动态需求跟踪方法及跟踪精度问题研究

在对动态需求跟踪现有研究综述的基础上,详细分析了动态需求跟踪面临的精度问题,并提出了解决方案——动态需求跟踪框架.该框架以自动化的需求跟踪为核心,组合了变更请求、影响分析、变更控制等活动,利用工作产品的特点和迭代过程中累积的变更信息来辅助建立需求跟踪关系,提高了需求跟踪关系的精度.     

需求跟踪技术研究

需求跟踪是大型复杂软件开发的一个重要部分,为软件工程的许多活动提供有力的支持,它是实现有效的软件项目管理、提高软件系统质量的一个重要因素.本文对静态跟踪和动态跟踪技术进行了一定的归纳和分析.     

基于注释改进动态需求跟踪的方法

需求跟踪为软件工程提供有力的支持,然而人工建立需求跟踪关系费时费力,存在着成本过高,难以维护等问题.动态需求跟踪运用信息检索等技术,自动化建立需求文档和工作产品的跟踪关系,但在跟踪精度等方面仍然存在问题.在现有的动态需求跟踪方法基础之上,分析了需求动态跟踪精度问题产生的原因,提出了使用代码注释辅助动态需求跟踪的方法,改进了需求动态跟踪工具,并通过实验验证了方法对于动态需求跟踪效果的改进.     

需求描述前的需求跟踪模型研究

对需求描述前的需求进行跟踪可以减少需求错误、有助于需求变更的处理和软件组织的过程改进。针对传统需求跟踪方法没有对需求描述前的需求跟踪提供合适支持的问题，文章剖析了需求分析过程中产生的中间产品及其之间的各种关联，基于分析结果，提出了一个需求描述前的需求跟踪模型，包括过程模型和数据模型：过程模型描述跟踪过程，数据模型描述原始需求和中间产品。最后应用模型跟踪一个设备租赁系统中费用计算的需求，结果表明利用该模型能够准确跟踪到需求来源，发现需求错误、遗漏和不一致，并消除错误影响，从而改进需求质量，其有效性得到了验证。     

需求跟踪方法探索与实践

需求跟踪是项目管理中对开发过程的管理，包括编制每个需求与系统元素之间的联系文档并进行跟踪管理。分析了需求跟踪目标，给出了可行的需求跟踪方法，对CMM需求跟踪进行了简化，并分析比较了常见的跟踪工具。     

动态需求跟踪中多义关键词的语义判断方法

虽然与信息检索（IR）方法相比，基于本体的动态需求跟踪方法能提高跟踪链的精度，但构建一个合理、有效的本体特别是领域本体是一个相当复杂和繁琐的过程。为了减小构建领域本体带来的时间成本和人力成本，通过将修饰词和通用本体相结合，提出基于修饰词本体的关键词语义判断方法（MOKSJM）。首先，对关键词和修饰词的搭配关系进行分析；然后，采用修饰词本体结合规则的方式来确定关键词的语义，以避免关键词的多义性对动态需求跟踪结果造成的偏差；最后，根据上述分析的结果，对关键词语义作出调整，并通过相似度得分来体现其语义。修饰词在需求文档、设计文档等中数量较少，因此建立修饰词本体所带来的时间成本和人力成本相对较小。实验结果表明，MOKSJM与基于领域本体的动态跟踪方法在召回率相当时，精度差距更小；与向量空间模型（VSM）方法相比，MOKSJM能有效提高需求跟踪结果的精度。     

需求描述前的需求跟踪问题

需求描述前的需求跟踪问题一直是软件工程中非常重要的一个方面，同时又是研究较少的一个方面。需求描述前的需求跟踪的提供者和使用者总存在一些难以解决的矛盾，本文首先从这一角度出发分析了需求描述前的需求跟踪问题。与传统技术一样，而向对象技术有保证需求描述前的需求可跟踪性的自动获取，为此文章讨论了在面向对象 支持需求描述前的需求跟踪能力的必要条件，在此基础上，文章介绍了一个支持需求跟踪的原型系统（ＯＯＲＴＳ     

需求描述前的需求跟踪问题

本文讨论了需求描述前的需求跟踪的提供者和使用者之间的矛盾和面向对象分析中支持需求描述前的需求跟踪的必要条件。在此基础上，文章介绍了一个支持需求跟踪的原理系统，并京进一步解决需求描述前的需求跟踪问题进行了讨论 。     

非功能需求跟踪

文中介绍了面向过程的非功能需求跟踪方法的原理，在一个雷达系统的设计过程中进行了该方法的应用分析，并实现了相应的支持工具的原型。     

可变粒度需求跟踪的研究与实现

需求管理是软件项目管理中的重要一环,在软件配置管理中占有重要地位。需求跟踪是需求管理和变更控制的基础。该文以基于过程的可变粒度的配置管理为背景,针对可变粒度的需求跟踪问题,提出一种需求跟踪的实现机制,使项目管理人员可以更全面地把握项目进展状况,有效降低需求变更带来的风险。     

基于信息检索和本体的动态需求追踪方法

在对现有追踪方法的研究和分析的基础上,提出了一个新的基于信息检索和本体的动态需求追踪模型,由概率相似度计算公式和本体推理相互补充来建立需求追踪关系。通过对模型实现系统的验证,实验结果表明该模型是有效的,并且与常规概率模型相比,需求追踪的精度和效率都得到了一定的提高。     

基于区块链溯源的包装防伪信息追溯方法

为了应对假冒伪劣产品日益增多,给消费者和厂家带来信任危机的问题,提出基于区块链溯源的包装防伪信息追溯方法,该方法利用区块链技术的不可篡改性、分布式共识和透明性,实现了商品生命周期的全程可追溯和防伪保障。为了验证该方法的可行性和效果,进行了一系列仿真实验。实验结果表明,优化后的算法在通信成本、吞吐量和延迟三个方面比PBFT效果优异,采用优化算法的包装防伪信息追溯方法能够有效的防止假冒伪劣产品的流通,提升消费者对产品的信任度。通过进一步的研究和实践,可以优化该方法,以推动商业生态系统的可持续发展。     

一种基于句法分析的跟踪关系恢复方法

软件需求跟踪已被公认为影响软件项目成败的一个关键因素.针对大多数基于信息检索的需求跟踪方法都严重依赖于软件制品中的文本质量,提出了一种基于句法分析的动态需求跟踪方法.该方法能够从制品中抽取最有可能刻画自身特征的标引词,并减少制品中噪音对需求跟踪带来的不利影响.为了验证该方法的有效性,在多个来自不同项目且类型不同的软件制品上,比较了基于不同标引词集合的动态需求跟踪方法所建立的跟踪关系.实验结果表明,基于句法分析的动态需求跟踪方法能够有效地提高跟踪关系的准确性.     

设计说明的可跟踪性问题

本文提出了一个需求可跟踪性的模型。在此基础上，通过一个雷达系统的例子，对设计说明的可跟踪性问题进行了深入的讨论，并实现了相应的支持系统（ＯＯＲＴＳＴ）。     

基于联盟链的物联网动态数据溯源机制

物联网动态数据安全保护的重点是拒绝非授权用户的篡改,实现对物联网动态数据操作的过程留痕和追踪溯源.为解决大量物联网设备产生的动态数据安全存储与共享问题,建立了物联网动态数据存储安全问题的数学模型,提出了用于实现操作实体多维授权与动态数据存储的双联盟链结构,设计了基于验证节点列表的共识算法,给出了一种基于联盟链的动态数据溯源机制优化方案.进行了分析及实验,物联网操作实体个数小于106,操作实体授权特征值位数取64时,攻击者篡改授权的概率几乎为0,验证了所提方案具有较强的抵抗双重输出攻击、重放攻击及隐藏攻击的能力,能够有效杜绝攻击者对物联网动态数据的篡改、伪造等非授权访问操作,具有较好的应用价值.     

基于本体的领域需求分析方法与模型研究

领域需求分析是实施领域工程的重要内容,由于领域需求分析参与各方对领域知识理解的差异是领域需求分析的主要困难。该文提出了一种基于本体的领域需求分析方法,试图利用本体在知识表达方面形式化、规范化的优势统一领域内各方对知识的理解,最后给出了UML(统一建模语言)建立领域本体的实例与基于本体的领域需求分析的过程。     

MC与广义需求集成中的需求信息元方法研究

针对大规模定制生产模式的特点阐述了需求信息建模的策略,面向大规模定制领域提出了适合广义需求信息描述的需求信息元方法,通过定义需求本体提高了需求信息表达的规范性和可重用性,结合项目实施案例论述了在Web应用体系下需求信息元的实现技术．     

基于区块链的汽车供应链产品追溯系统

区块链作为新兴的分布式数据库技术,具有公开透明、不可篡改和易于追溯等特征,与供应链产品溯源具有良好的契合度。针对汽车供应链面临的缺乏信任、溯源难度大及信息共享效率低等问题,运用区块链技术,设计了基于区块链的汽车供应链产品追溯系统。选用以太坊作为系统的开发平台,设计了授权管理、信息录入、溯源转移和链上查询等功能模块,根据功能需求设计了智能合约,增加了对敏感数据的处理环节。系统中配置了原材料供应商、零部件供应商、整车厂以及分销商4个参与主体,提供了监管部门与消费者的溯源接口。通过实例对溯源系统进行展示。研究表明：区块链溯源系统与传统的溯源方式相比,产品数据的安全性和溯源效率等方面具有明显优势。     

基于资源的需求描述方法

针对需求分析中的系统需求描述问题,本文提出了一种以资源描述需求的方法,分析了这种方法与传统需求描述方法的异同;实现了对资源及需求的形式化描述,并详细讲述了获取需求的过程;最后给出了需求的存储形式和需求同资源的映射算法。