基于过程模式的软件过程度量模型研究与应用

【摘要】软件过程度量有利于实时地对软件研发、测试、维护、升级与重开发提供可靠的优化策略,降低软件生命周期各个阶段的成本,较早发现有可能失效的软件功能模块,提高软件的运行效率和可靠性。软件过程度量关键是选择合适的软件度量指标,构筑可靠、高效的定量度量模型。如果将所有的度量指标作为软件度量过程的输入必然会导致维度灾难。本文借鉴其他度量模型,对如何提取合适的度量输入指标并且建立可靠的定量度量模型进行了如下的研究：首先,分析几种现有的软件过程度量模型,总结他们的优点与不足。在此基础上,提出一种基于软件过程模式、BP神经网络与传统度量方法相结合的P-GQIFD(Prepare-GoalQuestionIndictorFunctionData)度量模型,将过程度量渗入到软件生命周期内的每一个阶段,加强过程定量度量能力,优化过程度量方法:其次,针对P-GQIFD度量模型,建立统一的度量标识库,使度量活动各要素的繁琐语言描述符号化、规范化,企业可根据标识库进行扩充和完善以满足企业自身要求,这样一方面简化了度量方法,方便度量经验的积累。最后,将P-GQIFD度量模型运用至某高等学校教务管理系统建设项目中进行检验,采用科学的方法分析了度量结果,证明新的P-GQIFD软件过程度量模型能够取得良好的效果。研究表明：相对CMM.CMMI等现有以定性度量为主的模型,P-GQIFD模型是一种智能、定量度量方法,能够提取有效的软件度量指标和中间数据项,为软件开发管理提供可靠的策略。
【作者】何宜军；
【导师】金敏；彭一江；
【作者基本信息】湖南大学，软件工程，2013，硕士
【关键词】软件过程度量；度量指标；度量模型；BP神经网络；P-GQIFD；

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