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    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究 

    2016-11-07 18:25:50秦晉智榮騰
    軟件導(dǎo)刊 2016年9期
    關(guān)鍵詞:質(zhì)量評(píng)價(jià)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    秦晉++智榮騰

    摘要:軟件質(zhì)量評(píng)估是軟件項(xiàng)目開發(fā)中的重要環(huán)節(jié)之一。針對(duì)軟件質(zhì)量缺乏綜合性評(píng)價(jià)體系和方法的問題,通過分析軟件質(zhì)量體系,選取適當(dāng)軟件質(zhì)量屬性作為評(píng)估指標(biāo),引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評(píng)估模型。以樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果表明,該方法能夠較為準(zhǔn)確地評(píng)估軟件質(zhì)量,對(duì)提高軟件質(zhì)量具有參考價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);軟件質(zhì)量;質(zhì)量屬性;質(zhì)量評(píng)價(jià)

    DOIDOI:10.11907/rjdk.161521

    中圖分類號(hào):TP301

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2016)009000103

    基金項(xiàng)目基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 (71471103)

    作者簡(jiǎn)介作者簡(jiǎn)介:秦晉(1990-),男,安徽省阜陽人,山東工商學(xué)院管理科學(xué)與工程學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)楣芾硇畔⑾到y(tǒng)、可信軟件;智榮騰(1991-),女,山東龍口人,山東工商學(xué)院管理科學(xué)與工程學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)楣芾硇畔⑾到y(tǒng)、軟件成本管理。

    0引言

    當(dāng)前,軟件行業(yè)飛速發(fā)展,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、軟件定義網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)層出不窮,當(dāng)這些新理念融合到軟件產(chǎn)品開發(fā)中時(shí),軟件規(guī)模、復(fù)雜度和智能化水平將不斷提高,應(yīng)用環(huán)境日益復(fù)雜,對(duì)軟件質(zhì)量的要求也越來越高。建立一個(gè)具有較高準(zhǔn)確度的軟件綜合質(zhì)量評(píng)估方法很有必要\[1,2\]。軟件綜合質(zhì)量評(píng)估是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,由于軟件綜合質(zhì)量評(píng)估中體系和方法不統(tǒng)一,如何準(zhǔn)確地對(duì)軟件綜合質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)\[3\]。近年來,基于各種理論與方法的軟件評(píng)估模型層出不窮,一些軟件評(píng)估模型被廣泛運(yùn)用于軟件產(chǎn)業(yè),并取得了顯著成效\[4\],例如AHP評(píng)估模型、DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、模糊綜合評(píng)價(jià)模型等,但這些模型主要依賴于專家的經(jīng)驗(yàn)判斷,受主觀性因素影響較大。本文通過研究軟件質(zhì)量體系的屬性特征,參考軟件質(zhì)量屬性相關(guān)定義,構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評(píng)估體系,根據(jù)軟件質(zhì)量屬性樣本,運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練、學(xué)習(xí),最后量化所選指標(biāo),得出預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明該方法能科學(xué)、準(zhǔn)確地對(duì)軟件質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估與預(yù)測(cè)。

    1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Networks,ANN)是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的,是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng),其基本處理單位稱為神經(jīng)元,目前比較成熟的ANN模型及相應(yīng)算法甚多,其中采用誤差反向傳遞學(xué)習(xí)算法的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))運(yùn)用最為廣泛,其自學(xué)習(xí)功能與聯(lián)想存儲(chǔ)功能以及高速尋找優(yōu)化解的能力被運(yùn)用在諸多領(lǐng)域,解決某些傳統(tǒng)方法無法解決的問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有很強(qiáng)非線性映射能力的多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一般包含輸入層、中間層(隱含層)、輸出層3個(gè)層次,部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置3層以上的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),相鄰上、下層之間的神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)全連接,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播組成,正向傳播中,信息由輸入層經(jīng)隱含層處理后,傳向輸出層,并且上一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài),若輸出層得不到期望的數(shù)值,則進(jìn)入反向傳播,將誤差信號(hào)沿原有連接通道返回,通過修改各層神經(jīng)元的權(quán)值,使誤差變小,經(jīng)過反復(fù)迭代計(jì)算,得出誤差值范圍內(nèi)的結(jié)果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理能力可很好地處理信息含糊、不完整、存在矛盾等復(fù)雜情況的認(rèn)知判斷問題\[5\],故使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決軟件質(zhì)量評(píng)估的復(fù)雜性問題是可行的。

    4結(jié)語

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評(píng)估充分利用了以往評(píng)價(jià)結(jié)果,將量化過程集成于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中,解決了人為主觀隨意性及思維不定性,評(píng)估準(zhǔn)確、客觀、科學(xué)、有價(jià)值,對(duì)特定問題有一定借鑒意義。同時(shí),基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評(píng)估擴(kuò)展性強(qiáng),可針對(duì)不同類型指標(biāo),不同評(píng)估等級(jí)變換輸入輸出層進(jìn)行調(diào)節(jié),對(duì)軟件質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)具有重要意義。

    參考文獻(xiàn):

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    責(zé)任編輯(責(zé)任編輯:陳福時(shí))

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