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基于软件缺陷分类标准与分析技术的软件缺陷管理系统应用与研究的中期报告
一、研究背景
随着软件产业的快速发展，软件质量的重要性日益凸显。而软件缺陷是软件质量的主要威胁之一。为了有效地管理和控制软件缺陷，缺陷管理系统被广泛应用。然而，现有的缺陷管理系统往往缺乏对缺陷分类的支持，这使得缺陷管理效率低下。
因此，本研究旨在基于软件缺陷分类标准和分析技术，设计并实现一款高效的软件缺陷管理系统。
二、研究内容
1.软件缺陷分类标准的研究
本研究将结合国内外软件缺陷分类标准的优点，设计适合本系统的缺陷分类标准。该分类标准将以缺陷等级、缺陷类型和缺陷来源为主要分类，其中缺陷等级包括致命级、严重级、一般级和不重要级；缺陷类型包括设计缺陷、编码缺陷和配置缺陷；缺陷来源包括测试过程中、开发过程中和用户反馈。
2.软件缺陷分析技术的研究
本研究将探讨基于数据挖掘和机器学习的软件缺陷分析技术。本系统将采用多种数据挖掘和机器学习算法，如聚类分析、关联规则挖掘和决策树等，实现对缺陷数据进行分类、关联分析和预测等功能。
3.软件缺陷管理系统的设计与实现
本研究将结合前两部分的研究成果，设计并实现一款高效的软件缺陷管理系统。该系统将支持缺陷的提交、审核、分类、分析、修复、验证和关闭等功能，同时提供多种可视化的分析图表和报告，帮助用户更好地了解和掌握缺陷情况。
三、研究预期成果
本研究的预期成果包括：
1.软件缺陷分类标准的设计和实现。
2.基于数据挖掘和机器学习的软件缺陷分析技术。
3.一款高效的软件缺陷管理系统，该系统将支持缺陷的提交、审核、分类、分析、修复、验证和关闭等功能。
4.多种可视化的分析图表和报告，帮助用户更好地了解和掌握缺陷情况。
四、研究计划安排
1.2020年3月-4月：完成软件缺陷分类标准的设计和实现。
2.2020年5月-6月：完成软件缺陷分析技术的研究，并进行调试和优化。
3.2020年7月-8月：设计和实现缺陷管理系统的核心功能，包括缺陷提交、审核、分类、分析、修复、验证和关闭等功能。
4.2020年9月-10月：完成系统的可视化图表和报告的设计及实现，并进行系统测试和验证。
5.2020年11月-12月：完善系统功能，并进行系统性能优化和测试，撰写论文并进行答辩。