Software Maintainability Prediction with UML Class Diagram

Software system can be classified into many function modules from the perspective of user. Unified modeling language( UML) class diagram of each function module was extracted,and design characteristic metrics which influenced software maintainability were selected based on UML class diagram.Choosing metrics of UML class diagram as predictors,and mean maintenance time of function module was regarded as software maintainability parameter. Software maintainability models were built by using back propagation( BP) neural network and radial basis function( RBF) neural network, respectively and were simulated by MATLAB. In order to evaluate the performance of models,the training results were analyzed and compared with leaveone-out cross-validation and model performance evaluation criterion. The result indicated that RBF arithmetic was superior to BP arithmetic in predicting software maintainability.     

一种新的软件可靠性增长模型

在软件测试阶段,由于加速测试的影响,用软件可靠性增长模型测得的运行阶段可靠性很难真实反映实际运行时的可靠性.因此,修正了软件测试环境与运行环境相同的假设,针对测试阶段排错过程的延迟性,提出在测试阶段要把软件检错过程和排错过程结合起来建模.通过采用不同的故障检错率函数减少了测试与运行环境的差别,并结合移动点技术,提出了一个新的考虑测试环境和运行环境不同的可靠性增长模型(TDO-SRGM).在两个公开发表的数据集上进行的拟合试验和预测试验证明,该模型具有很好的拟合效果和预测能力.     

基于WEKA的软件维护性评价模型的实验研究

为了能够对软件维护性进行评价,以类级软件维护性数据集为例进行了软件维护性实验,应用Logiscope对类的维护性做了定性评价;运用Krakatau Professional收集类各个度量的度量值;通过WEKA得到了类级度量关键属性;最后,选取决策树分类方法训练分类模型,并利用训练好的分类模型对测试集进行测试,得到基本满足要求的类级软件维护性评价模型。     

基于业务流程的装备保障信息流模型研究

通过对装备保障信息流与业务流程关系的分析，以现行装备保障体制为背景，提出了装备保障信息流模型的概念，分析了装备保障信息流模型相对于实体业务流程的特点，然后围绕装备保障关键业务流程从流程的观点建立了装备保障信息流基础模型，最后围绕装备保障决策指挥过程从决策支持的角度对模型进行了优化重构。     

四-[3,5-(二-4-硝基苯甲氧基)-苯甲氧基]酞菁锌(Ⅱ)的合成及其光诱导分子内能量转移

报道了一种新型芳基苄醚酞菁锌配合物:四-[3,5-(二-4-硝基苯甲氧基)-苯甲氧基]酞菁锌(Ⅱ)(简称配合物3)的合成、表征、光物理性质及其光诱导分子内能量转移.相关化合物的结构通过IR、1H NMR、ESI-MS方法进行了表征.配合物3在有机溶剂中主要以单体形式存在;在光激发下,配合物3存在分子内能量转移,转移方向从树枝配体到酞菁核,能量转移效率为65%,因此配合物3是一个高效的能量传递体系.