缺陷查找在软件需求文档模糊评估中的应用

缺陷查找在软件需求文档模糊评估中的应用 ， 熊秋燕杨鹤标 ( )，212013江苏大学镇江 : ，摘要针对自然语言描述的需求文档存在字面二义性和理解歧义性提出了软件需求文档 。、的缺陷模型以及评估方法根据各个模糊子特性的严重等级划分缺陷修改优先级以及需求 ，。 文档中各个部分的相对重要程度结合三角模糊隶属度的层次分析法给出各自的缺陷权重 。， 利用加权缺陷密度来评估需求文档各个部分以及整个需求文档的描述质量实验结果明 、、、。，该模型较大提高了模糊缺陷查找的准确率查准率覆盖率具有较好的可行性实用性 : ; ; ; ; 关键词需求文档模糊缺陷三角模糊隶属度层次分析法加权缺陷密度 : TP311, 5: A : 1003-8329( 2012) 02-0038-05中图分类号文献标识码文章编号 Application of Detects Seeking for Evaluating the Ambiguity in SoftwareR equirements Documents( SRS) XIONG Qiu-yan， YANG He-biao ( Jangsu Unversty，Zhenang 212013，Chna) iiijii Abstract: To decrease thea mbiguities of literal and understanding，a quality model for softwarer e-quirements documents( SRS) ambiguity quality assessmentd erived from existing guidelines in the terature for wrtng SRS documentaton and from the experts, experences, A detect assessmenta go- liiiiilrthm based on Anaytc Herarchy Process( AHP) wth tranguar fuzzy number s desgned, The se- iliiiiliiriousness of ambiguity classification，the priority of detects modification and the important degree of the various parts in SRS is presented to aclculate the weight, Weighted defect density is used to e- valuate the quality of SRS and each part in SRS, The results indicate that the ambiguity detects mode can greaty mprove the accuracy，precson and coverage rateof ambgutes, The proposed lliiiiiimodel and assessmenti s feasible and effective, Key words: software requirements documents; ambiguity detects; triangular fuzzy number; AHP;weghted defect densty ii ,2, ( : UML ) ; 语言如统一建模语言 等形式规格说明,3,( : B Z ) ，语言如方法和 语言等对应的需求文档 1 引言,4,: 、评估方法分别为人工审查方法模型检测的方 ,5,,6,、。法定理证明的方法但是由于半形式化和形 软件需求规格说明作为需求分析阶段的最终结，式化语言对于没有经过专业学习的人员来说可理 ，: 果其描述语言大致可以分为三类非形式化的自然 ,1,、，解性较差很难发现有用的抽象因此创建形式化或 ( : ) ; 语言如汉语等半形式化的图形化规格说明 * : ( 61005017) 。基金项目国家自然科学基金项目: ( 1986 ,) ，，，: ，。作者简介熊秋燕女硕士研究生主要研究方向软件工程需求分析 。半形式化规格说明比较困难自然语言描述的需求 2, 2 软件需求规格说明书模糊缺陷分类规格说明对参与软件开发过程的各种人员来说能够 ，非常容易理解系统开发人员与用户之间的沟通就 ,8, : 1 ) 传统的缺陷分类方法有缺陷正交分类。更加的容易和高效因而自然语言仍然是软件需求 ODC( Orthogonal Defects Classification) ，该分类方法 。描述的最常用的方法 ，提供一个从缺陷中提取关键信息的测量范例用于 但是自然语言天生存在的语义模糊性可能导致 ，。评价软件开发过程提出正确的过程改进方案缺 ，在描述需求时产生二义性主要包括汉语字面上的 ，，点在于分类复杂难以把握分类标准缺陷分析人员 ，模糊性和阅读理解上的偏差导致后续开发人员在 。2 ) Putnam 的主观意见会影响属性的确定分类方 某些需求的理解上出现偏差甚至完全偏离客户的原 ，Putnam 法等人提出的分类方法将软件缺陷分为六 ，。始意图使系统产生缺陷或导致系统开发的失败 : 、、、、类需求缺陷设计缺陷文档缺陷算法缺陷界面 因此有必要对自然语言描述的需求规格说明进 。，缺陷和性能缺陷但是因为分类方法简单 所以提 ，，行分析尽可能早地发现其存在的缺陷最大限度地 供的缺陷相关信息对具体的缺陷修复工作的贡献有 。降低软件开发的风险本文从自然语言的模糊性着 。3) ，限基于缺陷严重等级的分类模型以该缺陷对 ，。手将模糊性缺陷分类方法应用到需求文档中来 ，系统整体造成的影响或与需求说明不相符合的程 ，目前针对自然语言描述的需求文档缺陷查找 ，4 ) 。度作为划分依据划分为不同严重等级基于优 : Ad hoc Checkst ,ba sed Scenar- 、li、方法有方法方法，，先级的分类模型给缺陷一个定位以提醒相关的修 o ,ba sed i。方法等从而我们可以从自然语言的模 ，改人员及时修改优先级依次代表了该缺陷需要修 ，糊性着手将缺陷查找的方法引入到软件需求规格 。改的紧迫程度它与缺陷严重等级有一对多的关 ，，说明的分析中来使得需求描述更加准确提高评审 。系 。的效率 ，模糊需求是需求缺陷的现实表现形式分析需 求规格说明中出现的模糊需求归根到底就是为了对 ，，其加以改正从而避免缺陷的产生因此就有必要对 需求规格说明中出现的模糊需求根据其严重程度给 。出其修改的优先级通过分析对需求规格说明模糊 2 需求文档模糊缺陷查找模型缺陷评估模型中的若干个子特性给出一个修改优先 1 。级如表 所示 2, 1 需求文档的描述质量指标 模糊的需求描述和可读性差是需求文档经常出 ，现的文档描述问模糊的需求描述带来不可避免 1表 模糊需求修改优先级 ( ) 。 的后果便是返工重做一些认为已经做好的事情 SRS 模糊需求描述质,7, 描述， 根据软件需求文档现有的文献指导和专家经验修改优先级 量子特性 1 。有如图 需求文档模糊缺陷查找模型 eworBCFRk、、E、、模糊需求必须 被立刻修改 Immediately G、L、R 模糊需求要正常排队 、H、I、J、D等待修改或列入待 Normal QueueK、L、M、N 修改清单 模糊需求可以在 Not UrgentA 方便时被修改 ; B ，A 其中为错误检测出的模糊表达为含有二 ; C ; D 义性的模糊表达为含有不一致的模糊表达为 ; E ; 含有未定义的模糊表达为不可追踪的模糊表达 F : G ; 为不完备的模糊表达为不可验证的模糊表达 H ; I ; J 为模糊的形容词表达为模糊的副词表达为 ; K ; L 模糊的限定词为模糊性模态为模糊性括号匹 1 图 需求文档模糊缺陷查找模型; M ; N 。配为模糊性被动词为模糊性片段表达 ，需求开发过程是一个不断迭代的过程往往由。2 同重要等级如表 所示 于用户对于需求的变更或者需求评审中发现了新的 SRS 2表 各部分相对重要性 ，SRS ，问题有必要对 进行修改对于修改前后的文 相对重要程度需求名称 ，档描述质量要有一个客观的评价我们拟通过比较 、重要总体描述软件系统描述 文档修改前后的总的潜在缺陷密度判断其质量是否 。有所提高 、功能需求性能需求较重要 ( IEEE ) 美国电气及电子工程师 学 会 制 定 的 、一般外部接口需求设计约束 IEEEStd830 ,1998 GB__以及我国制定的国家标准 SRS ，SRS 由 一般组织形式可知中对于需求描,9,,T 9385 , 2008对软件需求规格说明的组织形式 SRS 述都是集中在 的总体描述和第三部分具体需 : 、SRS 都给出了建议性的说明一个完整的良好的 ，求中为了更加直观明了地了解需求潜在缺陷的分 : 、、应包括以下几个主要部分引言总体描述具体需 ，SRS SRS 布情况便于 编写人员对 做出快速高效的 。求以及附录和索引从文档的一般组织形式中可以 。、、修改有必要给出总体描述外部接口需求功能需 看出其中包含有需求描述的有总体描述和具体需求 、、求性能需求设计约束和软件系统属性这六个部分 ，这两个主要部分通过分析在这两个部分中对需求 。的潜在缺陷数 ，描述的重要程度也有所不同所以在考虑某条模糊 ，缺陷密度定义是单位产品规模的缺陷数缺陷 ，需求对整个需求规格说明文档质量的影响应该考 。密度越低意味着软件产品质量越高相同等级的缺 。虑到其在文档中所处的具体部分 ， ，总体描述是对影响产品及其需求的一般因素陷如果分布在两个不同重要程度的部分那么其对 ，而不叙述具体的需求只提供需求的背景并使需求 。，于产品质量的影响也不尽相同因此为了客观地 ，。 更加容易理解所以这里将总体描述看作一个整体 ，反映出不同等级的缺陷对于产品质量的影响程度，第三部分的具体需求是对产品需求的详细描述这 ，、 里将各个部分需求独立开来看这样就有总体描述有必要对于不同等级的缺陷以及不同重要程度的需 ，求部分赋予不同的权值计算加权缺陷密度更加合 、、、外部接口需求功能需求性能需求设计约束和软 6 。SRS 理根据前面对模糊需求的等级划分给出 的 :缺陷密度计算公式 w( w* I w* Q + w* U )+ 类缺陷 类缺陷 类缺陷 ?j i q u j = 1 SRS =潜在缺陷密度 文档句子总数 w; w为必须立刻修改的模糊性表达权值为需要正 i q 常排队等待修复或列入待修改清单的模糊性表达权 3 模糊需求权重计算 ; w值为可以在方便的时候修改的模糊性表达权 u ; wSRS (:6 j = 1 值为 中的六个部分的相对权值 作为定性分析和定量分析综合集成的一种常用j ，、方法模糊综合评价已在工程技术经济管理和社会 : ; 2: ; 3: ，1总体描述外部接口需求功能需分别代表,10,。，; 4: ; 5: ; 6: ) 。I 生活中得到了广泛应用层次分析法是从定性 求性能需求设计约束软件系统属性 ; Q 分析到定量分析综合集成的一种典型的系统工程方 类缺陷是必须立刻修改的模糊性表达类缺陷是 ，，需要正常排队等待修复或列入待修改清单的模糊性 法它将人们对复杂系统的思维过程数学化将人的 ; U ，表达类缺陷是可以在方便的时候修改的模糊性 主观判断为主定性分析进行量化将各种判断要素 。表达通过对不同严重程度模糊性表达进行加权计 ，之间的差异数值化适用于复杂的模糊综合评价系 ，算得出的潜在缺陷密度区分了不同重要程度部分 ，。统是目前一种被广泛使用的确定权值的方法 SRS 中的不同严重程度的模糊性表达对 的质量影 AHP 方法在确定同一级别的特征或者属性权 ，。响更加客观地反映了其质量 ，，值时常常先找出它们之间的相对重要性然后再用 。归一化的方法给出权值比较的过程中常用比例等 l ，: a( )=，5 ，级表例如 到 的数字来度量它们之间的相对重ψ按照凸线组合关系则有ζψ 先级系数为 i，j 。，要性虽然这些离散数字比较简单易用但是没有 *ψ a( )( 1 , ) a( ) 。M+ ，ζ ψζ此时模糊矩阵 i，j( u) i，j( l) 考虑到将个人的主观意志映射到具体数字时的不确 X =M( ，) 。M( ，) * * X 也转换为 ζψ通过 ζψλ解得。，定性为此可以在模糊语句重要性比较时采用平 M( ，) ζψ的最大特征值 λ和其对应的特征向量 max 、、3 等强很强来表示同级的两个指标之间的 种相对 ,11,X，X最后将 归一化即可得到各个评价指标的 max max ，，2 重要性采用常用的三角模糊隶属度图如图 。权重用此方法可以得到需求文档各个子特性以及 。所示 SRS 。各个部分的目标权重值 SRS 4的缺陷评估模型实验 , 14 实验数据及方法 100 实验数据是软件工程实训平台提供的 个软 。( 10 , 件项目需求文档本文采用十折交叉验证 2 模糊语句相对重要性模糊隶属度fold CV) ，、、图 进行实验采用准确率查准率覆盖率和 ,12,不同等级的模糊需求对软件后续开发的影响程 F1 。4 值来评价模型的有效性这些度量来自表 ，度有所不同前面我们将模糊需求按照修复紧急程 。所示的交叉矩阵 ，AHP 度划分为三个等级这里我们将 引入到模糊需 4 表 交叉矩阵 。AHP 求的权值计算上来按照 对同一层次子特性 相对重要性的划分原则将模糊需求的相对重要性分 评估值 实际值，( E) 、( S) 、( V) 。3 为三类分别为平等强很强如表 模糊缺陷不模糊表达 。所示 ( TP)( F)N模糊缺陷正确的正例错误的负例 3 表 模糊需求相对重要程度 ( FP)( T)N不模糊表达错误的正例正确的负例 = NP TP + FN，实际正例个数 实际负例个数 潜在缺陷类型相对重要程度值 = FP + TN，C = P + N 。实例总数 模型评价指标的 I V类缺陷 :定义如下 Q S类缺陷( accuracy) 准确率表示正确找出模糊缺陷的实 ，:例个数占总实例的比例计算公式如下 EU 类缺陷 TTP + N :M 进而获得同级之间的权重比较模糊矩阵 accuracy= C 1a…aa 1，n 1，21，n ,1，， ( precision) , , 查准率表示正确找出缺陷的正例个aa1 … a2，1 2，n ,1 2，n, , ，:数占评估为正例的实例个数的比例计算公式如下 … … a… … M = , , … n , , TP ,1，2 1 … recisionpaa= n ,1，1n ,1，n TP + FP,, an，2 a… ， ， a1n，n ,1 n，1 ( coverage) 覆盖率表示正确评估的正例个数占 1，i = j，:实际正例个数的比例计算公式如下 =。a 其中 i，j,,1 ,1 ,1 E，S，V，E ，S ，V ，i j? TP coverage = ，aP设置信度为 ζ则 在 ζ 下的上下界表示为 i，j ,1 F1 ，表示覆盖率与查准率的调和平均计算公,a( ) ，a( ) ,，: E= E= ,1，3 ,ζζ且 有 ，j( ) ，j( u) iliζζ :式如下 1 1 ,1 = ,， ,，2,，S= ,1 + 2，5 ,2 ,，Sζζζ ζ ζ5 ,2 1 + 2ζ ζ 2 F1 = 1 1 1 1 ,1 + V= ,= ,3 + 2，7 ,2 ,，V，,，ζζ设优 ζζ recision coveragep7 ,2 3 + 2ζ ζ ，找方法缺陷覆盖带有随意性随着文档句子数的增将基于本文的模糊缺陷模型和传统人工查找方 。， 。法相比较得出下列比较结果多覆盖率很不稳定 6 F1 图 值比较 5结束语 。本文提出了软件需求文档的模糊缺陷模型基 ，于缺陷严重等级和缺陷修改优先级将模糊分类结 合三角模糊隶属度的层次分析法得出各个模糊子特 。性的缺陷权重利用加权缺陷密度得到整个需求文 。，档的描述质量通过实验分析比对文中的模糊缺 、陷查找模型比传统的人工查找方法准确率更高覆 ，。盖率更广模糊定位也更到位但是文中模型需借 ，助良好的分类预测方法经过大量的模糊集样本训 ，练才能取得更良好稳定的效果所以实现模糊缺陷 。评判的自动化则是下一步研究的重点课题 参考文献 Md, Rizwan Beg，Dr, Qamar Abbas，Alok Joshi, A,1, Method toD ea wth the Type of Lexca Ambguty in a liiliiSoftware R equirement Specification Document ,C,, / / Inst, of Elec, and Elec, Eng, Computer Society，2008: 1212 , 1215, Yu Hua Wang，Gui Sheng Yin，Hai Tao Zhang, Re- ,2,search on conversion method of ontology based formal re- quirements model to UML requirements document,J,,Advance d Materials Research， 2011， 268: 1086 , 3 ，从图 中可以看出本文的模糊缺陷模型准确 1091, ，率要高于传统人工查找方法并且随着需求文档句 ,3,MASAKAZUM T，KAZUTOSHKH, An efficient method I，。子数增多效果越明显准确率降低地越来越慢图 for deveopng requrement specfcatons for pant controliiiiill 4 ，，是模型查准率的比较从图中可以看出本文的模 software u sng a component ,base d software p rototype i，糊缺陷查找模型定位缺陷相对准确而且随着文档 。5 句子数的增加查准率稳定平滑小幅降低图 的 ,J,, Information Sciences，2007，177 ( 14 ) : 284 5 , ( )47 2866,下转第 页 New York，NY，USA: IEEE，1995, 39 : 43, Clerc M, The swarm and the queen: towardsa determin- ,3, 5 实验与展望istic and 2000 Congresso n Evolutionary Comutation ,C,,P iscataway，NJ，USAIEEE，1999, 1927 : 1930, 、通过对以上单峰多峰和二元函数的逼近可以Jacques Riget，Jakob S, Vesterstrom, A Diversity , ,4,，PSO PSO ， 看出改进的 比基本的 有了很大的改进Guided Particle Swarm Optimizer , Th e ARPSOARPSO。，略好于 从差异度曲线可以知道在基本 J, fe Technca Report no, 2002 , 02, ,,EVAliil PSO ，的基础上增加粒子群的差异度是必要的但并 , PantT, Radha，and , P, Sngh, A Smpe Dversty M，Viilii ,5,，Guided Particle Swarm optimization,C,, 20007 IEEE 不是差异度越大越好要通过调整参数来控制差异 Congresso n Evolutionary Computation, ，，，度达到较理想的逼近效果试验中改进算法的差 Qing Chen，Wei Guo, An Improved PSO Algorithm to PSO ，异度比标准 有了一定的增加但逼近效果却有 Optimize BP Neural Network,C,, 2009 Fifth Interna- ,6,。了较大的提升希望以后的研究可以考虑在较大的 tional Conference on Natural Computation, ，增加差异度的同时也可以保证函数的逼近效果或 Mao Heng，Wang Yongchu, 一种基于差异演化变异的 ， 者在差异度和解空间的具体联系方面做一些研究 ,7,J,, 2007，43,， 优 化 算 法计 算 机 工 程 与 应 用 。粒子群找出它们之间存在的一些联动关系 ( 30) , berhart R CSh , Comparng nerta weghts and con- E，iYiiii striction factorsin particle swarm optimization,A,, Pro- ,8, 参考文献ceedngs of the 2000 Congress on Evoutonary Computa- ili tonC, PscatawayJS: 2000, 84 : 88, i,,i，N，UAIEEE， S, Q, , J, , , A partce swarm optmHE，HWU，YWENilii- ,1, Kennedy J，Eberhart R C, Particle swarm optimizationzer with passive congregation,C,, BioSystems, 2004, , Proceedng of 1995 nternatona Conference ,A,iIEEE Iil ,9,on Neural Networks,C,, New York，NY，USA: IEEE， 08, 003, ( : 2012-03-07) 收稿日期1995, 1942 : 1948, ,2, berhart R C，Kennedy J, A new optmzer usng partce Eiiiil swarm theory,A,, Proceedings of the Sixth international Symposium on Micro Machine and Human Science ,C,, 檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷檷 ( )42 上接第 页 ,4,E, Ashee Hobrook，Jane Huffman Hayes，Aex Dekht-,8,, lll，，李新军刘晓明黄松基于软件过程度量的正交缺 ,J,, ，2009，23: 30 , 32, 陷分类技术计算机工程中国标yar, Toward Automating Requirements Satisfaction As- , ,S,, : 计算机软件工程国家标准汇编北京准出版社sessment,J,, IEEE 2009( 10) : 149 , 158, ,9,2007,，中国标准出版社 Maurce H, ter Beek ，Aessandro Fantech ，Stefana ilii ,5,, ，，，孔繁森刘鹏曹阳华等变速箱厂生产作业环境的 Gnesi ，et al, A state / event, base d model ,c hecking ap- ,10,proach for the analysis of abstract systempr operties,J,, J, ( ) 2010,,，，模糊综合评价吉林大学学报工学版 Science of Computer Programming，2011，76 ( 2 ) :119( 2) : 475 , 477,40 , ，，刘胜张玉廷于大泳小生境遗传算法修正三角模 , 135, ,11,J,, 系统工程理论 ,糊数互补判断矩阵一致性及排序Eric Knauss，Christian El Boustani, Assessing the Quali- ,6,( 3) : 52 2 , 524,，2011，31 与实践 ty of SoftwareR equrements Speccatons,J,,IEEE 2008iiiWang X H，Shu P，Cao L et al, A ROC curve method ( 29) : 341 , 342, ,12,for performance evaluation of support vector m achine H M shrar ussan, Usng Text Cassfcaton To AutoIHiiliii- ,7,wth optmzaton strategy,J,, Computer Scence Tech- iiiiimate Ambiguity Detection In SRS Documents, D,, noogy and Appcatons，2009，( 2) : 117 , 120, llii MONTREAL，QUEBEC，CANADA:CONCORDA UN-II( : 2011-12-19)收稿日期 VERSITY，2007,