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。     

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.     

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。     

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 。     

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     

一种实用的面向对象需求描述方法

本文介绍了一种需求可跟踪性支持工具。在此基础上，提出了一种实用的面向对象的需求描述方法。通过采用ＰＯＯＡ对雷达子系统的分析，重点讨论了ＰＯＯＡ中的使用实例分析问题和对需求可跟踪性的支持问题。     

基于链码和多线程的图像分段轮廓跟踪

针对将图像轮廓分段,并对每段轮廓单独进行或对所有段轮廓同时进行轮廓跟踪的需求,提出了基于链码和多线程的图像分段轮廓跟踪方法。对基于链码的图像轮廓跟踪算法进行改进,使之能应用于基于多线程的图像分段轮廓跟踪方法中。以面向对象的观点,将轮廓跟踪操作封装成类。一段轮廓的跟踪对应一个线程和一个轮廓跟踪类的对象。应用表明,该方法很好的解决了图像分段轮廓跟踪的问题,不仅可以灵活的对整个轮廓中所关心的某几段或所有段进行跟踪,而且各段轮廓的跟踪过程能够相互通信,跟踪速度快、效率高。     

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。     

一种基于命名实体识别的需求跟踪方法

针对基于文本的需求跟踪方法严重依赖文本质量的问题,提出了一种利用命名实体识别技术标注制品文档关键词的需求跟踪方法。该方法通过代码实体上下文构建命名实体识别模型,解决了抽象语法树和正则表达式无法解析非源代码形式的软件制品的问题。利用命名实体识别模型标识出软件制品中的代码实体之后,方法将软件制品转换为文档集合并进行语义聚类,最后再通过映射算法创建制品间的需求跟踪关系。实验结果表明,与基于所有词项和基于高权重词项的需求跟踪方法相比,该方法能够有效提高需求跟踪结果的质量。     

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）。     

基于开发者协作关系和信息检索的需求跟踪系统

目前自动化需求跟踪的研究广泛使用文本信息检索技术。然而信息检索会遗漏一些文本不相似但是实际相关的软件制品,导致自动化跟踪的精度不高。针对上述问题,提出利用开发者协作关系来进行优化,研发了基于开发者协作关系和信息检索的需求跟踪系统。该系统在进行需求跟踪时,首先用信息检索推荐与需求文本上相似的代码,然后从代码提交日志中挖掘开发者协作关系,根据开发者协作关系再推荐相关代码,用户根据两次推荐的结果确定正确的需求代码跟踪关系。试验结果表明该系统能够找到信息检索遗漏的需求跟踪关系,能够提高自动化跟踪的准确性,节省跟踪时间。     

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。     

基于行为树与软件故障树的需求缺陷分析

在所有软件密集系统的开发中,需求缺陷一直是困扰人们的难题。利用行为树表示法将初始功能需求转化、集成为设计行为树,并建立设计行为树与软件故障树之间的追溯关系;同时对软件密集系统的功能需求中可能存在的各种缺陷进行分析,实现了对导致软件开发后期出现故障的需求缺陷的追溯和修正,为解决复杂系统的需求缺陷问题提供了一个切实可行的方案。     

基于双区块链及物联网技术的防伪溯源系统

在产品安全日益重要的今天,传统的产品溯源系统依旧存在着中心化存储、数据可信度低、数据易窜改及责任人定位困难等问题。区块链技术凭借其分布式存储、链式结构、不可窜改和高容错性等特点,能在信息的搜集、存储和共享等过程中实现数据溯源功能,并借助物联网技术保证区块链源头数据的真实可靠,以实现对产品信息的实时跟踪。基于此,提出了使用双区块链和物联网技术的产品防伪溯源系统,分析了该溯源系统的安全性并通过仿真实验验证了该系统的可行性,对区块链技术和产品安全领域的进一步结合提供了参考和借鉴。     

基于双层架构的溯源许可链共识机制

区块链中的区块按照时间历史顺序进行排列,同时通过数据加密技术以及共识机制使区块链具有不可篡改性,这使产品溯源成为区块链的重要应用场景。选择产品信息追溯技术要考虑技术的可行性同时要考虑产品以及生产者的市场属性,这使许可链代替公有链成为产品信息溯源的重要部署方式。现有研究成果中对溯源许可链的研究多停留在机制设计和框架建构上,少有对适用于产品信息溯源的共识算法进行研究。在技术工程实践过程中,联盟链中多选用实用拜占庭容错（PBFT,practical byzantine fault tolerance）作为溯源链的共识机制（如超级账本项目 Hyperledger）,但随着参与节点数量的增加,溯源链的运行效率明显下降,延迟时间明显提高,致使多数项目依然处于实验阶段。基于此,提出基于双层架构的溯源许可链共识机制（DLPCM）。首先将参与者在垂直维度上化分为两层,其次在不同层次上根据区块链的不同部署方式采用不同的共识机制,最后对该共识机制下的溯源信息查询机制进行介绍,为基于许可链的溯源系统的开发和设计提供了重要借鉴。     

基于限定自然语言需求模板的AADL模型生成方法

随着嵌入式软件系统在汽车、核工业、航空、航天等安全关键领域的广泛应用,其失效将会导致财产的损失、环境的破坏甚至人员的伤亡,使得保障软件安全性成为系统开发过程中的重要部分.传统的安全性分析方法主要应用在软件的需求分析阶段和设计阶段,然而需求与设计之间的鸿沟却一直是软件工程领域的一大难题.正是由于这一鸿沟的存在,使得需求分析阶段的安全性分析结果难以完整详尽地反映在软件设计中,其根本原因是当前的软件需求主要通过自然语言描述,存在二义性与模糊性,且难以进行自动化处理.为了解决这一问题,本文面向构件化嵌入式软件,首先提出了一种半结构化的限定自然语言需求模板用于需求规约,能够有效降低自然语言需求的二义性与模糊性.然后,为了降低自动化处理的复杂性,采用需求抽象语法图作为中间模型实现基于限定自然语言需求模板规约的软件需求与AADL模型之间的转换,并在此过程中自动记录两者之间的可追踪关系.最后,基于AADL开源工具OSATE对本文所提方法进行了插件实现,并通过航天器导航、制导与控制系统（Guidance,Navigation andControl,GNC）进行了实例性验证.     

基于区块链技术的粮食产品溯源系统模型研究

文章提出了一种去中心化的粮食产品溯源系统模型,该系统模型的建设主要分为两部分:一是使用Java语言设计溯源系统模型前端;二是采用区块链技术,建设粮食产品信息数据共享后台。其中,利用区块链技术的不可伪造、全程留痕、可以追溯、公开透明和集体维护等特点,把粮食产品信息数据建成一个共享的、不可更改的“电子账本”;利用Java语言具有面向对象、可移植性好、安全性高的特点,设计溯源系统模型的前端,包括消费者、监管者、粮食产品供应链各方、系统管理员四大溯源功能模块。