基于一种设计最优规则的OO设计度量分析研究

面向对象软件设计最优规则能够指导设计出优化结构,提高OO设计的结构质量,使设计更易维护。Riel规则是其中一种重要的设计最优规则。链接分析度量是针对OO类图模型质量的一种度量方法。文中研究了Riel规则及链接分析度量方法,并分析了链接分析度量方法与Riel规则及OO模型质量的关系。结论表明Riel规则指出了OO设计应避免创建“上帝”(God)类,链接分析度量能够识别出具有上帝(“God”)角色的类,指导设计者的设计遵守Riel规则。有效地使用链接分析度量,使OO设计符合Riel规则,可以及早发现问题,提出改进意见,从而提高OO软件的质量。     

基于一种设计最优规则的OO设计度量分析研究

面向对象软件设计最优规则能够指导设计出优化结构,提高OO设计的结构质量,使设计更易维护.Riel规则是其中一种重要的设计最优规则.链接分析度量是针对OO类图模型质量的一种度量方法.文中研究了Riel规则及链接分析度量方法,并分析了链接分析度量方法与Riel规则及OO模型质量的关系.结论表明Riel规则指出了OO设计应避免创建"上帝"(God)类,链接分析度量能够识别出具有上帝("God")角色的类,指导设计者的设计遵守Riel规则.有效地使用链接分析度量,使OO设计符合Riel规则,可以及早发现问题,提出改进意见,从而提高OO软件的质量.     

面向对象设计的质量模型

提出了改进的评价面向对象设计高层质量属性的层次模型，能应用在软件生命周期的早期，以保证软件产品的分析和设计有令人满意的内部质量属性。此模型用一套面向对象度量、评价类和对象的结构和行为特性，以及它们之间的联系，并将面向对象设计特性和高层质量属性相关联。此模型中的关联关系、权值能被容易地修改以适应多种不同的需求。     

层次型Java软件质量度量模型研究

软件度量研究方兴未艾,构建软件度量模型是其中一个重要的研究方向。度量模型从本质上说,是一组对软件进行评价的标准。这个标准并不是仅仅为了用来证明软件的好坏优劣,也用来反映不同软件系统或者软件模块的特点,从而为不同的需求服务。计算机科学中没有绝对的概念,它从诞生起就是紧密围绕应用服务的,计算机科学的研究一定要和现实需求相关联,因此作为一种评价标准,度量模型同样是从不同方面来综合评测软件的属性,从而在不同需求面前提供可参考的选择。     

构建面向对象系统规模评价模型

分析了现有的软件规模度量特点和应用于OO（Objected Oriented）系统时存在的问题,提出了类点分析法的规模评价模型,用以评估OO软件产品特性,能精确地捕捉OO的关键概念和结构,并应用在OO的设计阶段,独立于软件开发的技术和设计工具。类点分析法中定义了两个相关联的度量,其目标旨在软件的整个开发过程中,当有效的信息被得到时,能不断地精化评估规模模型,使之精确地预测OO系统的开发代价和项目管理。给出了实施类点分析法的系统规模评估过程。     

面向对象软件度量学的研究

软件度量学是软件工程领域的一个重要研究方向。通过软件度量,可以降低软件开发的成本,提高软件开发的效率,保证软件能满足用户的需求,开发出高质量的软件。本文分析了面向对象软件度量的特点,在著名的C＆K度量方法及其它度量方法的基础上,着重阐述了针对各种不同层次的面向对象的软件度量,包括面向OO项目的度量、面向OO系统的度量、面向类继承树的度量、面向类层的度量、面向方法（操作）的度量。     

软件体系结构层次的结构度量研究

提出了一套可操作的度量组,利用该度量组可以对软件体系结构模型的结构特征（复杂性、耦合性、形态）进行测量。利用软件度量中常用的相关性分析方法对度量的经验值进行分析,初步得出了各种度量间可能存在的相关关系。此研究为研究软件体系结构的结构特征与软件其它质量属性的关系提供了必要的基础。     

软件质量度量及其模型指标的研究*

软件开发技术是信息技术的核心,如何提高软件的质量始终是计算机科学领域研究的重要方向之一,基于度量的量化管理是最有效的质量保证手段。阐述了度量的概念和范围,提出了一种软件度量模型,并对相关度量模型方法进行了比较。     

基于软件构件质量模型的度量及应用

随着软件复用实践的深入,可复用构件数量不断增加,构件库规模也不断扩大。构件的质量将影响到最终的软件质量和CBSD的推广应用,但是目前缺乏对构件质量有效的评价模型。本文基于ISO／IEC9126软件质量度量模型,提出了软件构件质量模型,及专门针对软件构件质量模型的可操作的度量方法,重点描述了构件可复用性的度量,并将该方法实际应用于上海构件库部分构件,本文提出的度量模型和方法可作为构件库管理者和构件用户在管理及使用构件时对构件进行评价参考。     

软件度量模型及其方法的研究

如何提高软件的质量始终是软件工程领域研究的重要方向。基于度量的量化管理是目前最有效的质量保证手段之一，为此对软件度量的概念和范围进行了研究，提出了一种软件度量模型和度量指标，并对相关度量模型方法进行了比较。     

基于IP网络的QoS测量方法的研究

本文对QoS参数和网络测量进行分析研究,介绍了QoS测量的方法,论述了网络测量的中单向延迟,带宽,丢包率的测量问题,比较主动测量与被动测量的优点和缺点,提出了将主动测量运用到QoS测量上的思路。     

面向对象软件度量方法

度量技术是保证软件质量的重要方法。随着面向对象技术的发展，传统的软件度量技术不再适用于面向对象软件。文中分析了软件度量理论，讨论了目前流行的两种面向对象软件度量方法，指出其不足和进一步的工作。     

Partition of a metric space into continuous components

The fact that each discrete metric space is uniquely decomposed into continuous components is elegantly proved. Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 5, pp. 185–186, September–October, 1999.     

用动态度量方法加强软件开发过程管理

软件开发过程管理的研究远远落后于开发技术、工具等方面的研究。通过描述软件开发过程的动态度量的方法,从生产的概念出发,给出软件开发动态度量的流程、方法,论述了管理、度量和数据元素选择的原则,从动态度量方法加强软件开发过程的角度作了探索性研究。     

面向对象软件度量工具的研究与实现

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。     

软件质量度量研究及其分析

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.     

On the computation of the gap metric

This paper deals with the computation of the gap metric introduced by Zames and El-Sakkary [17]. It is shown that the gap between two systems (P₁, P₂) is precisely the maximum of the two expressions for (i, j) equal to (1, 2) and (2, 1), and (N_i, D_i) being normalized right coprine factorizations of P_i, I = 1, 2, in the sense of Vidyasagar [12]. This expression is computable using well-known techniques from interpolation theory.     

整合全局—局部度量学习的人体目标再识别

目的 人体目标再识别的任务是匹配不同摄像机在不同时间、地点拍摄的人体目标。受光照条件、背景、遮挡、视角和姿态等因素影响,不同摄相机下的同一目标表观差异较大。目前研究主要集中在特征表示和度量学习两方面。很多度量学习方法在人体目标再识别问题上了取得了较好的效果,但对于多样化的数据集,单一的全局度量很难适应差异化的特征。对此,有研究者提出了局部度量学习,但这些方法通常需要求解复杂的凸优化问题,计算繁琐。方法 利用局部度量学习思想,结合近几年提出的XQDA（cross-view quadratic discriminant analysis）和MLAPG（metric learning by accelerated proximal gradient）等全局度量学习方法,提出了一种整合全局和局部度量学习框架。利用高斯混合模型对训练样本进行聚类,在每个聚类内分别进行局部度量学习;同时在全部训练样本集上进行全局度量学习。对于测试样本,根据样本在高斯混合模型各个成分下的后验概率将局部和全局度量矩阵加权结合,作为衡量相似性的依据。特别地,对于MLAPG算法,利用样本在各个高斯成分下的后验概率,改进目标损失函数中不同样本的损失权重,进一步提高该方法的性能。结果 在VIPeR、PRID 450S和QMUL GRID数据集上的实验结果验证了提出的整合全局—局部度量学习方法的有效性。相比于XQDA和MLAPG等全局方法,在VIPeR数据集上的匹配准确率提高2.0%左右,在其他数据集上的性能也有不同程度的提高。另外,利用不同的特征表示对提出的方法进行实验验证,相比于全局方法,匹配准确率提高1.3%~3.4%左右。结论 有效地整合了全局和局部度量学习方法,既能对多种全局度量学习算法的性能做出改进,又能避免局部度量学习算法复杂的计算过程。实验结果表明,对于使用不同的特征表示,提出的整合全局—局部度量学习框架均可对全局度量学习方法做出改进。