预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于复杂网络的软件模型测度研究的开题报告 开题报告 论文题目:基于复杂网络的软件模型测度研究 研究方向:计算机科学与技术 研究内容和目标: 随着软件规模和复杂性的不断增加,软件模型的测度分析变得越来越重要。软件模型的测度是为了评估软件质量、性能以及可维护性等方面的方法。目前,大量的软件模型测度方法已经被提出,但是这些方法在实现上仍存在着一定的局限性。 基于复杂网络的测度方法是近年来发展起来的一种新型测度方法,该方法主要应用于图形结构的测度分析。我们的研究目的是将复杂网络的测度方法引入到软件模型的测度分析中,探究其可行性和优越性,并提出一种基于复杂网络的软件模型测度方法。 具体的研究内容主要包括以下方面: 1.分析和评估现有的软件模型测度方法,探究其局限性和不足之处。 2.研究、分析和掌握复杂网络的相关知识,包括复杂网络的结构特征、测度指标等。 3.基于复杂网络的测度方法,提出一种新的软件模型测度方法,并进行实验验证。 4.实现该方法,并进行功能测试和性能测试。 5.应用该方法对现有软件模型进行测度分析。 预期的研究成果包括: 1.提出一种新的软件模型测度方法,能够更有效地评估软件质量、性能和可维护性。 2.验证基于复杂网络的测度方法在软件模型测度分析中的可行性和优越性。 3.实现该方法,并达到一定的性能和功能要求,为软件工程领域提供新的思路和方法。 4.获得相关的实验数据和分析结果,为软件开发和维护提供有益的指导。 研究方法和技术路线: 本研究采用的主要研究方法为实验研究法。首先,需要进行文献综述,深入了解现有的软件模型测度方法和复杂网络测度方法,探究其优缺点。其次,需要对复杂网络的基本概念和测度指标进行详细的研究和分析。然后,基于复杂网络的测度方法,提出一种新的软件模型测度方法,并进行实验验证。最后,实现该方法,并对其性能和功能进行测试和评估。 预期的技术路线如下: 1.文献综述,分析和评估现有的软件模型测度方法和复杂网络测度方法。 2.学习和掌握复杂网络的相关知识,包括复杂网络的结构特征、测度指标等。 3.基于复杂网络的测度方法,提出一种新的软件模型测度方法,并进行实验验证。 4.实现该方法,并进行功能测试和性能测试。 5.应用该方法对现有软件模型进行测度分析,获取相关数据和分析结果。 6.编写论文,总结研究成果,撰写论文。 研究难点: 本研究的难点主要有以下几个方面: 1.如何将复杂网络的测度方法引入到软件模型的测度分析中,并提出切实可行的方法。 2.如何设计和实现一个能够满足需求的软件模型测度工具。 3.如何对现有软件模型进行测度分析,并提取有价值的指标和信息。 4.如何在实际应用中验证基于复杂网络的测度方法在软件模型测度分析中的有效性和优越性。 预期的研究时间安排: 时间节点研究阶段 第1-4个月文献综述、掌握技术基础 第5-8个月提出新方法、实验验证 第9-10个月软件实现和测试 第11-12个月写论文、总结研究成果 参考文献: [1]Barabási,A.L.(2016).Networkscience.Cambridgeuniversitypress. [2]Breaux,T.D.,&Pyster,A.B.(2010).Softwareassurancemetricsandtoolssurvey.TechnicalReport,2010. [3]Chen,Y.,Zhang,J.P.,&Yang,H.Y.(2004).Asurveyonmeasuringsoftwarecomplexity.Journalofsoftware,15(11),1641-1652. [4]Kan,S.H.(2002).Metricsandmodelsinsoftwarequalityengineering.Addison-WesleyProfessional. [5]Ma,C.,Sun,C.,&Fang,S.(2018).Anewsoftwarerobustnesstestingmodelusingcomplexnetworktheory.Journalofcomputerandcommunications,6(05),37. [6]Wang,B.,Li,Y.,Luo,L.,&Huang,D.(2017).Topologicalcharacteristicsbasedcomplexnetworkanalysisforsoftwarevulnerabilityresearch.Futuregenerationcomputersystems,73,290-303.