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众包软件测试的质量保证方法研究

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众包软件测试的质量保证方法研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-13页
第1章 绪论第13-42页
  1.1 研究背景和意义第13-15页
  1.2 众包质量保证的研究现状第15-33页
    1.2.1 任务分派第15-22页
    1.2.2 结果处理第22-25页
    1.2.3 用户参与度第25-29页
    1.2.4 信用度评价第29-33页
  1.3 众包软件测试的研究现状分析第33-39页
  1.4 当前存在的主要问题第39-40页
  1.5 本文的组织结构第40-42页
第2章 基于多任务匹配的众包协作测试方法第42-62页
  2.1 引言第42页
  2.2 PM2CT模型第42-47页
    2.2.1 模型描述第42-44页
    2.2.2 Web协作测试问题形式化第44-47页
  2.3 PM2CT任务划分和分配第47-50页
    2.3.1 任务划分算法(TPA)第47-49页
    2.3.2 多任务匹配算法(MMA)第49-50页
  2.4 实验设计第50-54页
    2.4.1 系统实现第50-52页
    2.4.2 实验设置第52-53页
    2.4.3 评价标准第53-54页
  2.5 实验结果第54-60页
  2.6 本章小结第60-62页
第3章 基于特征选择和RSMOTE的高影响Bug报告识别第62-82页
  3.1 引言第62-63页
  3.2 基础知识第63-70页
    3.2.1 特征选择算法第63-66页
    3.2.2 不平衡算法第66-68页
    3.2.3 超限学习机(ELM)第68-70页
  3.3 RSMOTE模型第70-73页
    3.3.1 模型介绍第70-71页
    3.3.2 RSMOTE方法第71-73页
  3.4 实验设计第73-75页
    3.4.1 实验数据第73-74页
    3.4.2 评价标准第74-75页
  3.5 实验结果第75-81页
  3.6 本章小结第81-82页
第4章 基于实例模糊熵和RSOMTE的Bug严重性识别第82-109页
  4.1 引言第82页
  4.2 基础知识第82-87页
    4.2.1 实例选择算法第82-86页
    4.2.2 模糊KNN理论基础第86-87页
  4.3 FER模型第87-92页
    4.3.1 概述第87-88页
    4.3.2 计算类模糊度算法(CFCMD)第88-91页
    4.3.3 选择边界Bug报告算法(BRS)第91-92页
    4.3.4 RSMOTE方法第92页
  4.4 实验设计第92-95页
    4.4.1 实验数据第92-93页
    4.4.2 实验设置第93-94页
    4.4.3 评价标准第94-95页
  4.5 实验结果第95-108页
  4.6 本章小结第108-109页
第5章 基于多分类器模糊集成的Bug严重性识别第109-127页
  5.1 引言第109页
  5.2 模糊积分理论基础第109-110页
    5.2.1 模糊测度第109-110页
    5.2.2 模糊积分第110页
  5.3 Choquet模糊积分集成多RSMOTE方法模型第110-115页
    5.3.1 概述第110-111页
    5.3.2 数据约减方法第111-112页
    5.3.3 RSMOTE方法第112页
    5.3.4 模糊积分集成多RSMOTE方法第112-115页
  5.4 实验设计第115-117页
    5.4.1 实验数据第115-117页
    5.4.2 评价标准第117页
  5.5 实验结果第117-126页
  5.6 本章小结第126-127页
第6章 Bug严重性识别的迁移学习第127-144页
  6.1 引言第127-128页
  6.2 粗糙集理论基础第128-133页
    6.2.1 基础知识第128-129页
    6.2.2 集合的上近似集和下近似集第129-130页
    6.2.3 知识的约减和核第130-131页
    6.2.4 知识的相对约减和相对核第131页
    6.2.5 知识的信息熵和互信息第131-133页
  6.3 基于粗糙集特征提取模型第133-136页
    6.3.1 模型描述第133页
    6.3.2 预处理模型第133-135页
    6.3.3 基于重要度的粗糙集属性约减方法第135-136页
  6.4 实验设计第136-139页
    6.4.1 实验数据第136-138页
    6.4.2 评价标准第138-139页
  6.5 实验结果第139-143页
  6.6 本章小结第143-144页
第7章 结论与展望第144-147页
  7.1 结论第144-145页
  7.2 展望第145-147页
参考文献第147-160页
攻读博士学位期间科研成果及科研项目第160-163页
致谢第163-164页
作者简介第164页

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