 1
1绪论 2
2软件 bug预测和管理的基础研究 2
2.1软件 bug预报的基础研究 2
2.2软件 bug管理的基础研究 3
2.3软件缺陷预测与管理在其中的地位与作用 3
3 基于机器学习的软件 bug预测和管理 3
3.1机器学习(机器学习)的基础理论与方法 3
3.2用于软件 bug预测的机器学习方法 4
3.3基于机器学习的软件 bug管理 4
4用机器学习方法进行软件缺陷预测和管理绩效评估 5
4.1缺陷预报和治理绩效的评估指标 5
4.2缺陷预报及治理绩效评估方法及试验设计 5
4.3缺陷预报及治理效果评估的结果分析及改进措施 6
5结语 6
参考文献 6