Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 49 trang
Dung lượng: 950 KB

Giới thiệu nội dung

Nghiên cứu các độ đo mã nguồn cho bài toán dự đoán lỗi phần mềm

Tác giả: Hà Thị Minh Phương

Lĩnh vực: Khoa học và Công nghệ

Nội dung tài liệu:

Báo cáo tổng kết này trình bày nghiên cứu về các độ đo mã nguồn (metrics) cho bài toán dự đoán lỗi phần mềm. Nghiên cứu tập trung vào việc tìm hiểu các độ đo mã nguồn hướng cấu trúc và hướng đối tượng, phân tích mối liên hệ giữa các độ đo này với lỗi phần mềm. Đồng thời, đề tài cũng nghiên cứu các kỹ thuật học máy như Cây quyết định, Naïve Bayes, K-nearest Neighbor, và Support Vector Machine (SVM) để áp dụng vào việc dự đoán lỗi phần mềm. Cuối cùng, đề tài đề cập đến việc xử lý dữ liệu, bao gồm chuẩn hóa dữ liệu, và các phương pháp đánh giá độ đo. Nghiên cứu cũng đề xuất xây dựng công cụ dự đoán lỗi phần mềm dựa trên các độ đo mã nguồn hướng đối tượng.

Mục lục chi tiết:

  • MỞ ĐẦU
  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỘ ĐO PHẦN MỀM
    • 1.1. TỔNG QUAN VỀ LỖI PHẦN MỀM
    • 1.2. MỐI LIÊN HỆ GIỮA ĐỘ ĐO VÀ LỖI PHẦN MỀM
    • 1.3. ĐỘ ĐO PHẦN MỀM
      • 1.3.1. Độ đo mã nguồn (Code Metrics)
      • 1.3.2. Độ đo quy trình (Process Metrics)
    • 1.4. ÁP DỤNG CÁC ĐỘ ĐO PHẦN MỀM
    • 1.5. KỸ THUẬT HỌC MÁY TRONG DỰ ĐOÁN LỖI PHẦN MỀM
      • 1.5.1. Cây quyết định (Decision Tree Classification)
      • 1.5.2. Naïve Bayes
      • 1.5.3. K-nearest Neighbor
      • 1.5.4. Support Vector Machine (SVM)
    • 1.6. XỬ LÝ DỮ LIỆU
      • 1.6.1. Chuẩn hóa dữ liệu
    • 1.7. CÁC ĐÁNH GIÁ ĐỘ ĐO
  • CHƯƠNG 2: ĐỘ ĐO TRONG DỰ ĐOÁN LỖI PHẦN MỀM
    • 2.1. GIỚI THIỆU
    • 2.2. ĐỘ ĐO HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG (OBJECT ORIENTED METRICS)
  • CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
    • 1.1. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
    • 1.2. CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
    • 1.3. BIẾN PHỤ THUỘC (DEPENDENT VARIABLE)
    • 1.4. BIẾN ĐỘC LẬP (INDEPENDENT VARIABLES)
    • 1.5. THU THẬP DỮ LIỆU
  • KẾT LUẬN
  • KIẾN NGHỊ
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO