基于貝葉斯網絡的軟件缺陷預測管理系統(tǒng).pdf

1、隨著信息技術業(yè)的發(fā)展，軟件缺陷預測技術越來越受到重視。該技術幫助軟件企業(yè)有效提高開發(fā)效率和產品質量，降低開發(fā)成本，因此成為企業(yè)發(fā)展的一個不可或缺的技術手段。然而，在一些軟件企業(yè)中，雖然建立了與軟件缺陷預測相關的流程，但由于這些預測方法處理各種不確定性信息的能力不靈活，方法本身缺乏自我學習的能力，所以實際使用效果往往不夠理想。為此，本文提出了一種基于貝葉斯網絡的軟件缺陷預測方法，該方法將有向無環(huán)圖與概率論相結合，對軟件缺陷進行預測。本文詳

2、細闡述了該貝葉斯網絡模型的構造方法，并對研究的應用系統(tǒng)――基于貝葉斯網絡的軟件缺陷預測管理系統(tǒng)（SDRM系統(tǒng)）的設計與實現(xiàn)，及其應用效果進行了詳細介紹。 本文首先介紹軟件缺陷的相關知識和目前常用的一些軟件缺陷預測方法，闡述了貝葉斯網絡理論的原理、應用和特點，并分析了貝葉斯網絡在軟件缺陷預測方面的優(yōu)勢。 本文重點闡述了如何構建用于軟件缺陷預測的貝葉斯網絡模型。詳盡地分析了軟件開發(fā)各階段產生軟件缺陷的因素，及各因素之間的關系

3、，并結合軟件工程知識來確定貝葉斯網絡模型的拓撲結構。此外，討論了在數(shù)據(jù)完整充足情況下，利用大樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法來確定節(jié)點的條件概率，和在數(shù)據(jù)缺失情況下利用EM算法來獲取節(jié)點的條件概率的方法。在此基礎上，建立起用于缺陷預測的貝葉斯網絡模型。考慮到所建模型中節(jié)點眾多，取值復雜等情況，提出了一種改進的貝葉斯網絡推理算法，有效提高了推理運算效率。 本文最后論述了基于貝葉斯網絡的軟件缺陷預測管理系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)。詳細介紹了該系統(tǒng)主要模塊和數(shù)