模糊评价法提升Web软件可信性：实例与有效性验证

本文主要探讨了Web软件可信性的模糊评价方法，该研究是在对ISO/IEC 9126模型，这是一种广泛用于评估软件质量的国际标准，以及Web软件属性图进行了深入的改进和扩展的基础上进行的。作者通过因子分析法构建了一个全面的Web软件可信性评价指标体系，这种方法将复杂的特性分解为多个关键因素，以便于理解和衡量。 因子分析是一种统计技术，它帮助我们从众多相关变量中提取出能解释数据大部分变异的关键维度或因子。在这个过程中，作者可能对原有的指标进行了筛选、合并或添加新的评价维度，确保评价体系的全面性和有效性。 接下来，结构熵值法被用来确定每个可信指标的权重。结构熵是信息论中的一个概念，它反映了系统中信息的不确定性程度。通过计算各指标的熵值，可以量化其在评价体系中的相对重要性，从而确保评价结果的客观性和准确性。 改进的证据合成方法则被用来构建专家评价信息的模糊评价矩阵。这可能涉及到将专家们的经验和判断转化为模糊数学中的评价矩阵，允许对不确定性和主观性进行建模，提高评价的灵活性和包容性。 最后，置信度识别准则是对软件可信性进行等级评价和得分计算的关键步骤。这可能采用了一种基于概率和置信度的决策规则，将专家意见与客观数据相结合，为软件的可信性提供一个清晰的等级评估。 整个过程的终点是形成可信性决策规则集，即一系列指导性的策略，可根据软件的可信性等级制定相应的优化措施或提升计划。通过实例分析，如网上银行项目，作者展示了这种方法的实用性和有效性。通过对比改进前后的性能，证明了这种模糊评价方法能够更好地捕捉Web软件的复杂特性，并提供更准确、全面的可信性评估。 本文的研究成果为Web软件的可信性评价提供了一种创新且实用的方法，它融合了多种统计学和模糊逻辑技术，旨在提高软件质量评估的精确性和实用性，为软件开发者和管理者提供了有力的工具。