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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--软件质量测评模型与测试数据生成方法研究
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软件质量测评模型与测试数据生成方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-26页
   ·研究背景及意义第9-13页
     ·研究背景第9-12页
     ·研究意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-22页
     ·软件质量管理与测试的研究第13-16页
     ·软件度量与预测的研究第16-19页
     ·软件质量评价的研究第19-22页
   ·研究内容与技术路线第22-25页
     ·研究内容第22-24页
     ·技术路线第24-25页
   ·篇章结构第25-26页
第二章 软件质量理论基础第26-55页
   ·质量第26页
   ·经典的质量观第26-31页
     ·戴明的管理思想第26-28页
     ·朱兰的质量三部曲第28-29页
     ·克劳斯比的零缺陷思想第29-30页
     ·桑德霍姆的质量循环第30页
     ·费根堡姆的全面质量管理理念第30-31页
     ·石川馨的质量观第31页
   ·软件质量第31-34页
     ·软件质量的概念第31-33页
     ·软件质量属性第33-34页
   ·软件度量第34-44页
     ·软件度量的概念第34页
     ·软件度量的分类第34-38页
     ·软件度量的方法第38-44页
   ·软件质量模型第44-54页
     ·McCall模型第44-48页
     ·Boehm模型第48-51页
     ·ISO/IEC 9126 模型第51-54页
   ·本章小结第54-55页
第三章 基于遗传-粒子群混合算法的测试数据生成方法研究第55-70页
   ·测试数据的自动生成现状第55-57页
   ·研究基础第57-61页
     ·粒子群优化算法第57-60页
     ·遗传算法第60-61页
   ·基于遗传-粒子群混合算法的测试数据生成方法研究第61-64页
     ·GPSMA的种群划分策略第61-62页
     ·变异因子设计第62页
     ·个体更新策略第62-63页
     ·基于GPSMA的测试数据生成流程第63-64页
   ·实验结果及分析第64-69页
     ·函数优化验证实验第64-66页
     ·测试数据生成实验结果及分析第66-68页
     ·测试数据生成对比实验及分析第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第四章 基于粒子群-BP网络的软件质量预测模型研究第70-82页
   ·软件质量预测第70-73页
     ·软件质量预测的原理第70-71页
     ·建立软件质量预测模型的基本方法第71-72页
     ·软件度量和质量预测模型的关系第72-73页
   ·人工神经网络简述第73-76页
     ·人工神经网络含义及发展第73-74页
     ·人工神经网络模型第74-76页
     ·人工神经网络的特点与应用第76页
   ·基于粒子群-BP神经网络的软件质量预测模型第76-79页
     ·粒子群算法优化的BP神经网络第76-78页
     ·算法设计及实现第78-79页
   ·软件质量预测的实例分析第79-80页
     ·参数设置第79页
     ·结果分析第79-80页
   ·本章小结第80-82页
第五章 基于非对称模糊三角数模糊回归的软件质量评价模型研究第82-93页
   ·基于用户需求的软件质量评价第82-84页
     ·简述第82-83页
     ·相关研究第83-84页
   ·质量功能展开的基本原理第84-86页
     ·质量功能展开的概念第84-85页
     ·质量屋的含义及构成第85-86页
     ·质量功能展开的分解过程第86页
   ·基于非对称模糊三角数的模糊回归软件质量评价模型第86-89页
   ·软件质量评价实例分析第89-92页
   ·本章小结第92-93页
第六章总结、创新点与展望第93-96页
   ·总结第93-94页
   ·创新点第94-95页
   ·进一步研究展望第95-96页
参考文献第96-109页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第109-110页
在读期间参加的科研项目第110-111页
致谢第111页

 
 
论文编号BS140,这篇论文共111
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