李亞平 周偉良，2

(1.安徽經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院信息科學(xué)系，合肥 230059;2.合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，合肥 230009)

0 前言

從全面質(zhì)量管理的角度看，軟件產(chǎn)品質(zhì)量的提升關(guān)鍵在于軟件過程質(zhì)量的提升。軟件過程是軟件研發(fā)過程中，對項(xiàng)目計劃、項(xiàng)目設(shè)計文檔、項(xiàng)目規(guī)章、檢測事例和用戶手冊等相關(guān)資源進(jìn)行管理、維護(hù)的一系列活動、方法與實(shí)踐過程［1］。軟件過程度量與軟件產(chǎn)品度量的不同之處在于，軟件過程度量主要是對軟件開發(fā)過程各個階段和各個方面進(jìn)行度量，對軟件過程的各項(xiàng)行為實(shí)施目標(biāo)管理，并由此預(yù)測、控制軟件產(chǎn)品質(zhì)量。馬慧敏等人基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造質(zhì)量預(yù)測模型對軟件缺陷數(shù)進(jìn)行預(yù)測［2］;楊健、景疆、楊根興等也分別從不同角度對基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量預(yù)測方法進(jìn)行了研究［3－5］;樓文高等通過樣本生成方法、建模過程能有效避免出現(xiàn)過訓(xùn)練和過擬合現(xiàn)象，建立的BP模型具有較好的泛化能力及較強(qiáng)的可比性和客觀性［6］。

上述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評估研究，主要以軟件產(chǎn)品質(zhì)量為評估對象，由于軟件產(chǎn)品質(zhì)量的提高取決于軟件過程質(zhì)量的提高，因此本文則以軟件過程質(zhì)量評價為對象，以針對軟件企業(yè)軟件能力成熟評估模型 CMMI(Capability Maturity Model Integration)［7］為基礎(chǔ)構(gòu)建評價指標(biāo)、設(shè)計BP網(wǎng)絡(luò)模型，用于對軟件過程質(zhì)量實(shí)施更為客觀、有效的動態(tài)評價。

1 軟件過程評價指標(biāo)體系

1.1 指標(biāo)篩選

軟件過程質(zhì)量與軟件產(chǎn)品質(zhì)量相比有其自身的特殊性，軟件過程的評價對象是軟件研發(fā)過程中的具體操作以及各項(xiàng)軟件資產(chǎn)。因此，構(gòu)建對軟件過程進(jìn)行評價的指標(biāo)體系需要從軟件過程的具體操作、軟件資產(chǎn)的特性入手，CMMI為這一點(diǎn)提供了可行的方案。CMMI并非針對軟件過程進(jìn)行評價的工具，它是評估軟件企業(yè)進(jìn)行軟件研發(fā)能力的一個有效方案。由于其在評估中所設(shè)定的關(guān)鍵過程域、目標(biāo)、操作與均源自于具體的軟件過程，同時又與軟件產(chǎn)品的最終質(zhì)量存在確定且又難以量化描述的模糊相關(guān)性，因此本文將CMMI的基本思想、方法引入到針對軟件過程的評價中。

CMMI將軟件企業(yè)的軟件能力成熟度分為完成級、管理級、定義級、量化管理級、優(yōu)化級等5個等級，5個等級又涉及需求管理、項(xiàng)目計劃、度量與分析、項(xiàng)目監(jiān)督與控制、配置管理等22個過程域。每個過程域中又被分解為若干目標(biāo)，每個目標(biāo)項(xiàng)又被分解為若干具體操作。在此，以管理級(CMMI第2級)軟件成熟度等級為參考，該等級中包含需求管理、項(xiàng)目監(jiān)督與控制、供應(yīng)商協(xié)議管理、度量與分析、過程與產(chǎn)品質(zhì)量保證、配置管理等7個關(guān)鍵過程域，這些過程域又可以分為15個特定目標(biāo)和一個通用目標(biāo)［1，7］?，F(xiàn)以管理級為例，將CMMI評估企業(yè)軟件能力成熟度的目標(biāo)項(xiàng)作為度量軟件過程質(zhì)量的評價指標(biāo)項(xiàng)來源，可以得到軟件過程評價指標(biāo)體系(表1)。

表1 軟件過程度量指標(biāo)體系

1.2 模型設(shè)計

CMMI的評估對象是企業(yè)而不是軟件產(chǎn)品或軟件過程，企業(yè)的CMMI評估過程，主要包含成立項(xiàng)目組，開展CMMI培訓(xùn)，設(shè)定CMMI評估目標(biāo)，實(shí)施內(nèi)部評審，完成正式評估等多個步驟，其耗時通常也超過12個月［1］。因此，CMMI評估對人力、物力、財力是一次巨大的耗費(fèi)，使得其主要針對軟件企業(yè)的評估，而不適合廣泛應(yīng)用于具體軟件項(xiàng)目的過程度量和控制。相比而言，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件過程度量與控制方法在操作性上具有明顯的優(yōu)勢，它可以便利地應(yīng)用于軟件開發(fā)的各個階段，有效降低評估成本并提高評估效率。

我們將CMMI的目標(biāo)項(xiàng)作為在設(shè)計BP網(wǎng)絡(luò)的輸入項(xiàng)，將軟件過程質(zhì)量綜合評價值作為輸出項(xiàng)。對于BP網(wǎng)絡(luò)中隱層的設(shè)計，主要包含兩方面工作:一是隱層的數(shù)量，二是各隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。在此設(shè)定BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計包含一個隱層，該隱層所含節(jié)點(diǎn)數(shù)量由下列經(jīng)驗(yàn)公式得到

其中m表示隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，n表示輸入層單元數(shù)，l表示輸出層單元數(shù)，且1＜a＜10。

可以得到:

本文取m=6。

同時，將網(wǎng)絡(luò)中的輸入與輸出的約束關(guān)系表示為

其中Oi表示第i個輸出節(jié)點(diǎn)值，Wij表示相對于第i個輸出節(jié)點(diǎn)的上一層中第j個節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，Oj表示第i個輸出節(jié)點(diǎn)的上一層網(wǎng)絡(luò)中第j個節(jié)點(diǎn)的輸出值，θi表示為第i個輸出節(jié)點(diǎn)的一個輸出偏差調(diào)整。

2 模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

依托與某公司軟件項(xiàng)目的產(chǎn)學(xué)研合作，采集了該公司3個軟件項(xiàng)目、5組軟件過程評價指標(biāo)的第三方專家數(shù)據(jù)，并以0—9為標(biāo)度，對采集得到的軟件開發(fā)不同階段信息進(jìn)行量化。同時，以{1，1.5，2，…，9.5，10}為標(biāo)度，對最終軟件產(chǎn)品的整體評估結(jié)果進(jìn)行量化，通過專家評價量化處理和數(shù)據(jù)擬合得到如表2所示專家評價數(shù)據(jù)(該數(shù)據(jù)同時應(yīng)用在文獻(xiàn)［2］中)。其中將Pij定義為第i組第j個項(xiàng)目的采集數(shù)據(jù)。

2.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

對于上述數(shù)據(jù)處理，本文以Matlab軟件為工具對所設(shè)計的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練和驗(yàn)證，選取上述數(shù)據(jù)中P11－P43為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，P51－P53為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。主要的MATLAB程序如下所示:

樣本訓(xùn)練情況如圖1所示，

圖1 樣本訓(xùn)練情況

表2 軟件過程專家評價數(shù)據(jù)

依據(jù)訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)，在此利用 sim(net，test＇)進(jìn)行仿真，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出向量為ans=(5.3571，5.2571，5.5572);

與驗(yàn)證數(shù)據(jù)中結(jié)果 V=(5，5，5.5)的絕對誤差為(0.3571，0.2571，0.0572)，相對誤差為(7%，5%，1%)。由此可見，使用BP網(wǎng)絡(luò)對具體的軟件過程進(jìn)行評價，從而預(yù)測軟件產(chǎn)品質(zhì)量具有相應(yīng)的可行性。

在軟件過程度量方面，基于因子加權(quán)累加法的度量方式更為典型，文獻(xiàn)［1］中篩選了 G=(G1，G2，G3，G4，G5，G6，G7)=(管理需求，項(xiàng)目估算，制定項(xiàng)目計劃，按計劃監(jiān)控項(xiàng)目，客觀評價過程與工作產(chǎn)品，建立基線，將管理過程制度化)作為實(shí)際的評價指標(biāo)，以=(0.190，0.089，0.378，0.055，0.039，0.029，0.220)T作為篩選出的7項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

與文獻(xiàn)［1］中基于因子加權(quán)累加法的度量方式相比，基于BP網(wǎng)絡(luò)的軟件過程質(zhì)量度量需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，在前期的評價精度上有所欠缺，但仍在合理的誤差范圍內(nèi)，同時該方案在子指標(biāo)覆蓋面和數(shù)據(jù)處理效率方面有其優(yōu)勢。因此，此方法同樣具有合理性和可操作性，作為軟件過程的質(zhì)量度量的可選方案是十分有益的。

3 結(jié)語

將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CMMI的基本方法引入到軟件過程質(zhì)量度量中，可以提高軟件過程質(zhì)量管理的有效性，從而提高對軟件產(chǎn)品質(zhì)量的控制能力。本文以CMMI模型過程域?yàn)榛A(chǔ)構(gòu)建軟件過程評價指標(biāo)體系，以BP網(wǎng)絡(luò)為工具設(shè)計對軟件過程進(jìn)行度量的具體方案，為軟件過程質(zhì)量控制提供一個積極可行的思路。

［1］周偉良.管理級軟件能力成熟度的模糊評價研究［J］.華東經(jīng)濟(jì)管理，2013，27(4):173 －176.

［2］周偉良.軟件開發(fā)過程質(zhì)量與產(chǎn)品質(zhì)量度量方法研究［D］.合肥:合肥工業(yè)大學(xué)，2013.

［3］馬慧敏，宋雨，許正偉.廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軟件質(zhì)量預(yù)測中的應(yīng)用［J］.計算機(jī)工程與應(yīng)用，2004(29):217－219.

［4］楊健，朱繼梅，袁正剛.基于BP網(wǎng)絡(luò)軟件質(zhì)量度量模型［J］.微計算機(jī)信息，2006(22):45 －47.

［5］景疆，楊俊.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軟件質(zhì)量預(yù)測中的應(yīng)用［J］.軟件工程與標(biāo)準(zhǔn)化，2005(11):79 －83.

［6］楊根興，高大啟，宋國新.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量綜合評價方法［J］.華東理工大學(xué)學(xué)報，2006(3):56－59.

［7］CMU SEI.Concept of Operations for the Capability Maturity Model Integration［EBOL］.http:www.sei.emu.edu.2014－03－19.