秦晉++智榮騰

摘要：軟件質(zhì)量評估是軟件項目開發(fā)中的重要環(huán)節(jié)之一。針對軟件質(zhì)量缺乏綜合性評價體系和方法的問題，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)量評估模型。以樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。結(jié)果表明，該方法能夠較為準(zhǔn)確地評估軟件質(zhì)量，對提高軟件質(zhì)量具有參考價值。

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

DOIDOI：10.11907/rjdk.161521

中圖分類號：TP301

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號文章編號：16727800（2016）009000103

基金項目基金項目：國家自然科學(xué)基金項目 （71471103）

作者簡介作者簡介：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，研究方向為管理信息系統(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，研究方向為管理信息系統(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，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，對軟件質(zhì)量的要求也越來越高。建立一個具有較高準(zhǔn)確度的軟件綜合質(zhì)量評估方法很有必要＼[1，2＼]。軟件綜合質(zhì)量評估是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，由于軟件綜合質(zhì)量評估中體系和方法不統(tǒng)一，如何準(zhǔn)確地對軟件綜合質(zhì)量進(jìn)行評估尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)＼[3＼]。近年來，基于各種理論與方法的軟件評估模型層出不窮，一些軟件評估模型被廣泛運用于軟件產(chǎn)業(yè)，并取得了顯著成效＼[4＼]，例如AHP評估模型、DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、模糊綜合評價模型等，但這些模型主要依賴于專家的經(jīng)驗判斷，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)量評估體系，根據(jù)軟件質(zhì)量屬性樣本，運用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本進(jìn)行訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，最后量化所選指標(biāo)，得出預(yù)測結(jié)果。實驗證明該方法能科學(xué)、準(zhǔn)確地對軟件質(zhì)量進(jìn)行評估與預(yù)測。

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)）運用最為廣泛，其自學(xué)習(xí)功能與聯(lián)想存儲功能以及高速尋找優(yōu)化解的能力被運用在諸多領(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個層次，部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)實際情況設(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)量評估充分利用了以往評價結(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，評估準(zhǔn)確、客觀、科學(xué)、有價值，對特定問題有一定借鑒意義。同時，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評估擴展性強，可針對不同類型指標(biāo)，不同評估等級變換輸入輸出層進(jìn)行調(diào)節(jié)，對軟件質(zhì)量綜合評價具有重要意義。

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責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：陳福時）