基于隐马尔可夫链模型的软件维护性评估方法研究

• 作者: 叶飞 朱小冬 郝学良
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 软件维护性 隐马尔可夫链模型 模糊推理 信息融合 软件维护性评估
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 试验与评价技术
• 页码范围: 284-286,290
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.05.078

摘要

针对当前软件可维护性评估主观性强,可操作性弱等问题,提出了定量描述维护性的维护时间统计概率描述方法,引入隐马尔可夫链(HMC)模型对维护性状态变迁过程进行描述,以可度量的维护性内部属性影响因素集量化值为观测序列,以维护时间统计概率为状态序列,构造了反映可维护性状态转移的HMC模型;收集配置管理库中软件模块历史维护时间从而确定完成维护任务频率来估计软件维护性初始状态,利用复杂网络特性计算软件维护性影响因素集的量化值,理论上即可评估出当前软件所处的维护性状态,最后运用实例对模型进行了训练与评估;结果表明,利用模型评估出的概率与实际维护任务统计出的可维护性概率基本一致,说明该方法可行且可重复,具有一定实践意义和研究前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱小冬		67	321	9.0	14.0
2	叶飞		18	50	4.0	6.0
3	郝学良		5	5	1.0	1.0