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本文提出了一套面向Agent软件度量的新指标:知识量、学习能力、反应时间、Agent总数、依赖度、被依赖度、交互数、总交互数、社会理性和智商。并在此基础上开发了一个度量工具原型:度量AgentMA。 相似文献
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面向对象软件度量工具的设计实现 总被引:5,自引:1,他引:4
利用软件度量工具对程序源代码的各类质量属性度量,对于提高程序质量具有重要意义。提出了一个适用于多种面向对象程序设计语言的软件度量工具的灵活软件结构,该结构的核心是以数据库为中间件。给出了该工具的结构,总结了该结构的特点和实用性,给出了以图形形式显示的分析结果和度量指标与质量特征之间关系的实验结果。 相似文献
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一个面向对象软件度量工具的实现和度量实验研究 总被引:26,自引:0,他引:26
介绍了面向对象软件C&K度量学理论与方法,结合C++语言的特征,分析了C&K度量指标存在的缺点,提出了改进方法.然后描述了作者开发的基于改进C&K度量学理论与方法的针对C++的软件度量工具SMTCPP,该工具使用LL(1)分析法对源程序进行语法分析,从而提取程序中有关类、类成员、成员函数、对象等信息,计算出类的方法数、方法最大复杂度、继承树深度、子类数目、耦合度、响应集、相对内聚缺乏度等指标,以指导软件开发过程.这些度量结果还可以存放在数据库中,以便为建立软件质量评价模型收集充足的数据.论文最后对采用SMTCPP所做的3个实用软件度量实验结果进行了分析,表明了SMTCPP的实用性. 相似文献
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面向对象软件度量工具的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
利用软件度量工具对程序源代码的各类质量属性度量已是提高程序质量的一个重要方法,文章提出了一个以中间件为核心适用于多种面向对象程序设计语言的软件度量工具的灵活的软件结构,同时介绍了自行设计实现的度量工具,最后指出了下一步的的研究方向。 相似文献
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面向对象软件度量工具的软件结构 总被引:11,自引:0,他引:11
利用软件度量工具度量程序源码的各类质量属性是提高程序质量的一个重要方法.目前,面向对象语言已逐渐成为主流编程语言,度量基于对象技术的软件成为必然的需求.然而,由于面向对象语言数目众多,许多面向对象语言又都在发展中,用户所需要的度量也不尽相同,各种分散的需求对度量工具的灵活性与通用性提出了挑战.首先给出了一个适用于OO语言软件度量工具的一个灵活的软件结构,然后在分析了各类软件度量的基础上,解析了该结 相似文献
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为了提高集成软件开发质量度量方法的度量效果,提出基于指标融合的集成软件开发质量度量方法。建立软件质量度量指标,采用指标融合的方法对指标进行处理,利用中介加权法确定真区域和假区域,求出评价矩阵的可靠度评价参数集,获取软件开发质量度量的综合评分集,并按照得分大小排序,得到可靠性的量化评分结果,以此完成集成软件开发质量度量。实验结果表明,所提方法的度量准确度较高,并在5 min之内就能够完成软件开发质量度量,并且减少了软件开发指标度量后软件发生故障的次数,从而提高了集成软件开发质量方法的度量效果。 相似文献
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软件构件动态适配技术已成为研究的一个重点。文章简述了软件构件动态适配的主要特点,通过对几种软件构件动态适配技术的分析,指出了现有软件构件动态适配方法的不足,并提出了一种新的基于移动Agent的软件构件动态适配方法。该方法从多Agent系统和面向Agent的软件工程的角度进行软件构件动态适配,使适配后的目标系统具有良好的可重用性。 相似文献
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软件质量是软件的生命,它直接影响软件的使用与维护,软件开发人员、维护人员、管理人员和用户都十分重视软件的质量.质量低下的软件不但影响基于计算机系统的工作效率,而且还可能给用户带来灾难性的后果,因而,提高软件产品质量已成为软件工程的一项首要任务.为此,首先讨论了软件度量的概念,接着分析了确定权值的基本原则、软件质量评价工具、面向对象度量方法,最后做了总结.因此本文具有深刻的理论意义和广泛的实际应用. 相似文献
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提出了一种软件过程质量度量的流程,建立了一个以生命周期为基础的软件过程质量度量模型,将软件过程质量要素分解成了共性软件过程质量要素和个性软件过程质量要素两大类,分析了相应的质量要素、质量子要素和度量元,给出了相应的度量方法。最后利用该度量方法对某公司5个软件项目需求阶段的过程质量及软件开发后期需求稳定性因子进行了度量,经数据分析发现软件开发后期的需求稳定性因子与需求阶段的过程质量是正相关的,从而表明了提出的度量方法和度量模型是有效的。 相似文献
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针对现有软件选型手段存在的缺乏统一标准、主观性和片面性较强的问题,建立了软件选型过程模型,设计了基于模糊综合评价的软件选型度量模型,讨论了软件选型度量模型的三个层次,进而开发了可操作的软件选型度量原型系统,并通过实验验证了该系统的有效性。 相似文献
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软件缺陷预测能够提高软件开发和测试的效率,保障软件质量。无监督缺陷预测方法具有不需要标签数据的特点,从而能够快速应用于工程实践中。提出了基于概率的无监督缺陷预测方法—PCLA,将度量元值与阈值的差值映射为概率,使用概率评估类存在缺陷的可能性,然后再通过聚类和标记来完成缺陷预测,以解决现有无监督方法直接根据阈值判断时对阈值比较敏感而引起的信息丢失问题。将PCLA方法应用在NetGen和Relink两组数据集,共7个软件项目上,实验结果表明PCLA方法在查全率、查准率、F-measure上相对现有无监督方法分别平均提升4.1%、2.52%、3.14%。 相似文献