软件需求规格说明书质量综合评价方法研究

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1、江苏大学硕士研究生毕业论文摘要随着软件系统规模的不断增长，如何为软件开发过程提供高质量的软件需求规格说明日益受到业内人士的重视。业内研究人员不断探寻合理评价软件需求文档质量的模型和方法，期望能通过系统的评价方法及早地发现和更正需求分析错误，从而降低软件开发成本，提高软件开发效率。由于软件需求规格说明大多采用自然语言编写，而自然语言具有固有的模糊性和不确定性，无疑给软件需求规格说明质量的评价带来了很多困难。随着对综合评价方法的不断深入研究，逐渐形成了一些成熟的方法，最具代表性的是模糊层次综合评价方法。为使软件需求规格说明的评价结果更具客观性，本文着重研

2、究模糊层次评价方法中权重的分配问题，以及基于信息熵和评价距离对该方法的改进。同时，针对软件需求规格说明书描述的自然模糊性和评价指标不易量化的特性，提出采用DS证据理论对其进行综合评价来解决评价过程中的不确定性，提高评价结果的客观程度。最后综合两种改进的评价方法，形成软件需求规格说明质量综合评价原型系统。本文研究的主要内容如下：1．讨论影响软件需求规格说明质量的因素，拾取重点影响因素构建了软件需求规格说明质量综合评价模型。2．深入分析了模糊层次评价方法，研究了模糊层次评价方法中权重确定问题，提出基于信息熵和评价距离的综合赋权改进方法，并对改进后的方法进

3、行了算例验证。3．从评价不确定性方面考虑，提出采用基于证据向量差异度改进的DS证据理论的软件需求规格说明评价方法，并给出相应的评价算法步骤。4．实现基于改进的模糊层次分析方法和DS证据理论的软件需求规格说明质量综合评价的原型系统。关键词：SRS质量；模糊层次评价；信息熵；DS证据理论；向量差异度江苏大学硕士研究生毕业论文ABSTRACTWithgrowingofsoftwaresystemscale，thequalityofrequirementisgettingmuchattention．Researcherscommittedtoexplorer

4、easonablemodelsandmethodsforevaluatingthesoftwarerequirementsspecification(SRS)，expectingtofindoutandcorrecterrorsasearlyaspossibleandreducethecostofsoftwareproject．MostSRSalewrittenwithnaturallanguage，andnaturallanguagehaveinherentvagueanduncertaintySOthatSRSqualityevaluationb

5、ecomemuchdifficult．Fortunately，alotofrepresentativemethodsweregraduallyappeared，andthemostclassicalmethodisthefuzzyhierarchyevalumionmethod(AHP-Fuzzy)．ThispapermainlyfocusesontheweightdeterminationofAHP-Fuzzy，includingweightdeterminationaccordingtotheinformationentropyandevalua

6、tiondistance．Andthesametime，tomaketheevaluationresultismoreobjective，theDempster-Shafer(DS)evidencetheoryisintroducedtosolvetheuncertaintyinthequalityevaluationprocess．Atlast，theimprovedAHP-FuzzymethodandDSevidencetheoryarecombinedtobuildthecomprehensivequalityevaluationsystemo

7、fSRS．Theresearchcontentsincludefollowingaspects：1．ThequalityevaluationmodelisbuiltaccordingtothekeyqualityfactorsofSRS．2．AnalyzetheAHP-Fuzzyevaluationmethoddeeply．Problemsofweightdeterminationarediscussedhere，andtheinformationentropyandevaluationdistanceweightsareappliedtoimpro

8、vethequalityevaluation．Numericalexamplesvalidatethefea