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。     

模糊推理的统计敏感性分析

在设计模糊逻辑系统时，如何实现其对输入噪声的鲁棒性是一个首要的问题，相应地如何很好地分析其对输入噪声的鲁棒性（也称敏感性分析）也就成了一个重要问题．使用统计的方法，对常见的模糊推理方法进行了敏感性分析．首先以均值与方差为基础，提出了2个模糊集的ε-统计相等的概念；随后导出了常见的模糊推理方法的统计敏感性，这包括链接模糊推理与多规则模糊推理．与前人相关工作不同的是，更着重于模糊推理的方差分析，这一方法从数理统计的角度来看能更好地揭示模糊推理本质的敏感性．     

测控系统软件质量模型及评价

改善和提高软件质量是开发者研究的重要课题,对质量进行定量评价是工程领域的热点问题。在分析常见质量模型的基础上,结合测控软件的特点,从实用的角度出发,建立了相应的质量评价模型。针对评价环节具有很强模糊性的特点,提出了模糊综合评价的一般方法,并结合实例验证了该方法在技术上可行,且具有较强的可操作性。     

基于T-S模糊推理优化KPI的应用

模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统,它的核心就是由所谓的IF-THEN规则所组成的知识库.模糊推理就是针对给定的系统输入,综合运用知识库中的模糊推理规则,获得系统输出的过程.而T-S模糊模型的基本思想是将正常的模糊规则及其推理转换成一种数学表达形式.本文拟将绩效考核与模糊推理的优越性进行有效的结合,研究讨论出T-S模糊推理在绩效考核中的应用.以验证其收敛性及优越性.     

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.     

基于模糊推理的空调智能控制

随着人们生活水平的提高,空调成为家居工作必不可少的一部分.传统空调PID控制技术仍被广泛应用,但其存在参数控制不精确、突变性、滞后性等问题,如何精确地控制空调参数,提高空调控制系统的性能成为空调控制领域研究的热点.针对这些问题,本文基于模糊推理提出了一种空调智能控制机制,通过对参数模糊化、规则库构建、模糊推理等步骤实现空调的模糊控制.实验证明了本方法的可行性,并进一步验证了在处理非精确问题方面与PID相比具有较大优势.系统实现部分给出了空调智能控制的具体交互过程.     

基于模糊推理的权重优化

利用模糊推理技术建立了一种基于模糊推理的权重优化模型.该模型利用人们处理复杂问题的逻辑思维方式,通过评价空间和单位评价空间的映射,建立模糊关系方程并将其转化为优化问题得到权重.实验结果表明,利用该模型得到的权重能反映各因素的重要性,用其对待评对象进行模糊综合,结果也是合理的.     

基于改进AHP-Fuzzy的面向测试的软件质量评价模型

为解决面向测试的软件质量评价难以有效开展的问题,基于对传统AHP-Fuzzy模型的适当改进,提出一种面向测试的软件质量评价模型——SFSE,首先对所有叶子节点执行单因素实测评价,再按照自底向上的顺序逐层评价各级评估原子集。实验结果表明,拓展综合评价集向量提供了可调节的评估参数,通过基于实测问题规模构建评估模糊评价矩阵、将权重投射至评价因素集上的模糊子集等方式,SFSE模型可在无需人工干预的情况下实现对被测软件的定量评价。     

一种基于人工神经网络的模糊推理模型研究

通过分析模糊理论与人工神经网络在知识处理方面的特点，将人工神经网络技术结合到推理系统中，以模糊推理为核心，     

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。     

稀疏规则库条件下的模糊推理方法

当模糊规则库是稀疏型时,利用Kóczy线性插值推理方法不能保证推理结论的正规性和凸性,为了解决这一问题,石岩曾提出了插值推理方法的推理条件,当满足这些条件时利用Kóczy线性插值推理方法得到的推理结论也满足正规性和凸性;但是这些条件却限制了模糊推理系统的应用,而且如果多次推理中在同一输入点遇到稀疏情况,必须进行相同的计算才能得到正确的推理结果,这样增加了系统的计算量,降低了系统的速度和效率.因此提出了一种新的稀疏模糊推理方法,不仅能够简单的给出正确的推理结果,还能在相应的位置增加规则,提高规则库的紧密程度.     

基于计算型模糊推理算法的模糊控制器设计

针对传统模糊推理算法在推理过程中容易忽略部分推理信息,模糊规则一旦确定就难以调整的缺点,提出一种基于数值计算的模糊推理算法。算法采用数值计算的方法对推理过程进行了改进,这种改进能够充分考虑所有输入的影响,又能根据输入的变化,对模糊规则进行适当的调整。基于该算法的模糊控制器能够大大提高控制性能和精度,减小稳态误差。通过对直流电动机的仿真控制效果表明,该控制器比传统模糊控制器的控制性能好,精度高,抗干扰能力强。     

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。     

基于模糊层次分析法的集成软件质量评估模型

通过建立软件质量点模型和软件质量度量模型,并运用模型集成的方法,构建了软件质量的集成评估模型。通过模型转换方法将其转换为层次分析模型,并针对模型中权重指标难以确定的问题引入了模糊分析的方法。最后通过一个实例验证了该方法的可行性。     

基于模糊推理误差模型的传感器数据分析

利用模糊推理的基本原理 ,在传感器最小二乘拟合模型的基础上建立了测量误差的校正模型 ,并应用于车轮力传感器测量数据的分析 ,结果表明这种方法可以大大提高传感器的测量精度     

基于直觉模糊蕴涵式运算直觉模糊近似推理方法*

在基于扩展二值逻辑的直觉模糊蕴涵式运算方法的基础上,提出了一种新的直觉模糊近似推理方法,该方法系统而全面地概括了直觉模糊集的蕴涵关系和直觉模糊近似推理方法。通过实例验证了所提出的直觉模糊近似推理方法的有效性和正确性。     

基于区间值加权模糊推理的访问控制模型

普适计算已被国内外学术界和工业界公认为未来计算的主流模式,其安全问题是信息安全的一个基础问题。传统的访问控制模型从系统的角度出发保护资源,在进行权限的控制时没有考虑上下文信息等因素。为了满足普适计算环境下访问控制策略的动态自适应性以及上下文信息的模糊不确定性,应用模糊集合理论与模糊推理方法,提出一种基于区间值加权模糊推理的访问控制模型;给出加权模糊匹配函数公式与区间值加权模糊推理方法,实现访问控制策略与实际安全需求的一致性。