主客观融合的软件非功能需求评价方法技术

本发明专利技术公开了主客观融合的软件非功能需求评价方法，先将主客观属性节点的划分，然后确定专家的权重向量和属性权重向量，确定最底层属性节点的评分矩阵，计算最底层属性节点对应的上层属性节点的未确知测度值；确定属性节点的最终评分值，将属性节点的未确知测度与对应的属性节点的权重进行合成便可得出该属性节点的最终得分，自底向上逐层求解便可得出系统的非功能需求属性评分值。能够充分地反映客观信息和决策者个人认知水平的模糊性、灰性、随机性以及不确定性。

Subjective and objective integration of software non functional requirements evaluation method

The invention discloses a fusion of subjective and objective evaluation method of software non functional requirements, the subjective and objective attribute node partition, and then determine the weight vector and weight vector of attributes of experts, to determine the lowest score matrix of attribute nodes, calculate the bottom upper attribute node attribute node corresponding to the value of the unascertained measure to determine the final score; the value of the attribute node, the final score weights attribute node the attribute node of the unascertained measure and the corresponding synthesis can be derived from the attribute nodes, non functional bottom-up solution can be obtained for attribute score system. It can fully reflect the fuzziness, grey, randomness and uncertainty of objective information and decision-maker's individual cognitive level.

【技术实现步骤摘要】
主客观融合的软件非功能需求评价方法
本专利技术属于软件
，涉及一种主客观融合的软件非功能需求评价方法。
技术介绍
近年来，软件非功能需求的相关研究已成为需求工程中一块很重要的研究领域和学术热点，但是目前软件需求的大部分方法都是针对功能需求的，对于非功能需求的描述和评价缺乏有效的方法。在许多软件尤其是大型软件中，软件非功能需求甚至是强制性需求，如电信软件中的性能和可靠性、电子商务软件中的安全性等。Charette指出，“真正的现实系统中，在决定系统的成败或关键的因素中，满足非功能需求比满足功能需求更为重要”。自从Boehm等人开创了面向产品的方法和Chung等人开创了面向过程的方法以来，对软件非功能属性的研究取得了重要进展。随着软件需求正由简单转向为复杂、软件的规模由中小规模转向为大型以及软件开发环境由传统、封闭、静态拓展为开放、动态、多变，对软件非功能需求的理论研究也由宏观角度转向微观角度，从而更好地分析问题、解决问题。Zhu等人引入领域工程中FODA模型中的特征概念到需求工程中QSIG图中，提出了一种FQ-QSIG模型来处理大型软件中非功能需求间复杂的相关关系和权衡问题，为决本文档来自技高网...

【技术保护点】
主客观融合的软件非功能需求评价方法，其特征在于，按照以下步骤进行：步骤1，主客观属性节点的划分，将建立的非功能需求ESIG图中的最底层节点中由专家直接评分的节点分类为主观属性节点，其余节点划分为客观属性节点；步骤2，确定专家的权重向量和属性权重向量，由专家给出的犹豫模糊偏好关系构造犹豫模糊偏好关系矩阵，并根据专家权重向量确定算法和属性权重向量确定算法分别确定专家的权重向量和属性权重向量；步骤3，确定最底层属性节点的评分矩阵，专家对主观属性节点进行打分，对于客观属性节点的评分根据具体的数据确定，最后根据专家意见的不确定性量化算法得出最底层属性节点的评分矩阵；步骤4，计算最底层属性节点对应的上层属...

【技术特征摘要】
1.主客观融合的软件非功能需求评价方法，其特征在于，按照以下步骤进行：步骤1，主客观属性节点的划分，将建立的非功能需求ESIG图中的最底层节点中由专家直接评分的节点分类为主观属性节点，其余节点划分为客观属性节点；步骤2，确定专家的权重向量和属性权重向量，由专家给出的犹豫模糊偏好关系构造犹豫模糊偏好关系矩阵，并根据专家权重向量确定算法和属性权重向量确定算法分别确定专家的权重向量和属性权重向量；步骤3，确定最底层属性节点的评分矩阵，专家对主观属性节点进行打分，对于客观属性节点的评分根据具体的数据确定，最后根据专家意见的不确定性量化算法得出最底层属性节点的评分矩阵；步骤4，计算最底层属性节点对应的上层属性节点的未确知测度值；步骤5，确定属性节点的最终评分值，将属性节点的未确知测度与对应的属性节点的权重进行合成便可得出该属性节点的最终得分，自底向上逐层求解便可得出系统的非功能需求属性评分值。2.根据权利要求1所述的主客观融合的软件非功能需求评价方法，其特征在于，所述步骤1中，非功能需求ESIG图的建立方法为：1)为明确表示分解路径和方向，将原SIG图符号中表示分解的线段加上有向标识，用实线箭头表示，方向从父节点指向子节点；2)为表示节点间的促进或者冲突关系，使用虚线箭头加“+”号和“-”号的方式分别表示“促进”和“抑制”影响，方向从影响节点指向被影响节点；3)使用“单弧加数字”的方式表示父子节点的分解关系，单弧内的数字表示为了满足父节点而需要的子节点的个数。3.根据权利要求1所述的主客观融合的软件非功能需求评价方法，其特征在于，所述步骤2中，专家权重向量确定算法具体为：1)采用AHFA算子，将专家dk给出的属性集Ai中的所有犹豫模糊偏好值合成为整体犹豫模糊偏好值2)根据犹豫模糊数的得分函数，计算得到整体犹豫模糊偏好值的得分表示专家dk对属性集Ai中属性ai偏好程度的得分值；3)计算专家dk的得分水平向量Ei，Ei＝(ei1,ei2,…,eim)其中，eij表示向量(ei1,ei2,…,eim)中任意一个元素，eim是向量Ei中的一个元素，表示所有专家对属性ai得分值的算术平均值，表示所有专家对属性ai得分值的最大值，Ei反映了专家dk对属性集Ai所做出的偏好程度的水平；4)计算熵值Zi其中，不确定性程度用熵值表示，熵值越小，专家评分水平越高，可信度越高；反之，熵值越大，可信度越低，zij无具体含...

【专利技术属性】
技术研发人员：李浩，康雁，李彤，段明磊，何磊，
申请(专利权)人：云南大学，
类型：发明
国别省市：云南,53