一种面向群智化软件的可信性评估研究方法

本文针对群智化软件的可信性问题,提出了一个动态评估方法。包括建立DRAFVE生存周期模型、IAFM质量模型,利用知识图谱进行数据采集和预处理,基于神经网络的证据推理,以及马尔可夫模型的可信性预测演化,旨在确保群智化软件的动态可信性。

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随着互联网“将智能互联”这一崭新角色的逐渐展现,已促使软件开发由传统方式衍变成为依靠软件资源开放共享及群体协作互助来完成,由此形成了群智化软件。群智化软件虽凝聚了软件资源及群体协作者智慧,但也引入了新的可信性问题:一方面,如果已知某一开放软件资源的可信性,如何确定其中的资源片段可信性,而如何针对由诸多来源不一的资源片段聚合形成的群智化软件整体进行可信性评估也成为了新的问题;另一方面如何确定开发过程中群体协作者使用的智能方法和工具自身及其运行环境、行为结果的可信性,以往的可信性评估还没有考虑到这些新出现的影响因素。根据群智化软件开发范式及技术生态,提出适合群智化软件的新型生存周期模型及质量模型,构建面向群智化软件的可信性层次化指标体系,制定可信性量化数据智能化采集及预处理技术路径,设计可信性数据推理融合模型及可信状态预测演化模式,形成群智化软件的动态可信性智能化评估方法。

依据“可信性需求-可信性指标体系构建-可信性量化数据收集-可信性评估计算-可信性结果处理”的研究思路,形成如图1所示的研究方案:
第一步:研究基于资源挖掘的群智化软件生存周期模型——DRAFVE模型。在充分理解群智化软件开发思想和过程机理的基础上,分析其软件研发活动中的关键行为和核心技术路径,结合以往的软件生存周期划分方式,建立与群智化软件生长模式相适应的生存周期模型。
第二步:研究基于资源信誉认证的群智化软件质量模型。根据DRAFVE生存周期模型的特点,对各个生存阶段中所要求群智化软件必须具备的质量保证因素进行分析,结合可信性评估需求,针对各个生存周期环节建立阶段可信性目标层次化模型——IAFM模型,形成群智化软件质量模型指导下的可信性评估指标体系,使可信性评估过程与软件质量保障相结合。

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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