一種潛艇作戰(zhàn)軟件質(zhì)量評價的新方法

1 引 言

潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件主要是指那些用于完成潛艇指控系統(tǒng)輔助指揮決策功能的應(yīng)用軟件[1]，它為艇長在極短的時間內(nèi)作出正確的決策判斷發(fā)揮重要的輔助決策作用，其質(zhì)量的優(yōu)劣直接關(guān)系到戰(zhàn)斗的勝敗、人員的生命安全。因而對潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件質(zhì)量的評價，一方面是對人員、裝備負(fù)責(zé)，提高艇長對軟件的信任度，從而真正加大戰(zhàn)爭的信息化程度；另一方面也是對軟件質(zhì)量負(fù)責(zé)，促進(jìn)軟件質(zhì)量的提高，并加強(qiáng)軟件自身的適用性。

軟件質(zhì)量評價是軟件工程中的一個重要內(nèi)容[2]。如同軟件的功能一樣，在軟件經(jīng)設(shè)計與開發(fā)之后具備功能的同時，軟件的質(zhì)量高低也就構(gòu)造在軟件之中了。

目前，研究軟件質(zhì)量評價的方法多采用模糊綜合評判法[3-7]，該方法可有效地進(jìn)行復(fù)雜系統(tǒng)評價，但各個指標(biāo)的模糊隸屬度函數(shù)構(gòu)造無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，且權(quán)重分配是根據(jù)經(jīng)驗直接得到，主觀因素在評價過程中影響很大，會使最終評價結(jié)果受隸屬度函數(shù)和權(quán)重選擇的影響而出現(xiàn)不同的結(jié)果，最終影響質(zhì)量評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。本文旨在運用專家知識確定軟件質(zhì)量指標(biāo)對最終軟件質(zhì)量評價影響的重要度，運用軟件質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行修正，并作為模型的初始輸入，以提高最終評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8]建立軟件質(zhì)量屬性與質(zhì)量評價結(jié)果之間的關(guān)系，使最終的評價模型更加準(zhǔn)確客觀。

2 軟件質(zhì)量評價指標(biāo)體系

影響軟件質(zhì)量的因素很多，在評價一個軟件的質(zhì)量時，首先應(yīng)遵循一定的原則建立一套合理、有效的評價指標(biāo)體系，而指標(biāo)體系應(yīng)盡可能充分反映軟件產(chǎn)品質(zhì)量的基本因素。通過分析潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件的特點，本文依據(jù)ISO/IEC9126[9]標(biāo)準(zhǔn)用于度量軟件質(zhì)量的評價指標(biāo)。ISO/IEC9126標(biāo)準(zhǔn)是當(dāng)前國際上流行的軟件質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)，在已經(jīng)正式出版的ISO/IEC9126-PartI(軟件質(zhì)量模型)中，將軟件質(zhì)量用6個外部屬性表示，即功能性、可靠性、可維性、效率、可移植性、可用性。

3 基于專家知識與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件質(zhì)量評價模型

對軟件進(jìn)行評價是一個多屬性決策問題，其評價過程是建立質(zhì)量子屬性集合到質(zhì)量評價結(jié)果之間的映射關(guān)系，即f:dij→q，其中dij為軟件第i個質(zhì)量屬性對應(yīng)的第j個子屬性，q為質(zhì)量評價結(jié)果。對于潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件，可以采用分層分析的方法進(jìn)行質(zhì)量評價，而各子層因素對上層的評價可以采用相同的分析方法。本文通過建立基于專家知識與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評價模型來對其進(jìn)行研究。

3.1 基于專家知識的軟件質(zhì)量屬性權(quán)重的獲取

在獲得潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件的質(zhì)量屬性指標(biāo)體系后，通過利用專家知識對軟件質(zhì)量屬性的重要性進(jìn)行初始權(quán)重分配，以確定軟件質(zhì)量屬性對軟件質(zhì)量評價影響的重要度，在此采用基于專家知識的相鄰比較法確定初始權(quán)重。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其學(xué)習(xí)算法

本文采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)BP網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點數(shù)為m,隱層節(jié)點數(shù)為p，輸出層節(jié)點為n，學(xué)習(xí)算法如下：

1) 初始化。對所有權(quán)值賦以隨機(jī)任意小值，并對閾值設(shè)定初始值。

2) 給定訓(xùn)練樣本。即提供輸入向量X和期望的目標(biāo)輸出向量D。

3) 計算實際輸出。隱層節(jié)點和輸出層節(jié)點的輸出可分別由下式計算。

隱層節(jié)點輸出:

(1)

輸出層節(jié)點輸出：

(2)

式(1)、式(2)中，ωij、vjk分別為輸入層、隱層與輸出層之間的連接權(quán)值；φj、θk分別為隱層和輸出層的節(jié)點閾值；f( )為神經(jīng)元的激勵函數(shù)，一般取Sigmoid函數(shù)模型，即

4) 計算期望值與實際輸出值之間的誤差，即

(3)

式中，dk為網(wǎng)絡(luò)期望輸出值；yk為網(wǎng)絡(luò)實際輸出。

5) 調(diào)整權(quán)值。輸出層神經(jīng)元權(quán)系數(shù)的修正。

Δωjk=ηyk(1-yk)(dk-yk)uj

(4)

隱層神經(jīng)元權(quán)系數(shù)修正。

(5)

式(4)、式(5)中，0<η<1為學(xué)習(xí)效率。

6) 返回第二步重復(fù)，直至誤差E滿足系統(tǒng)精度要求為止。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取

模糊綜合評判是目前進(jìn)行復(fù)雜系統(tǒng)評價的主要方法，該方法能夠綜合考慮影響軟件質(zhì)量屬性的多方面定量和定性的指標(biāo)因素，但由于指標(biāo)隸屬度函數(shù)的選擇以及指標(biāo)權(quán)重的選取都帶有主觀性，往往使最終評價結(jié)果出現(xiàn)偏差。本文采用基于專家知識與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評價模型，利用模糊綜合評判方法獲取該模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，既能發(fā)揮模糊綜合評判的優(yōu)勢，又能克服其中的不足。

4 潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件質(zhì)量評價

4.1 評價方法

軟件質(zhì)量評價方法的具體步驟如下：

1) 建立軟件質(zhì)量評價體系，模糊化各質(zhì)量屬性。

2) 基于專家知識確定質(zhì)量屬性之間的相對權(quán)重系數(shù)，并歸一化處理。

3) 利用權(quán)重系數(shù)修正質(zhì)量屬性，并將修正后的質(zhì)量屬性作為軟件質(zhì)量評價模型的輸入。

4) 將用模糊綜合評價法得到的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

5) 用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件進(jìn)行質(zhì)量評價。

4.2 潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件質(zhì)量評價的算例

首先，建立潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件的質(zhì)量評價體系。該軟件具有可靠性、效率、可用性、功能性、可維性、可移植性等6個外部屬性，從而建立軟件質(zhì)量屬性集F={f1,f2, …,f6}，表1為軟件質(zhì)量評價論域集V。采用高斯函數(shù)建立隸屬度函數(shù)對質(zhì)量屬性fi進(jìn)行模糊化處理。

表1 軟件質(zhì)量評價論域集V

表2 潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件質(zhì)量屬性權(quán)重確定

最后，利用模糊綜合評判法得到的數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對訓(xùn)練好的模型評價結(jié)果進(jìn)行驗證。本文利用模糊綜合評判法獲得100組數(shù)據(jù)，其中80組用來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，20組作為模型的測試數(shù)據(jù)。圖1為潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件質(zhì)量評價模型的測試圖。由圖1可見，在對潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件進(jìn)行的20次質(zhì)量評價中，本文提出的基于專家知識與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評價方法與應(yīng)用模糊綜合評判法獲得的結(jié)果基本一致。但是由于本文利用專家知識對屬性進(jìn)行修正處理后再作為模型的輸入，充分體現(xiàn)了不同屬性對最終質(zhì)量評價結(jié)果影響的重要度，又利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的并行計算與自學(xué)習(xí)能力，使評價模型更加符合潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件高時效性的特點，評價結(jié)果更趨客觀、合理。

圖1 潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件質(zhì)量評價模型測試

5 結(jié) 論

本文提出的基于專家知識與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件質(zhì)量評價方法，是在對模糊綜合評判法研究的基礎(chǔ)上，將專家知識和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合建立的一種評價模型。對潛艇戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用軟件的質(zhì)量評價進(jìn)行分析，驗證了該方法的可行性和有效性，從而為軟件質(zhì)量評價提供了一種有效的途徑。

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