1. 本选题研究的目的及意义
随着软件系统规模和复杂性的不断增加，软件老化问题日益突出。
软件老化是指软件系统在运行过程中，由于资源泄漏、数据错误累积等原因导致性能下降、可靠性降低的现象。
软件老化会导致系统崩溃、数据丢失等严重后果，造成巨大的经济损失和社会影响。
2. 本选题国内外研究状况综述
软件老化检测是软件工程领域的一个重要研究方向，近年来，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在软件老化检测领域的研究起步相对较晚，主要集中在软件老化机理、老化指标体系构建、基于传统机器学习方法的软件老化检测等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.软件老化机理及特征分析：深入研究软件老化的常见原因，如内存泄漏、资源竞争、数据错误累积等，分析不同老化原因导致的软件系统性能变化和行为特征，为后续构建科学合理的软件老化指标体系奠定基础。
2.软件老化特征指标体系构建：基于对软件老化机理和特征的分析，从多个维度构建软件老化特征指标体系，例如，可以考虑资源利用率、系统响应时间、错误发生频率等指标，并对指标进行量化和归一化处理，以便于后续模型训练和分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和比较分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解软件老化的概念、机理、特征、指标体系构建方法以及现有的软件老化检测方法，特别是基于人工神经网络的软件老化检测方法的研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.软件老化特征分析与指标体系构建阶段：深入分析软件老化的常见原因、表现形式和影响因素，构建科学合理的软件老化特征指标体系，并对指标进行量化和归一化处理，为模型训练提供有效输入。
3.人工神经网络模型构建与训练阶段：根据软件老化检测的特点和需求，选择合适的人工神经网络模型，例如，可以考虑使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等能够处理时序数据的模型，并根据具体问题对模型结构进行设计和优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建基于多源数据的软件老化特征指标体系：不同于传统研究中仅关注单一数据源，本研究将综合利用软件运行日志、性能指标、代码度量等多源数据，构建更加全面、准确的软件老化特征指标体系，以提高老化状态检测的精度。
2.提出基于深度学习的软件老化状态检测模型：针对传统机器学习方法难以充分挖掘复杂软件运行数据中隐藏信息的局限性，本研究将利用深度学习技术，例如，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，构建能够自动学习特征表示的软件老化状态检测模型，以提高模型的泛化能力和检测效率。
3.结合优化算法对模型进行优化：为进一步提升模型性能，本研究将尝试结合遗传算法、粒子群算法等优化算法，对模型参数、结构等进行优化，以寻找最优的模型配置，进一步提高软件老化状态检测的精度和效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李伟,冯丹,周欣.软件老化研究综述[J].计算机科学,2018,45(S1):34-41.
2.刘洪星,孙文心,马跃,等.软件老化的研究进展[J].计算机科学与探索,2021,15(02):193-211.
3.王怀,张悠慧,王俊.基于运行特征的软件老化预测方法[J].计算机学报,2020,43(04):726-740.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
