基于Gompertz模型的软件质量与测试过程评估

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (9): 87-89.

基于Gompertz模型的软件质量与测试过程评估

任卫军,贺昱曜,张卫钢

1.长安大学信息工程学院，西安 710064
2.西安海信软件股份有限责任公司，西安 710075

收稿日期:2007-07-25 修回日期:2007-10-22 出版日期:2008-03-21 发布日期:2008-03-21
通讯作者: 任卫军

Evaluating to software quality and testing process based on Gompertz model

REN Wei-jun,HE Yu-yao,ZHANG Wei-gang

1.College of Information，Chang’an University，Xi’an 710064，China
2.Xi’an Haixin Software Technologies Co.，Ltd，Xi’an 710075，China

Received:2007-07-25 Revised:2007-10-22 Online:2008-03-21 Published:2008-03-21
Contact: REN Wei-jun

摘要/Abstract

摘要： 针对软件产品质量与测试过程如何进行定量度量与预测这一实用需求，提出基于Gompertz模型利用测试过程中发现的缺陷数进行评估的方案，采用非线性回归最小二乘法对模型参数进行估计，实现了对软件产品质量和测试过程的定量预估，给出了实用方法，并对判断测试活动是否结束提供依据。

关键词: 软件测试, Gompertz模型, 软件缺陷, 过程评估

Abstract: Quantitative measurement and forecast has practical application in how to evaluate the software quality and the testing process.The paper supplies a solution to quantitative evaluation based on Gompertz model by using the date of software defect found in testing process，adopts a least square method of non-linear regression for Gompertz model parameter estimation，which realizes the quantitative measurement and prediction for software quality and software testing，and provides objective evidences and guidelines.Meanwhile that offers theory for decision-making whether testing is over.

Key words: software testing, Gompertz model, software defect, process evaluation

任卫军,贺昱曜,张卫钢. 基于Gompertz模型的软件质量与测试过程评估[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(9): 87-89.

REN Wei-jun,HE Yu-yao,ZHANG Wei-gang. Evaluating to software quality and testing process based on Gompertz model[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(9): 87-89.

[1]	李莉，纪欣沅，宋嵩. 回环软件缺陷数量预测模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 158-163.
[2]	杨丰玉，黄雅璇，周世健，郑巍. 结合多元度量指标软件缺陷预测研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 10-24.
[3]	谭莉娟，郑巍，刘友林，樊鑫，杨丰玉. 面向适航标准的机载软件测试验证方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 9-22.
[4]	刘友林，郑巍，谭莉娟，樊鑫，杨丰玉. 面向适航标准的机载软件测试验证工具综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 1-10.
[5]	刘树毅，翟晔，刘东升. 融合多策略特征筛选的跨项目软件缺陷预测[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(8): 53-58.
[6]	邱宝鑫，周维，陈听海. 基于条件分类可执行切片谱的软件缺陷定位[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 253-262.
[7]	李叶飞1，2，官国飞2，葛崇慧2，陈翔3，倪超1，钱柱中1. FSDNP：针对软件缺陷数预测的特征选择方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 61-68.
[8]	王莹. 具有不确定需求的软件测试用例生成方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(20): 35-41.
[9]	薛猛，姜淑娟，王荣存. 基于智能优化算法的测试数据生成综述[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(17): 16-23.
[10]	孟令冲1，舒坚2，黄勤涛2，曹伟芳2. 基于SysML活动图的测试序列集约简方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(13): 266-270.
[11]	何海江. 基于线性分类算法的软件错误定位模型[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(21): 42-48.
[12]	廖胜平，徐玲，鄢萌. 基于采样的半监督支持向量机软件缺陷预测方法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(14): 161-166.
[13]	王馨樱1，蒋夏军2. 基于UML活动图及混合遗传算法的测试场景生成[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(1): 57-62.
[14]	张柯，张德平. 基于基因表达式编程的错误定位方法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(9): 6-11.
[15]	张焯1，徐玲2，杨丹2. 基于改进模糊C均值的软件缺陷预测研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(7): 136-140.