软件度量过程及其因素的应用研究

针对过程因素已成为制约软件企业软件产品质量和生产效率的瓶颈问题,讨论了CMMI模型为软件过程改善和软件过程评估提供的一个有效指导框架,分析了基于CMMI的软件过程框架和CMMI 2级的软件过程因素,并结合实际项目展开了CMMI应用的详细研究,实践了CMMI在项目实际开发过程中的具体应用.     

基于PDCA的印度软件质量保证模型研究

软件质量是软件产业的决定性因素,论述了PDCA（Plan,Do,Check,Action）模型理论,对印度软件产业进行了基于PDCA的软件质量保证分析．通过一些实证性的分析给出对中国大力发展软件产业的启示．     

外包软件过程度量模型的研究

由于我国软件外包行业的迅速发展,国外发包企业对接包组织单位的能力要求有所提高,因而软件外包过程的度量显得尤为重要.为了辅助软件接发包组织有效实施基于CMMI的软件过程度量,提出了一种外包软件过程度量模型GMDR.该模型定义了外包软件过程度量的主要过程和活动,能够支持并指导接发包组织异构数据环境下的过程度量的实施.在实际外包项目过程度量中的应用表明：GMDR模型能够解决异构数据环境的软件度量并提高外包软件过程度量的效用和系统性.     

软件度量的研究与进展

介绍了软件度量的发展阶段,分析了当今软件度量的发展程度。在研究软件度量方法框架和软件度量指标的基础上,重点研究了当前的3类度量方法,对各方法中典型产品的功能和特点进行分析。最后给出了软件度量的当前研究难点和将来发展趋势。     

软件能力成熟度模型研究

CMM(软件能力成熟度模型)是软件企业开展软件工程管理的一套规范而严格的系统化管理模型,是一种国际公认的用于评价软件企业能力、帮助改善软件质量的方法.本文首先论述了在现有软件开发情况下引入CMM的必要性;接着系统地介绍了CMM的概念、总体框架、内部层次、应用领域,并在与ISO9001相比较的基础上阐述了CMM较强的可操作性;然后根据工作实践,论述了如何实现CMM定义的第二级--可重复级中的“软件需求管理”关键过程域;最后概述了CMM在我国的发展情况.关键过程域;关键实践;软件能力成熟度模型;软件需求管理     

浅谈软件能力成熟度模型（CMM）方法及应用

简要介绍了CMM的基本内容和评估方法，并进一步分析了它在企业软件过程改进中的应用。本文分析了我国软件企业的软件过程现状，和它们在实施CMM过程中存在的问题。最后，对在我国软件企业实施CMM提出了几点建议。     

软件过程及能力成熟度评估中不能删减的内容

软件过程及能力成熟度评估，是使用标准化的评估方法，实施软件过程及能力成熟度评估的活动。整个软件过程及能力成熟度评估活动可以分为策划和准备、评估、报告结果三个阶段，每个阶段可划分为若干基本过程，每个基本过程又可划分为若干个活动。同时，每个基本过程可通过十五个元素(目     

行为学软件度量的研究

针对目前软件度量方法的工作量大、度量困难问题,以行为学研究和软件度量为依据,提出了操作简单、度量简单的行为学度量方法来进行软件进度度量。通过实践项目的数据统计,发现改进后的软件进度度量方法有效地降低了软件度量的工作量,减轻了工程管理人员进行软件度量的工作压力。同时偏差分析也有效地识别出了软件度量中的虚假数据。新的软件度量方法提高了项目管理的效率。     

软件企业的质量管理体系和CMM

从软件产品的特点出发 ,阐述了软件行业如何建立文件化质量管理体系 .软件企业应考虑自身的管理水平 ,根据 ISO90 0 1:2 0 0 0确定质量管理体系的基本框架 ,然后参照 ISO90 0 0— 3:1993和软件能力成熟度模型 CMM 确定软件实现中的关键过程 ,针对这些关键过程建立相应的文件以对其实施控制 ,提高软件质量和企业竞争力     

浅谈软件能力成熟度模型

介绍了CMM的产生、发展,及其能力等级和关键过程,并将CMM与其他规范PSP、TSP进行比较,分析CMM实施的必要性和在中国的实施现状,最后针对实际情况作出总结.     

活性污泥工艺BP神经网络模型的软件实现

应用神经网络可以利用历史数据,迅速、准确地建立起系统的预测和控制模型。本文作者用Visual Basic语言编写了活性污泥工艺BP神经网络软件,该软件由训练模块、测试模块组成,最终生成可用的BP网络模型。经测试验证,该软件能够实现活性污泥工艺过程的预测和自动控制的建模,具有良好的可操作性和通用性。     

工艺创新绩效评价的人工神经网络方法

首先建立了一套评价工艺创新绩效的指标体系,然后运用人工神经网络的原理与方法,建立了工艺创新绩效评价的ANN模型,并介绍了该种方法的运用。     

基于BP神经网络的锅炉烟气中CO的测量

增加烟气中一氧化碳含量作为电厂锅炉燃烧调整的参数,可以有效避免局部不完全燃烧,提高锅炉经济性。因此,如何快速准确地反映烟气中一氧化碳含量至关重要。为此采用软测量方法,利用与之相关的一些参数作为输入变量,对一氧化碳含量进行BP神经网络建模。根据对模型的训练仿真和验证样本的相对误差计算,该模型具有较好地泛化能力,可以较准确地预测一氧化碳含量。利用该模型预测结果可以快速调整燃烧工况,得到CO/O2变化关系,使锅炉处于最佳过量空气系数下。     

基于BP神经网络的工艺球缺陷检测

对羽毛球工艺球图像经过预处理,得到缺陷形状信息图像.提取图像的5个极半径不变矩特征、圆心度、球体外圆和球头圆心偏差总共7个特征参数构成图像特征向量组,建立三层结构的BP神经网络,以这7个不变量特征值组成的特征向量归一化后作为神经网络的输入,根据神经网络的输出进行缺陷检测,实验结果证明了该方法能有效地用于羽毛球工艺球的缺陷检测.     

基于BP神经网络的动态交通流量预测

本文通过对BP神经网络和影响交通流量因素的分析,采用Windrow-Hoff学习算法、Kolmogorov定理和trainlm训练方法,实现对长春市开运街和湖西路路段动态交通流量的预测.     

基于BP网络的结构损伤识别

结构的动力特性和结构参数直接相关，结构的损伤将引起相应动力特性的改变，因此，如果能建立结构动力特性变化与结构损伤之间的映射关系．则可以利用结构振动测试信息实现结构损伤诊断。神经网络方法因其具有非线性映射能力强、计算速度快、容错性好等优点，正越来越多的用于基于振动的结构损伤识别。但是对于大型复杂结构，普遍存在网络结构复杂。识别效率低下的问题。以框架结构为例．应用BP网络分阶段的进行损伤位置、损伤程度的识别，这有效降低了网络的复杂性，减少了学习样本。提高了学习效率。     

基于BP神经网络模型的温度预测方法

车间里特定高温环境下对多点的温度监测数据是风机是否工作的重要参数。为了能更好地保护风机,提出一种基于BP神经网络来分析预测温度变化趋势的方法,达到了减少风机工作时间,延长风机寿命的效果。     

基于BP网的区域年售电量增长率预测

应用基于神经网络BP算法的人工神经网络系统理论,对顺德桂洲历年工业产值增长率和年售电量增长率进行统计分析,并利用神经网络模型对下一年的售电量增长率进行了预测.     

基于BP神经网络的艾滋病人病情分类研究

以美国艾滋病医疗试验机构ACTG公布的某一段时间内不同时刻艾滋病人CD4细胞数的5次检查值作为样本,将归一化处理后的样本数据作为BP神经网络的训练样本,病情类别特征编码作为网络输出。网络训练完成后,将艾滋病人某一段时间内不同时刻的5次CD4细胞数归一化后作为网络的输入,输出病情类别特征编码。此方法平均分类识别率高达88%左右,说明其对艾滋病人的病情分类比较成功,可以作为临床医疗的辅助手段。     

BP神经网络应用于高等学校顾客满意度测评的研究

引入顾客满意战略是高等教育教学评估新的理念和手段,所以对我国高等学校顾客满意度评价体系尝试研究,在确立评价体系的基础上,利用误差反向传播人工神经网络(BP网络)的多指标综合评价问题,建立了我国高等学校顾客满意度测评的BP模型。