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。     

国内软件质量评价服务现状

软件质量优劣是软件能否满足开发需求的关键。软件质量评价是软件质量保证的有效手段,也是软件开发过程中一个必不可缺的重要环节。首先,文章介绍了国内第三方软件评价机构的评价依据、评价内容;其次,梳理了国内软件质量评价服务机构,概括了国内软件质量评价服务现状;最后,探讨了软件质量评价服务发展建议。     

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。     

基于最小置信度和评价分析的软件质量模糊综合评价改进方案

阐述了软件工程中软件质量评价的重要性,以及作为评价方法的软件质量模糊综合评价的实现过程;指出现行软件质量模糊综合评价过程中的不足;提出了以最小置信度为隶属准则,以基于量分权重和满意度的评价分析为分析手段来指导软件质量评价的新思想;给出了基于最小置信度与评价分析相结合的软件质量模糊综合评价改进及实现方案.最后通过实例验证了该方案的合理性与有效性.     

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。     

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。     

面向多Agent技术的软件质量评价系统研究

分析了在分布环境下的进行软件质量评价群决策的特点，讨论了在分布环境下进行软件质量评价的通信和消息机制，设计了面向多Agent技术的软件质量评价系统模型，可明显提高软件质量评价的异地同步性和效率，实例表明可满足分布环境下的软件质量评价的需要。     

面向制造业信息化的软件综合评价模型研究

软件质量评价是软件质量保障研究的重要内容之一。当前软件质量评价的研究主要集中在通用模型的研究方面,普适性强但针对性差,不适用于某个特定领域或行业的软件质量评价。针对制造业信息化领域的应用需求,提出一种综合性的软件综合评价模型,系统地讨论基于该模型的软件质量综合评价方法和实现过程,并结合实际应用案例进行分析和验证。实验结果表明,该综合评价模型能有效地协助制造业企业在信息化实施时的软件评估和选型、软件评估活动的实施,从而指导面向领域应用的软件质量改进。     

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.     

电子装备软件质量评估模型分析

软件质量是软件的生命,软件测试和评价是保证软件质量的重要手段。没有完备的软件质量评价程序和评价方法,质量是很难保证的。文章提出了一种基于缺陷分布模型、专家知识和神经网络方法的电子装备软件专用的质量评估方法,该方法使用电子装备软件的可靠性评估值、功能分析评估值和作战效能评估指标等专用参数作为模型的输入,利用加权综合评判方法完善模型,最终输出软件质量评估值。经实装测试试验证明了该方法的可行性和有效性。     

面向广义质量体系的软件质量贝叶斯评估模型

现有软件质量评估模型主要关注软件系统的基本质量特性,缺乏考虑顾客价值特性和开发商组织管理特性,不能全面和科学地评估软件系统质量.文章以贝叶斯网络刻画了广义质量特性变量间复杂依赖关系,构建了更有针对性的软件质量量化评估模型.应用实例表明,该模型能综合考虑软件系统广义质量特性,对软件质量作出合理评价,并能依据贝叶斯网络的反向推理功能找到影响软件质量的关键因素.     

广义回归神经网络在软件质量预测中的应用

软件质量预测技术是软件质量评价体系中的关键技术,它能够对用户所关心的软件质量特性进行评价。广义回归神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度方面具有较强优势。采用基于软件度量的广义回归神经网络构造质量预测模型能够从历史数据中寻找软件度量之间的相关关系。对软件缺陷数进行预测的实验说明了模型的有效性、精确性,实验结果令人满意。     

自动档车辆换档品质评价系统

应用MATLAB和C++设计了基于BP神经网络的汽车换档品质评价系统。对换档过程中的客观评价指标构成的样本向量进行学习和训练,建立换档品质客观评价系统,训练后的BP神经网络嵌入C++中,并实时显示客观评价指标曲线。试验结果表明,该系统可以客观有效地评价换档品质。     

《手机游戏开发》课程学习质量多元化过程评价的研究

本文以《手机游戏开发》课程为基础,为了全面提高游戏软件专业职业教育的教学质量和学生综合素质,就学生学习质量评价体系的建立提出了评价原则、设计了考核形式和相应操作方案,并在此基础上构建一套完整的测评软件系统,旨在通过网络在线的软件评测系统对学生学习质量进行全方位、多元化的评价,全面提高游戏软件专业职业教育的教学质量和学生综合素质,使本课程的学生学习质量评价体系能更全面、更科学和更合理。     

粒子群算法优化的BP网络预测软件质量

预测软件质量的技术中,软件建模技术是软件质量评价体系中的关键技术,它可以发现软件中度量数据和软件质量要素之间的非线性关系。BP神经网络能够很好地模拟度量数据和质量要素之间的非线性关系,但是BP网络存在易于陷入局部极小和收敛速度慢的问题,所以提出了用粒子群算法优化BP神经网络,通过优化的BP网络建立软件质量模型,这样能很好地解决BP网络收敛速度慢和局部极小的问题。在实现该进化BP神经网络的基础上,利用28组数据进行实验,并通过与BP模型的结果的比较,验证了该模型。     

基于F-ANP的建筑材料质量风险评价研究

鉴于建材产品质量风险相互依赖的多属性特征和建筑材料质量风险问题的复杂性,运用网络分析法和模糊综合评价的思想,构建了基于模糊网络分析方法的建材产品质量风险评价模型;通过Super Decision软件计算各指标的权重值,实现了对建材产品质量风险高效、实用的量化评价。以建筑节能材料聚苯板为例证实了该方法的实用性和有效性。