

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、軟件估算(SoftwareEstimation)是根據(jù)軟件的開(kāi)發(fā)內(nèi)容、開(kāi)發(fā)工具、開(kāi)發(fā)人員等因素,對(duì)軟件需求、程序設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試等整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程所花費(fèi)的時(shí)間及工作量做出預(yù)測(cè)。軟件估算是軟件項(xiàng)目策劃的基礎(chǔ),而估算風(fēng)險(xiǎn)是項(xiàng)目中最大的風(fēng)險(xiǎn)之一,因此軟件估算一直是軟件工程領(lǐng)域研究的重點(diǎn)課題。 面向?qū)ο筌浖_(kāi)發(fā)方法的出現(xiàn),使得傳統(tǒng)的軟件估算方法,如代碼行法、功能點(diǎn)法,無(wú)法滿足面向?qū)ο蟮奶卣饕?;而現(xiàn)有的多數(shù)面向?qū)ο蟮能浖浪惴椒ǎ?D功能
2、點(diǎn)法、用例點(diǎn)法,也只是對(duì)軟件特征的單方面進(jìn)行度量,無(wú)法滿足軟件估算的要求。預(yù)測(cè)性對(duì)象點(diǎn)(PredictiveObjectPoints,簡(jiǎn)稱(chēng)POPs)方法是針對(duì)面向?qū)ο筌浖_(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的,對(duì)面向?qū)ο蟮奶卣鬟M(jìn)行全面度量的軟件估算方法。它從軟件功能點(diǎn)數(shù)、對(duì)象間交流的信息數(shù)、繼承對(duì)重用的影響度三個(gè)方面對(duì)軟件進(jìn)行全面度量,從而預(yù)測(cè)出軟件的規(guī)模。POPs估算方法的核心是每類(lèi)的加權(quán)方法數(shù)(WeightedMethodsperClass,簡(jiǎn)稱(chēng)WMC)。傳統(tǒng)
3、上,用圖表法對(duì)類(lèi)中每種類(lèi)型的方法所占的比例和權(quán)值進(jìn)行估算,從而得出WMC。此方法需要大數(shù)量級(jí)的歷史數(shù)據(jù),并且歷史數(shù)據(jù)所覆蓋的軟件類(lèi)型和行業(yè)不明確,計(jì)算的準(zhǔn)確度不高。 本文研究了軟件估算方法和軟件應(yīng)用數(shù)據(jù)的建模方法,特別是POPs方法和多元線性回歸模型。針對(duì)POPs方法在軟件估算中準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題,提出一種基于多元線性回歸模型的POPs軟件估算方法。主要研究包括:首先提出了基于多元線性回歸的POPs軟件估算方法并給出算法,引入?yún)?shù)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 多元線性回歸模型
- 多元線性回歸模型
- 基于多元線性回歸的軟件老化問(wèn)題分析.pdf
- 多元線性回歸模型stata
- 多元線性回歸模型案例
- 多元線性回歸模型案例
- 基于線性回歸分析的軟件功能規(guī)??焖俟浪惴椒ǖ难芯颗c應(yīng)用.pdf
- 多元線性回歸模型的案例講解
- 復(fù)習(xí):多元線性回歸模型案例
- 多元線性回歸模型案例分析
- 多元線性回歸模型的案例講解
- 多元線性回歸預(yù)測(cè)模型論文
- 多元線性回歸模型案例分析
- 多元線性回歸預(yù)測(cè)模型論文
- 基于EAR模型的軟件估算方法的研究.pdf
- 基于多元線性回歸模型的缺失浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)填充研究.pdf
- 多元線性回歸模型的有偏估計(jì)
- 多元線性回歸模型的有偏估計(jì)
- 多元線性回歸模型的有偏估計(jì)
- 多元線性回歸模型及其假設(shè)條件
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論