6篇关于质量评估的计算机毕业论文

今天分享的是关于质量评估的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到质量评估等主题,本文能够帮助到你

面向模式的软件设计质量模型研究

这是一篇关于软件质量,模式,设计模式,度量,质量评估的论文, 主要内容为软件质量度量是提高软件质量的有效手段。而越早的获得软件质量的度量，对于提高软件质量越有帮助。在软件的设计阶段，使用传统的软件质量模型，可以获得的度量信息很少，很难有效、准确预测到最终软件系统的质量。而且，传统的软件质量模型很难为广大的开发设计人员使用，不利于应用到具体的开发中去。然而模式作为一种反复出现的高度成熟的解决方案，其文档化的属性、优缺点都具有确定性，其在软件设计中的使用为软件质量的评估提供了准确而丰富的信息。据此，本文提出了一种面向模式的软件设计质量模型，在软件的设计阶段进行质量评估，能够有效、准确地预测软件系统的质量。面向模式的软件设计质量模型研究就是：针对面向模式的软件丌发，在软件的设计阶段，通过系统中使用模式情况的分析，对软件的设计质量进行质量评估，从而达到预测最终软件产品的质量的目的。为了实现这一研究课题，我们进行了多方面的研究工作，主要内容包括： 1．论文研究了模式与软件质量的关系。包括模式与软件质量度量的关系，使用模式对软件质量的影响。 2．论文研究了模式的质量度量。给出了两种方法，能够对模式的质量属性进行量化，并作为模式描述的扩展存入模式库中，成为软件设计质量模型实施的基础。 3．在分析了模式的特点及传统软件质量模型的基础上提出了面向模式的软件设计质量模型。该模型是一种新的质量模型，它以模式库为基础，能够根据系统中模式的种类、数量、分布等条件，对软件的设计进行质量评估。 4．论文对所提的面向模式的软件设计质量模型进行了有效性的验证。验证使用spearman等级系数对此模型客观评分与专家评分进行分析，最后的结果表明两组数据成线性相关，也就是说模型评分与专家评分的结果是一致的，从而证明了模型的有效性。 5．本文在上述研究基础上，采用struts+hibernate+J2EE技术实现了一个基于b／s模式的软件设计质量评估系统，该系统实现了模式库管理，项目质量评估等功能。

集成文本与图像分析的电商服装质量评估方法及应用研究

这是一篇关于电子商务,文本挖掘,图像缺陷检测,质量评估的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展与广泛应用,电商购物平台正持续推动我国网民使用线上平台进行购物,这丰富了居民的日常生活。但由于我国针对网购平台监管的相关制度、标准和规范并不健全,导致商品质量参差不齐,客户为避免买到有质量问题的商品通常以商品评论信息作为意见参考。因此针对电商商品评论进行质量评估能帮助客户、市场监管人员提供有效的参考依据。目前基于评论的质量评估方法多为针对评论文本展开,然而实际情况可能是评论文本中客户没有或较少对质量问题说明,而在图像中对质量问题进行说明。为更全面、客观建立基于商品评论的质量评估方法,本文提出一种集成文本与图像分析的电商服装质量评估方法。主要研究内容如下:(1)基于图像的服装缺陷检测方法。首先,针对小样本且样本比例不平衡的图像数据集,设计了RFCAP数据增强方法,增强基于数据集训练得到模型的泛化能力,避免某一类样本训练过拟合;然后,提出改进的Tiny-FPN网络模型与改进的Faster R-CNN网络。通过以上改进算法构建图像缺陷检测方法,以电商平台的服装商品为对象,进行图像缺陷检测。(2)集成评论文本与图像分析的电商服装质量评估方法。以服装缺陷为判定因素对服装质量进行评估。针对电商服装商品评论文本,首先对评论文本进行缺陷特征抽取;然后建立情感词典并对评论文本中各缺陷特征进行情感分析,基于文本评估服装的质量状况。针对电商服装商品评论的图像,基于图像检测信息评估服装商品的质量状况。本文将文本信息与图像信息互补,综合二者信息构建基于商品评论文本与图像分析的电商服装质量评估模型。(3)电商服装质量评估系统的实现与应用。基于本文研究成果,设计并开发了集成文本与图像分析的电商服装质量评估平台,可评估商品的质量状况信息,帮助客户或市场监管部门快速识别问题商品。本文通过综合利用文本与图像两种不同类型的数据,分析电商平台上服装商品的质量问题,研究结果可以为用户的网购以及市场管理部门的监管工作提供参考依据。

本科教学工作水平评估辅助系统的设计与部分实现

这是一篇关于本科教学,质量评估,极限编程,UML,J2EE,面向对象的论文, 主要内容为本文首先概括介绍了项目的背景,然后采用面向对象软件工程方法、UML构建了系统的功能视图以及师资队伍相关的业务对象模型。在此基础上,设计了系统的体系结构及其基于Hibernate和J2EE的系统技术架构,并给出了基于Hibernate的系统持久存储的设计。最后,在极限编程方法指导下,采用小设计、迭代开发、配对编程、不断测试、持续整合的开发模式部分实现了本科教学水平评估辅助系统。文章主要解决了以下几个问题:第一,针对现有同类系统的不足和本科教学评估工作的特点,分析、建模了本科教学工作水平评估辅助系统的功能模型,同时对系统数据要求的确定给出了具体的分析思路;第二,设计了系统体系结构和基于Hibernate和J2EE的轻量级技术架构;第三,探讨了在极限编程方法指导下实现基于Hibernate持久存储层的技巧,这些技巧对Hibernate应用系统的研发都有一定的借鉴意义。

基于DQV的事件知识图谱语义质量评估模型研究

这是一篇关于事件知识图谱,质量模型,质量维度,质量评估,井下作业的论文, 主要内容为近年来,随着大数据、人工智能和互联网等技术融入各个领域过程中,数字经济已经成为全球发展和竞争的关键力量。事件知识图谱(Event Knowledge Graph,EKG)作为一种特殊的数据资源,其质量问题也成为当前发展的难点和痛点,尤其在石油行业也关注到了EKG的数据质量问题。目前,大多数学者对事件知识图谱的研究主要集中在其构建以及应用层面,而构建的事件知识图谱中存在语义不一致、语义冗余、语义不完整等质量问题,影响了事件知识图谱数据的应用和共享。质量模型作为事件知识图谱质量管理与评估的重要工具,目的是提供标准术语以及度量方法。由于目前现有质量模型存在术语不一致、模型扩展困难等因素,所以无法应用这些质量模型对事件知识图谱进行管理与评估。鉴于上述问题,本文首先对数据质量词表(Data Quality Vocabulary,DQV)以及其他四个经典的质量模型展开研究,将质量模型中存在术语不一致的问题进行统一。其次,当前现有的质量模型仅为用户提供一个参考模型并未系统地提出一套质量模型建模方法,导致用户在EKG质量管理与评估过程中对质量模型的概念和使用也较为模糊,因此,需要系统地提出一套质量模型建模方法来为用户提供指导。具体研究与解决的关键问题如下:1.针对质量模型存在术语不一致的问题,本文通过溯源法对DQV标准词表以及其他四个经典质量模型进行梳理和总结,提炼出质量模型共有的核心要素并构建为数据质量概念模型,为后续构建事件知识图谱语义质量模型术语统一奠定基础。2.针对质量模型构建困难的问题,本文在质量模型术语统一的前提下基于GQM思想提出一套三阶段六步骤的质量模型建模方法(Three-stage Six-step Methodology for Quality Modeling,TS＿MQM)。TS＿MQM包含概念建模、词表映射与模型构建三个阶段,其中概念建模阶段是在术语统一的基础上对质量模型的概念进行细化的过程;词表映射阶段需遵循互操作性原则,应优先选择重用DQV标准词表;模型构建阶段是结合EKG的实际业务需求最终构建一个标准的、一致的以及适用的事件知识图谱语义质量模型。3.为完善EKG质量管理与评估任务,以TS＿MQM方法为指导从EKG的实际业务需求出确立了四个重要的EKG语义质量维度。基于DQV标准词表并结合TS＿MQM方法,自底向上地来构建事件语义质量词表(Event Semantic Quality Vocabulary,ESQV)。构建的ESQV为EKG质量管理与评估提供标准术语以及度量方法指导,因此,以ESQV为指导并基于混合法对EKG语义质量度量方法进行设计与实现。4.最后以井下作业领域事件知识图谱为例,采用Python、Django等技术框架对事件知识图谱语义质量评估系统进行设计与实现,验证了本文构建的质量模型以及度量方法的有效性和可行性。通过上述研究,本文为事件知识图谱质量管理与评估提供一个标准的、规范的以及可参考的质量模型与评估框架,为事件知识图谱数据质量评估提供了方法。