一种基于功能点规模度量的软件成本估算模型

软件项目是不同于一般工程项目的项目类型,具有高度的不可预知性,受用户需求,开发方式的影响很大没有明确的成本估算,将导致软件开支的不可控制。本文研究如何通过功能点规模度量点方法估算软件项目的规模及成本,提出了一种基于功能点规模度量的软件项目成本估算模型,给出模型公式该模型适用于软件开发项目的规模、工作量与成本估算     

软件项目成本管理模型发展方向与计算方法的研究

在软件项目成本估算中采用功能点方法,成本预算中实施工作结构分解和COCOMO方法结合的方法,软件项目结束后引入决算和审计机制,为软件企业建立起一个基于估算、预算和决算的知识库系统,来达到提高成本管理能力的目的.     

关于温湿度检定箱校准参数的探讨

通过对温湿度检定箱的温湿度波动度、温湿度均匀度、风速、分辨力、稳定度和温湿度稳定时间等几个主要参数进行研究,结合JJG 205-2005《机械式温湿度计检定规程》和JJF 1101-2003《环境试验设备温度、湿度校准规范》,对传感器的布点位置进行了试验分析,并对温度波动度的不确定度进行了评定,从而更一步地确认了对各种参数进行研究的必要性,为温湿度检定箱的校准提供了一定的参考.     

COCOMO估算模型改进研究

针对代码行估算软件规模的不足，改进了软件规模的估算方法，并据此改进了COCOMO工作量估算公式。应用实例证明，使用改进后的估算公式，估算准确性高于原COCOMO工作量估算公式。     

基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度分析

本文采用一阶扰动分析的方法分析了基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度,推导得到了频率估计误差均方值表达式和调频率估计误差均方值表达式,前者反比于信号时长,后者反比于信号时长的平方。结果表明,基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计方法在估计精度方面达到了最优。     

利用EM算法估计寿命模型中的参数

针对寿命模型中未知参数估计的复杂度较高,计算量较大这一问题提出了一种EM算法。通过引用了相关寿命模型,采用混合高斯分布的期望最大化算法(EM),对寿命中的未知参数进行了估计,并利用仿真数据对不同时间段的寿命预测结果进行对比,证明了利用EM算法估计参数可减少计算量,降低了参数估计的复杂度。     

自回归算于作用下不变类信号组合模型的参数估计

本文针对带有ＡＲ噪声的且具有在自回归算子作用下保持形式不变的一大类信号，采用分离参数和两步最小二乘的方法直接给出自回归参数的估计，井由此得到真实信号参数的估计．该方法克服了以往方法中ＡＲ噪声未知的难点，算法为线性求解，简便、实用、运算速度快、求解精度高．     

晶体管基本放大电路动态参数折算分析方法

本课程是电气自动化类专业的重要专业基础课之一,难理解、实践性强是本课程的重要特点。对放大电路的基本工作原理及性能指标的估算分析是课程核心内容,基本放大电路性能指标分析特别是动态参数分析尤为重要,动态参数分析除了常规的微变等效电路法之外,还可以通过参数折算的方法进行分析,使得电路分析更为简单,高效,对于模拟电子技术课程初学者来说有一定的学习参考作用。     

一种软件自动测试成本的估算控制模型

根据已有的投资回报(ROI)分析模型,结合COCOMO度量结果,在充分考虑回归测试时测试程序维护成本的基础上,提出一种软件自动测试成本估算控制模型.该模型首先提出了平均维护代价因子的概念,并准确地计算出它的阈值,然后通过这个阈值选择合理的测试方式、控制测试成本,从而为整个测试过程提供动态指导和正确的决策方法.     

混合高斯自回归模型参数估计方法之ML-DC

混合高斯自回归模型可以对有色非高斯数据的概率密度和功率谱密度进行有效的拟合.而ML-DC算法则可解决这一模型的参数估计问题。描述了混合高斯自回归模型及其参数估计问题之后,分别导出了功率谱密度参数的最大似然估计和概率密度参数估计的动态簇算法,并由此组成了参数耦合估计的ML-DC算法。最后结合一组仿真实例对其估计性能进行了详细探讨,指出并解释了算法的适用范围。     

一种关于大位移激光三角法测量参数标定方法的研究

本文介绍了怎样用逼近法来标定激光三角法测大位移中的参数，逼近法是基于最小二乘法原理，标定参 数精确性高．     

基于均匀设计的线性回归模型稳健参数估计

针对一个线性回归模型的系统矩阵存在的随机扰动情况，提出一种基于均匀设计的稳健参数估计算法。仿真结果表明，采用本文算法估计回归模型参数，能较好地抑制随机扰动对模型预测精度的影响，提高模型的稳定性和抗干扰能力，同时为改进仪表测量误差对预测精度带来的影响提供了一条可行途径。     

基于CAFMS算法的正弦调频信号参数估计及性能分析

文章提出了一种估计单分量正弦调频信号参数的新算法,详细分析并推导得到了调制指数与幅度两个参数的理论估计精度.仿真结果表明,在较高信噪比条件时(SNR>-3dB)论文所提算法的估计理论精度与仿真精度基本上是一致的.这说明了文章理论分析的正确性,也说明了论文所提算法的有效性和优越性.