基于GQ(I)M模型的度量计划定义方法研究

GQ(I)M模型是一种面向目标的定义度量的方法,在软件过程度量中被广泛采用.但是,由于定义度量时没有依赖具体的开发过程,且往往忽略了过程成熟度的考虑,定义的度量元不合理,使度量计划的制定很困难,并使度量的结果难以解释度量活动.本文提出了一种在GQ(I)M模型定义度量计划的方法基础上结合成熟度与过程建模的新的方法,最后对进一步的研究方向做了展望.     

基于度量的软件生产线管理研究

软件生产线是一种全新的软件开发方式,生产线的管理作为三大基本活动之一直接影响生产线实践。从软件度量角度出发,根据GQ(I) M模型,提出了基于度量的软件生产线管理框架,并定义了管理活动中需要跟踪的度量元,这对生产线管理活动的有效实施有积极的指导意义。     

基于CMM的软件过程度量系统的研究与设计*

首先描述了软件过程的度量过程,结合软件度量定义模型GQ(I)M提供的方法和软件能力成熟度模型(CMM)提供的过程框架,给出了项目跟踪与监控过程域的一些度量实例,在此基础上完成了软件过程度量系统的设计;最后,指出了系统进一步的工作。     

基于GQM的软件过程改进度量模型的研究

提出一种基于GQM的目标、信息及属性共同驱动的GQ(I)M的软件过程改进度量模型,并且通过统计过程控制方法 SPC来进行分析验证,能够得到软件组织过程的一组基线模型,为企业决策者在实施软件过程改进中提供有效的支持和指导,以降低缺陷率、控制风险以及提高产品质量等,满足企业希望以较低成本取得良好改进效果的需求,尤其是对中小企业更具有现实意义。     

一种目标与信息共同驱动的度量模型

目前采用CMMI模型进行过程改进的企业，尤其是中小型企业在实施度量时盲目选择度量元，缺少合适度量过程框架的指导。针对上述问题，结合现有的GQM度量模型及其改进模型,以及PSM实用软件度量模型的特点,提出了一种支持软件过程改进的目标和信息共同驱动的度量模型（GI2M-D）,给出了基于GI2M-D度量模型的软件度量过程框架。该框架使度量人员选取度量元时更有针对性和目的性,为决策者和软件过程改进者，特别是采用CMMI模型的企业在实施度量时提供有效的支持和指导。     

一种基于测试数据和D-S证据理论的可信性度量模型

针对软件可信性评估模型客观性不强的问题,提出了基于测试过程数据的软件可信性度量模型。该模型根据软件测试过程和能力成熟度模型CMM模型选取软件测试过程中的关键可信属性,利用软件测试中的过程数据作为可信证据,通过测试过程数据进行可信属性的定量度量,最后,将这些分散的可信指标通过D-S证据理论进行融合得到软件的可信性。实例表明,该度量模型在软件可信性评估中是有效的。     

基于CMMI的软件缺陷度量

软件缺陷度量是提高软件质量,进行软件过程评估的重要手段。把软件度量的相关技术应用到软件缺陷管理中,根据CMMI的度量与分析框架,并结合GQIM度量方法,提出基于CMMI的软件缺陷度量模型。该模型可以指导软件企业实施软件缺陷度量,达到更高的软件能力成熟度等级。     

安全评估中基于互信息的近似约简模型

评估属性的选择是安全评估中的一个重要问题,目前常用的标准通常会造成评估节点过多,从而影响评估模型的可用性和准确性.目前的属性约简算法通常会产生多个结果,而在安全评估中这些算法并未给出结果选择的准则.针对信息安全评估的具体问题,根据粗糙集的理论和方法提出一种安全属性的近似约简算法.该算法以互信息和冗余协同系数作为冗余属性的度量,根据实际情况设定具体的阀值参数,从而可以得到不同规模的约简属性集以及更加简洁有效的安全评估模型.     

基于MIM的软件度量扩展模型对软件可维护性的度量

主要研究基于实用软件度量（PSM）的软件度量过程模型MIM，提出了一个扩展模型，给出模型的形式化描述和建模步骤。在实践中，把这种新的扩展模型应用于软件的可维护性度量中，取得了较好的效果，进一步证明了此模型提出的可行性与实用性。     

一种卷积神经网络集成的多样性度量方法

分类器模型之间的多样性是分类器集成的一个重要性能指标。目前大多数多样性度量方法都是基于基分类器模型的0/1输出结果（即Oracle 输出）进行计算,针对卷积神经网络的概率向量输出结果,仍需要将其转化为Oracle输出方式进行度量,这种方式未能充分利用卷积神经网络输出的概率向量所包含的丰富信息。针对此问题,利用多分类卷积神经网络模型的输出特性,提出了一种基于卷积神经网络的概率向量输出方式的集成多样性度量方法,建立多个不同结构的卷积神经网络基模型并在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行实验。实验结果表明,与双错度量、不一致性度量和Q统计多样性度量方法相比,所提出的方法能够更好地体现模型之间的多样性,为模型选择集成提供更好的指导。     

自确认压力传感器硬件平台设计

自确认压力传感器是一种不仅能输出压力测量值,并且能对其自身工作状态进行在线评估的新型压力传感器。系统利用TMS320F2812和TMS320C6713组成双处理器系统,完成对自确认压力传感器八路信号的同步采集和信号调理,然后利用DSP实现传感器的故障检测、诊断、自确认参数计算等复杂运算,将确认的测量值,测量值确认的不确定度,传感器状态输出给上位机或用户。实验结果表明,该系统实现了自确认压力传感器的各项功能,通过修改DSP软件部分,可以应用于其他传感器信号的数据采集与处理。     

动态调整用户认知负荷的智能增强现实系统

把认知负荷测量技术集成进空间增强现实系统,提出动态调整用户认知负荷水平的智能空间增强现实系统（ISARS）系统。ISARS的目标是对用户在进行任务时的认知状态进行实时监测,并根据用户认知状态动态调整空间增强现实系统的增强信息,以使用户处于最佳工作状态并提高工作效率和保证工作质量。ISARS包含两个子系统：空间增强现实（SAR）子系统和认知负荷度量（CLM）子系统,SAR子系统把不同的增强信息投影到物体物理表面。CLM子系统对用户在工作过程中的认知负荷进行度量。实验结果表明,ISARS能够根据用户当前认知负荷水平对任务相关的要素进行自适应调整以更好适合用户实际工作能力,从而提高用户工作效率。     

基于可信计算的动态完整性度量模型

静态完整性度量不能保护系统在运行过程中的完整性。为此,提出一种基于可信计算的动态完整性度量模型。在现有的完整性度量架构中引入虚拟化技术,有助于系统管理员掌握系统在运行过程中的完整性。在软件加载后,对运行中的进程行为进行监控,动态度量其完整性。分析结果表明,该模型能防止运行过程中恶意攻击破坏系统的完整性,从而提高系统安全性。     

支持向量机算法多目标模型选择

为适应支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法应用过程中的不同性能指标要求,将SVM算法的模型选择问题作为一个多目标优化（Multi-Object Optimization,MOO）问题进行处理。以改进的粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法对该多目标优化问题进行求解,得到其Pareto解集,在具体应用中根据实际需要从Pareto解集中选择适合的最优解作为支持向量机算法参数,实现支持向量机算法的模型选择。在几个数据集上的仿真实验表明,该方法能够较快地得到Pareto解集,解集中的参数组合能够满足对支持向量机算法速度和泛化能力的不同要求。     

基于自回归模型的汽车姿态角在线预测系统

针对汽车姿态角在线预测问题,利用微惯性测量单元以捷联方式测量汽车6自由度运动参数,通过四元数法解算汽车的姿态角,应用卡尔曼滤波器对姿态角进行最优估计处理,在此基础上建立自回归模型对未来1 s~3 s的姿态角进行实时预测,使用Visual Basic 2005、NI Measurement Studio开发汽车姿态角在线预测软件,并对其进行实车道路试验,结果证明该软件具有较高的预测准确性。     

改进的粒子群算法及其SVM参数优化应用

支持向量机是一种性能优越的机器学习算法,而其参数的选择对建模精度和泛化性能等有着重要的影响,也是目前机器学习研究的一个重要方向。在简要介绍基本粒子群优化（PSO）算法的基础上,提出了一种量子粒子群优化算法,给出了其实现方式,并通过4个基准测试函数进行性能对比评价。基于这种量子粒子群优化算法,对最小二乘支持向量机（LS-SVM）的参数优化进行了研究。仿真结果表明,量子粒子群优化算法能给出很好的优化结果。     

Efficiency of CAMEtools in software quality assurance

Our paper describes the requirements and possibilities of integration of metrics tools in the field of software quality assurance. Tools for the support of the measurement process are herein classified as Computer Assisted Software Measurement and Evaulation Tools (CAMETools). Software measurement regarded as a special type of metrics application provides a great amount of basic information for the evaluation of the software development process or the software product itself. Our paper examines the effectiveness and destination of software measurement in tool-based software development and is based on an analysis of more than 20 CAME tools in the Software Measurement Laboratory at the University of Magdeburg. CAMEtools are useable for the process, product, and resources evaluation in all phases of the software life cycle (including the problem definition) for different development paradigms. The efficiency of CAME tools is described on the basis of a general measurement framework. This framework includes all steps in the software measurement and evaulation process: metrics definition, selection of the evaluation criteria, tool-based modelling and measurement, value presentation and statistical analysis. The framework includes the main aspects of the process evaluation techniques (Capability Maturity Model, ISO 9000-3 etc.) and product evaluation (ISO 9126, etc.). It is not a disjointed set of aspects: our measurement framework represents an incremental technique for the application of quantification of quality aspects in a required quality assurance     

多入多出系统中改进的QRD-M检测算法

在研究传统QRD-M检测算法的基础上,提出一种用于多入多出系统的改进的QRD-M检测算法。该算法通过累积分支度量排序和终止门限设置,合理减少搜索树的分支数。仿真结果表明,当信噪比为10 dB、调制方式为16QAM、天线配置为4×4时,改进算法在无检测性能损失的情况下可使传统QRD-M检测算法的复杂度降低30%。