基于LM-BP神经网络的软件质量综合评价

由于传统软件质量评价存在主观性等缺陷.针对这种情况,提出基于LM-BP神经网络的软件质量综合评价方法.算法以ISO/IEC 9126为软件质量度量标准,解决了标准BP算法存在的问题,建立了LM-BP神经网络软件质量综合评价模型,为软件质量综合评价提供了一种新的方法.实验结果表明,LM-BP神经网络的软件质量综合评价能客观、定量、快速且准确得到软件质量综合评价结果,该评价模型具有客观性和实用性.     

基于神经网络的软件质量综合评价方法

研究了软件质量评价的度量模型,指出了软件综合质量评价中需要解决的一致性与稳定性问题,提出了基于前向单隐层神经网络的软件质量评价方法,一个软件质量评价实例表明,该方法具有满意的效果。     

基于模糊逻辑的软件质量评价方法

软件质量是软件开发相关各方共同关注的目标，软件质量定量评价是软件工程领域的热点问题。在国内外对软件质量定量评价方法研究的不足之处的基础上，提出了运用模糊逻辑理论对软件质量进行定量评价的技术方法，即首先通过工程化方法筛选软件质量评价要素，并确定软件质量评价要素和质量评价等级模糊集，然后建立它们之间的模糊关系和质量要素权重集，经过最大——最小复合运算，计算出反映软件质量的评价向量值；通过应用实例，得出一个软件系统(XTMAIS)质量的实际评价等级；提出了进一步研究的方向。研究结果表明，该方法符合模糊逻辑理论的应用特点和软件工程的发展方向，理论上先进，技术上可行，在软件工程领域具有推广、应用价值。     

面向应用领域的软件质量特性分析

随着信息技术的快速发展, 软件质量已经成为用户最为关心的问题. 但由于目前较难证明软件产品的正确性, 因此一直没有一个令人信服的软件质量评价方法. 特别是已有的软件质量评价方法基本上都采用同一种评价指标对不同领域的软件进行评价, 缺乏对不同领域软件的个性化评价指标. 针对不同领域的软件质量需求和应用, 提出了不同的软件质量评价指标, 为建立面向领域的软件产品基准体系提供依据, 以满足软件产业发展的需要.     

AHP在软件质量度量中的应用

将多指标决策方法ＡＨＰ应用于软件质量评价,在ＭｃＣａｌ的软件质量层次结构模型的基础上,提出了层次软件总体评价方法     

软件质量评估模型的分析与研究

分析和评述了软件质量评估模型和方法,提出了一种实用的软件质量评估体系,并采用模糊综合评价法对软件质量进行评估。     

基于量化指标分析的软件质量度量方法

使用定量的软件质量度量能够为质量管理人员的决策提供数据的基础，并减少定性评价或者主观评价的片面性。本文基于ISO/IEC9126软件质量标准，在分析软件质量度量的量化指标的基础上，进行了软件质量度量方法的研究，完善了软件质量综合特性和定量指标的度量模型。     

教学软件质量评价的数学模型

针对教学软件质量评价指标体系，利用模糊教学的方法建立了数学模型，并对教学软件质量进行了综合评价，给出了量化分析结果。     

软件质量评价中指标权重的确定方法

建立了软件质量评价指标体系,提出了一种改进的层次分析法的定量分析方法,通过这种方法可以直接得出软件质量评价指标的权重,而不需要进行一致性检验.     

基于量化指标分析的软件质量度量方法

使用定量的软件质量度量能够为质量管理人员的决策提供数据的基础，并减少定性评价或者主观评价的片面性。本文基于ISO/IEC9126软件质量标准，在分析软件质量度量的量化指标的基础上，进行了软件质量度量方法的研究，完善了软件质量综合特性和定量指标的度量模型。     

软件质量模糊评价模型及其算法

为解决传统的指标体系评价法只能进行定性分析，不能进行定量分析的缺陷，本文考察了软件质量评价的模糊性，运用模糊集理论对软件质量的评价问题进行了建模，给出了软件质量指标类型的定义机制和指标的评价机制，建立了一个完整的软件质量的主观评价模型，并给出了算法步骤，达到了软件质量模糊评价的目的。     

基于模糊积分的软件质量综合评估模型

在SQuaRE ISO 25000软件质量度量模型基础上,提出一种软件质最综合评价模型.建立软件质量综合评价指标体系,运用模糊测度量化模糊特性(子特性),以形成它们的重视度.结合评价对象的具体数据,通过模糊积分方法对软件质量进行定量综合评价.     

基于直觉模糊集合的软件质量评价模型

为了合理的评价软件质量,本文研究一种基于直觉模糊集合的多属性决策软件质量评价模型。该模型在模糊子集的隶属度的基础上,加入非隶属度及犹豫度,从这三个方面对软件质量指标进行评价,使之更加符合人们对事物评价的不确定性及犹豫程度。同时,本文还应用了直觉模糊熵权法来确定评价指标的权重值,并利用GIFHWA算子对直觉模糊集合进行集成,通过具体案例的结果对比,说明了本文给出的软件质量评价模型是有效的。     

计算机软件质量综合评判的人工神经网络模型

根据单指标评价标准,通过在规定的区间范围内随机取值生成足够多的训练样本、检验样本和测试样本,遵循误差反传（BP）网络建模基本原则和步骤,建立可靠、有效的软件质量综合评价模型,克服了物元模型、灰色模型等方法存在受人为因素影响及定性评价等缺陷．对6个模拟样本和8个实际软件的评价表明,本文提出的样本生成方法、建模过程能有效避免出现过训练和过拟合现象,建立的BP模型具有较好的泛化能力、可比性和客观性;各评价指标与软件质量等级之间存在明显的非线性关系,可靠性指标对软件质量等影响最大．     

基于集对分析的软件质量评价系统的构建

阐述了软件产品及其测评方式内在的不确定性，介绍了集对分析的基本理论，并建立了一种基于集对分析的软件质量评价体系．该体系通过确定软件评价对象集及评价指标集、确定权系数及确定各目标联系度μ，计算出各待评软件的综合评价结果．实例证明，基于集对分析理论的软件质量测评方法具有科学、准确、快速的特点．     

软件开发项目中的质量管理研究

随着知识经济时代的到来,整个社会的高效运作对计算机软件产品的依赖程度越来越高,软件质量以及软件质量管理日益成为人们关注的焦点,对软件的开发过程进行质量管理是解决软件质量问题的重要方法。本文详细介绍了软件质量的概念、软件质量工程体系的思想和内容、软件质量控制和管理的方法和技术,包括软件质量标准、软件质量保证和软件测试等;针对实际的软件质量工作,深入探讨了需求分析、软件设计、编码和测试等各个阶段的软件质量活动。     

浅谈如何保证软件质量

软件质量是软件的生命,其重要性越来越为人们所认识。本文针对如何保证软件质量这个问题,概述了有关的软件质量模型、软件质量控制方法等内容,并对软件测试在保证软件质量中的重要性作了讨论,以引起读者对软件质量及相关领域的研究和兴趣。     

中文自动分词探讨

论述了现有中文自动分词方法，提出了自动分词软件质量评价标准，并对分词正确单和切分过度两个重要特性的度量方法进行了探讨。     

一种基于质量云的软件质量评估方法

软件质量评估是软件质量保证的关键技术,具有多属性、模糊性和不确定性的特点.基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,提出了一种基于云模型的软件质量量化评估方法.该方法使用软件质量云的期望和超熵对软件质量进行定量评估,利用质量变化云刻划软件质量的变化情况,为进一步的质量评估提供依据.实验结果表明,该方法能够有效地支持软件质量评估决策过程,在有效性和精确度上有显著优势.     

软件质量度量与质量保证的研究

对软件质量控制的重视引起了对软件质量度量和质量保证的需求．介绍了软件质量的定义及影响软件质量的因素，分析了质量度量的模型，最后，对质量保证进行简单说明，提出了质量保证的方法．