34、软件质量预测的创新方法与框架

软件质量预测的创新方法与框架

在当今数字化时代，软件的质量对于各个领域的正常运转至关重要。如何准确预测软件质量，成为了软件行业关注的焦点。本文将介绍两种与软件质量相关的研究成果，一种是关于4GL环境下复杂度度量的研究，另一种是利用贝叶斯网络进行集成软件质量预测的框架。

1. 4GL环境下的复杂度度量

在4GL（第四代编程语言）环境中，对软件复杂度的度量是一个重要的研究方向。研究发现，经过调整的度量指标给出的排名与开发者给出的排名有显著且非常强的关系，尤其是McCC2指标，但WLUT指标除外。同时，修改后的度量与开发者的排名有很强的相关性。

这项研究取得了以下重要进展：
- 在没有既定度量标准的研究领域取得了进展。
- 成功地将3GL（第三代编程语言）的度量指标应用到流行的4GL环境（Magic语言）中。
- 通过设计的实验让开发者对度量指标进行评估，发现这些指标易于理解且有用。
- 改进版的McCabe循环复杂度能够很好地反映开发者社区给出的排名。

这些定义的度量指标被集成到一个软件质量保证框架——MAGISTER3系统中，该系统旨在支持工业Magic应用的开发过程。未来，研究团队计划从其他应用领域获取数据，以扩展研究范围，并为新的度量指标建立适当的基线，以便更好地将其纳入公司的质量监控过程和日常使用中。

2. 利用贝叶斯网络进行集成软件质量预测

软件质量的预测一直是软件行业的难题。传统的预测模型要么是为特定环境构建，难以适应其他场景；要么是通用模型，但缺乏必要的细节。为了解决这些问题，研究人员开发了一个利用贝叶斯网络进行集成软件质量预测的框架。

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