软件质量的量化分析及其计算

在麦考尔软件质量评价模型的基础上，提出了软件质量的量化及其计算方法，可作为软件质量的评价工具。     

基于人工神经网络的软件质量评价

为了提高软件质量评价的准确性,参考各软件质量模型中的质量因素,构建评价指标体系并设计了BP网络结构。通过在MATLAB环境下实例仿真,基于人工神经网络的评价结果与期望的结果是一致的,表明该方法能够准确、科学和客观地评价软件质量。     

软件质量的定量评定方法

探讨了软件质量评价在精确评定和控制软件质量中的意义，介绍了软件质量评价的相关标准，完整地描述了规范化的软件质量评价过程，提出了开发评价工具辅助评价人员实施软件质量评价的设想。     

基于可拓理论的软件质量评价系统设计与实现

软件质量评价一直是软件工程领域的难点问题;探索科学的软件质量评价方法并实现计算机化, 可为软件质量管理人员进行决策提供数据基础, 也为用户在选择软件时提供客观的比对依据;考虑到软件质量评价指标的复杂性,在综合分析了软件质量评价的各项指标的基础上,提出了基于可拓理论的软件质量评价方法,采用C++设计开发了软件质量评价系统;研究建立了软件质量评价指标体系,利用层次分析法确定各指标权重,通过专家打分,得到各指标得分数据;根据建立的评价指标体系应用可拓理论建立物元模型,利用数据及权重计算关联度,得出优度值并自动分析结果,得到软件质量的评价结论,打印水晶报表;经过录入数据测试,系统运行速度快,得出结论准确,具有较好的实用性。     

基于模糊神经网络的软件质量评价方法

为了对计算机软件质量进行更加精确、客观、科学的评价，综合模糊逻辑推理的结构性知识表达能力和神经网络的自学习能力，提出一种基于模糊神经网络的软件质量评价方法。首先筛选软件质量评价的指标建立评价等级模糊级，然后利用神经网络的学习能力，通过网络的训练样本，确定评价中的变量参数；训练好的网络就可用来对软件质量进行评价。应用表明，该方法克服了由专家确定变量参数的缺点，达到评价结果更高的客观性、科学性，具有很高的应用价值。     

基于ISO质量模型的软件质量评价方法

研究了软件工程中软件质量评价的问题，指出了目前软件质量评价的不足，对最新的ISO／EC9126软件质量模型进行了归纳和细化，并应用神经网络方法，将联想记忆模型应用于软件质量的评价，实验和实践证明该方法具有较好的效果。     

基于模糊层次分析法的软件质量评价模型

针对软件质量评估中数据的模糊性和不确定性,在ISO9126质量模型的基础上,基于模糊综合评价法和层次分析法建立了软件质量的综合评价模型。通过对某软件进行实际评价表明,该评价模型能够对软件质量进行科学的评价并给出改进的建议,该模型具有较高的操作性、实用性,极大地提高了软件质量评价工作的效率。     

基于集对分析的软件质量评价系统的构建

集对分析使得软件质量评价系统越来越完善,并且基于集对分析实现了软件质量评价体系,下面就这一主线展开叙述,对集对分析理论进行了概述,然后分析了国内和国外软件质量评价研究现状,最后又对软件质量评价系统评价的过程做了描述并给予了分析,目的在于通过此次的探究,找到以往系统中存在的不足之处,并且在此基础上将软件质量评价系统优化,更科学、准确。     

软件质量及其量化评价方法

软件质量是指导软件工程各阶段工作的一项基本原则。近年来，软件质量对整个软件产业的影响日益加深，软件质量的保证已经成为软件开发中的一个必不可缺的重要环节。如何对软件质量进行科学合理的评估一直都是软件开发人员和用户非常关心的问题，世界上已经有许多专家、学者开始对软件质量的评价、保证进行研究。从影响原因、评价方法等几个方面给出自己的见解，并且提出一种较为有效的量化评价模型，给出了量化算法。     

基于置信度的软件质量模糊评价模型研究

通过软件质量模糊综合评价实践和对模糊综合评价模型算法的分析,重点研究了在模糊综合评价算法的基础上进行改进并引入置信度进行置信分析的新方法,建立了适合系统化应用的软件质量评价模型,并使用该模型实施软件质量结果评价.由于应用模糊综合模型会产生大量有效信息丢失,从而导致评价结果过于简单化、绝对化,该模型解决了这一不足,并提高了软件质量评价的客观性和准确性.     

软件生命周期质量评价方法研究

针对软件质量现存评估标准一方面笼统抽象、主观性强,另外一方面缺乏对软件某个特定阶段质量评估模型的问题,通过对软件生命周期进行研究,对需求分析、软件设计、软件编码和软件测试四个阶段,从bug引入阶段、bug发现阶段、bug缺陷等级、bug数量、bug产生原因、bug修正代价六个方面进行分析,采用了改进加权模糊熵权法确定度量元权重系数,建立软件生命周期不同阶段质量评价模型及软件总体质量评价模型;通过工程实践结果证明,该生命周期质量评价模型能够有效地对软件不同阶段进行评价,为量化软件生命周期不同阶段质量水平提供了一种新方法,减少了软件质量评价中的主观性。     

基于EC9126软件质量模型的评价方法

研究了最新的ISO/EC9126软件质量模型,并结合实际进行了归纳和细化。对软件工程中软件质量评价的问题进行了概括,指出了目前软件质量评价的不足。应用神经网络方法,将联想记忆模型应用于软件质量的评价,实验和实践证明该方法具有较好的效果。     

基于BP人工神经网络的软件质量评估

针对软件质量评估的课题,提出了一种基于BP人工神经网络的软件质量评估方法,提高软件质量评估的准确性.首先,论文介绍了人工神经网络的基本原理和软件质量评估的基本过程.然后选取适当软件质量特征构建基于BP人工神经网络的评估体系,分别进行BP网络学习和验证数据测试的实验.通过测试得到的数据结果,证明该方法能够准确地评估软件质量.     

基于软件质量评估的模糊综合评判算法研究与改进

本文在系统介绍和分析模糊综合评判算法的同时重点研究了其用于软件质量评估过程中所存在的问题和缺陷,并改进和建立适应现代软件质量评估特点的新模糊评判算法模型 。利用新算法模型实施软件质量的可计算化评估,其评估结果的准确性、可靠性和稳定性有了明显改善和提高。整个研究为试图解决软件质量评估这个难题提供了很好的借鉴作用。     

Service level management with agent technology

This paper outlines a generic evaluation methodology for multimedia and real time applications. It concentrates on the application layer and the service aspect. Principles of software evaluation for quality assessment and measurement for networked services and distributed applications are used to present a specific method for measuring important characteristics. The method and the measurement procedure allow comparison of the actual characteristics of service quality with the required characteristics and thresholds. The proof of concepts will be made by the implementation of quality measurement agents following the approach outlined in this paper. Our approach of performing service level management (SLM) with agent technology is distributed, slim, minimizable to the maximum, independent in its methodology and offers comparable, objective results.     

基于模糊三角数模糊神经网络的软件质量评价方法

用户对软件质量的评价与其体验密切相关,但由于软件产品的抽象性、复杂性以及用户需求的模糊性,目前软件质量评价方法都缺乏对该方面内容的关注,忽略了用户需求在软件质量评价中的作用。针对于此,考虑用户需求对软件质量的影响,将用户需求作为一种特殊的软件特性,构建了基于模糊三角数的模糊神经网络来处理软件开发过程中用户需求同软件特性之间的非线性关系,符合软件产品复杂性的特点,使软件质量评价结果更客观、全面。结果表明,基于模糊三角数模糊神经网络能够更好地反映用户需求同软件特性之间的非线性关系,是一种研究软件综合质量评价的有效方法。     

基于犹豫模糊集的软件质量评价模型

提出一种基于犹豫模糊集的软件质量评价模型。首先,根据专家打分,将犹豫模糊集与直觉模糊集相结合,得出软件质量特性的综合犹豫模糊评价矩阵;然后,通过计算犹豫模糊广义比较表,得出软件各质量属性得分;最后根据得分情况给出软件的质量排序。该模型较好地解决了专家对软件质量指标进行评价时的犹豫性问题。具体的案例分析表明,所提出的软件质量评价模型是可行、有效的。