导读:本文包含了质量度量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:质量,评价,语义,图像,武清区,度量,软件。
质量度量论文文献综述写法
董培升,张丁友[1]（2019）在《“度量”天津高质量发展》一文中研究指出天津坚定不移走高质量发展之路,打好"绿色牌",下好"科技棋",建设全国先进制造研发基地,打造战略性新兴产业高地,优化城乡发展布局,经济活力不断释放,推进天津经济进入新常态。将开放包容的基因融入血液,让天津充满了历史和现代文明的融汇,独特的魅力历久弥新。10月22日,"壮丽70年高质量发展看天津"全国党刊全媒体联合采访活动启动,我刊同来自《求是》等全国43家省、区、市党刊80余名编辑记者,深入滨海新区、和平区、南开区、河北区、西青区、北辰区、武清区、蓟州区现场调研采访,将此作为增强"四力"的生动实践,挖掘最鲜活的新闻素材,采(本文来源于《共产党员(河北)》期刊2019年24期）
高敏娟,党宏社,魏立力,张选德[2]（2019）在《视觉显着性引导的局部图像质量度量》一文中研究指出全参考图像质量评价通常包括局部图像质量度量和池化(pooling)两个阶段.经典的基于视觉显着性(visual saliency, VS)的评价算法,将VS用于池化阶段,利用VS对相似度谱(similarity map)作加权平均,强调显着性强的区域对整体图像质量的贡献大,而显着性弱的区域对整体图像质量的贡献小.与经典方法不同,本文将VS用于局部图像质量度量阶段,利用VS自适应地调节局部图像质量的计算,强调人类视觉系统感知到的局部质量退化由客观退化程度和显着性共同决定.本文的主要贡献包括:(1)提出了一种视觉显着性引导的局部图像质量度量框架;(2)在此框架内,对之前发表于IEEE Signal Processing Letters的ESSIM(edge strength similarity)算法进行了扩展,提出了VS引导的ESSIM算法(VS-ESSIM).在测试数据库TID2013, TID2008和CSIQ上的实验结果表明,提出的算法能够提高对图像质量的预测精度,获得与主观评价结果更好的一致性.(本文来源于《中国科学:技术科学》期刊2019年11期）
唐利涛,杨舟,李刚[3]（2019）在《基于软件度量技术的计量终端软件质量量化评价方法研究》一文中研究指出目前计量终端软件质量评价所采用的基于测试覆盖率的评价方法不能对软件质量进行综合性量化评价。为此,研究了一种基于软件度量技术的计量终端软件质量量化评价方法。基于相关规范中的软件质量模型,通过分析计量终端软件质量特性,建立计量终端软件质量评价模型,研究软件的度量元指标和基于层次分析法的度量方法,建立了定量评价过程,制定了计量终端软件质量的定量、层次化的评价规则。最后以3个计量终端软件测试项目为例,对测试结果进行了量化评价及分析,测试发现有效缺陷,得出软件品质的量化结果,实现计量终端产品软件质量的综合评价及比较。(本文来源于《广西电力》期刊2019年04期）
冯大成,叶军玲,吴超,高昕睿,宋颖毅[4]（2019）在《基于多源数据的装备软件质量综合度量与演化预测》一文中研究指出装备软件质量数据繁杂,缺少规范和客观评价手段。为了对软件质量进行度量、评估与演化预测,将高斯混合模型应用到软件质量的度量和评估中,根据不同质量元间的相关关系,构建相关关系网络,识别出关键少数质量度量元;然后根据组合特征关系训练长短时记忆(LSTM)模型,得到软件质量预测模型。通过试验证明该方法在实际应用中的实用性,能够对评估软件质量作出有效的度量与评估和精确的演化预测分析。(本文来源于《质量与可靠性》期刊2019年04期）
胡永泉[5]（2019）在《基于语义失真度量的图像质量评价研究》一文中研究指出作为承载信息的重要媒介,图像在采集、传输、处理过程中会不可避免地受到污染,导致其质量下降。图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)旨在研究如何评价降质图像的质量变化。随着图像应用的发展,从图像中提取语义信息成为一个重要的任务,例如从图像中检测某类物体、识别人脸、判断行为等。在此类应用中,图像质量评价应该以是否提取出与人类感知相同的语义信息为标准,而非基于图像的像素信息或者美学感受进行判别。因此,如何定义及度量语义失真成为此类研究中的重要问题。图像质量评价方法通常包括两类:客观质量评价(Objective Quality Assess-ment,OQA)和主观质量评价(Subj ective Quality Assessment,SQA)。客观质量评价方面,传统质量评价指标如峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性指数(Structural Similarity,SSIM),仍然被广泛应用于各类任务的图像处理算法中作为衡量标准。但这些客观质量评价方法大多基于最底层的视觉信号层面,而非从高级别语义层的角度评估图像质量。此外,其他一些基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)的方法尽管性能有所提升,但对于语义信息的可解释性较差。我们提出一种新的表示图像语义信息的客观质量评价方法,通过将图像的语义信息转换为描述文字上的语义信息,使得整个评价过程的可解释性大大增加。主观质量评价方面,目前尚缺乏公认的语义质量评价数据集。与此同时,尽管现有人工智能(Artificial Intelligence,AI)算法可以自动分析大量图像或视频数据,显着提高多媒体数据的处理速度,但目前这些算法的识别结果和人类主观认知仍有一定差异,在许多应用场景下机器还不能完全代替人类进行更为复杂的分析。因此,我们提出一个用来衡量人类和机器对于语义失真判别差异的主观质量评价数据集,该数据集为后续的进一步研究奠定了基础,具有很强的指导和参考意义。具体地,本文研究工作主要包括以下两个方面:(1)基于简单场景(如监控或视频会议场景)中语义信息主要集中在前景目标及其关系的前提假设下,我们提出了一种基于语义场景描述的全参考图像质量评价方法,称之为“语义失真度量”(Semantic Distortion Measure,SDM)。我们针对前提假设进行了遮挡语义目标的性能评估实验。在所构建的语义显着性数据集上的实验结果表明,在语义信息失真度量方面,我们所提出的SDM方法优于目前普遍使用的十二种质量评价方法。之后,为验证SDM在实际系统中的可行性,我们选取视频语义加密应用场景并基于传统加密系统搭建了语义显着性区域加密系统(Region Of Semantic Saliency,ROSS)进行测试。进一步地,针对SDM算法语义评价粒度不足的问题,我们还提出了改进方案,并用实验证明了改进方案的有效性。最后,在验证了所提出方法的准确性之后,我们从语义评价的角度分析当前最常用的两个质量评价指标PSNR和SSIM,并用PSNR拟合语义失真变化曲线,以此实现像素级分数与语义级分数之间的直接映射,简化了整个语义质量评价过程。(2)同样基于前文所述假设,我们提出了基于简单场景下的主观“语义数据集”(Semantic Database,SID)。我们选取该场景下的叁种语义目标(人脸、行人、车牌),旨在研究人类和机器在叁种常见失真类型(JPEG压缩,BPG压缩,运动模糊)以及不同失真等级下对于语义目标的判别差异,详细分析了人类和机器如何不同地感知语义失真。实验结果表明,在特定任务下,机器在平均失真容忍度方面比人类强,而在泛化和稳定性方面较弱。进一步地,我们通过将建立的主观数据集与客观质量评价方法做相关性分析,再次证明了在度量语义失真方面我们所提出的方法要优于其他客观质量评价方法。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2019-06-03）
张伟强[6]（2019）在《面向开源软件质量的社交技术一致性度量研究》一文中研究指出开发者协作活动在软件开发中至关重要。但由于协作活动较为复杂并难以捕获,这方面研究一直很缺乏。Cataldo等人提出一套框架,用来衡量软件开发中协作需求被协作活动满足的程度,称作社交技术一致性(STC)。他们基于商业项目数据进行实验,发现STC和软件质量显着相关。但目前针对开源项目STC的研究极少。由于开源项目和商业项目的开发过程差别很大,开源项目和商业项目保留的数据也不同,因此计算开源项目中文件的STC需要对原有方法进行调整,包括如何构建开发者之间、文件之间的关系,以及如何计算带权重STC;而得到的结果是否仍然和软件质量有关也需要进一步验证;同时需要对各种计算方法得到的STC在缺陷预测中的效果进行比较。为了解决以上问题,本文对以下内容展开研究:针对OSS中文件级别STC的计算,给出基本方法;把基本方法扩展为带权重版本,研究OSS中文件级别带权重STC的度量方法;切换到持续缺陷预测的数据环境,研究OSS中构建级别STC的度量方法。本文研究了开源项目中文件级别STC的基本度量方法,及其和软件缺陷的关系。和原有方法相比,本文不再针对每个开发任务而是针对每个文件计算STC。方法收集数据构建网络关系,然后根据这些关系计算协作需求和协作活动,得出STC。本文还提出STC的变体——缺失开发者连接(MDL),用来衡量协作缺失数量。实验使用2个开源项目9个开发版本的数据,采用相关分析方法,比较3种文件网络(语法依赖、逻辑依赖、前面二者合并)、3种开发者网络(提交重迭、共同评论、前面二者合并)、和2种STC(STC和MDL)组合得到的18种度量和缺陷数量的关系。结果表明开源项目中STC仍和软件缺陷显着相关,而且其变体MDL和软件缺陷更相关:另外,逻辑依赖文件网络和提交重迭开发者网络组合得到的STC或MDL和缺陷数量最为相关。在基本方法的基础上,本文进一步研究了如何在开源项目中计算文件级别带权重STC,及其对软件缺陷的影响。计算过程沿用上一部分提出的方法,只基于上一部分得到的最佳组合计算。重点在于比较不同带权重方法。带权重方法首先要给各种关系设置权重。基于权重可用5种方式计算文件协作需求:不带权重、以文件依赖数目作为权重、考虑叁条边权重、考虑涉及文件、考虑叁条边权重且考虑涉及文件;另外采用3种方式计算协作活动满足协作需求的程度:完全满足或不满足、根据协作频率确定满足比例、将协作需求和协作活动规范化后比较。最终组合得到15种STC。实验建立回归和预测模型,比较15种度量对软件缺陷数量的解释和预测能力。结果显示,越复杂的方式更倾向于和软件缺陷有关,并且可以提高缺陷预测模型的效果。其中考虑叁条边权重且考虑涉及文件的协作需求,和根据协作频率确定协作活动满足协作需求的比例这二者组合,得到的STC效果最好。除了文件级别STC,本文还研究了构建级别STC在预测持续集成构建结果中的作用。这部分不再基于一个版本的数据计算文件级别STC,而是在项目开发过程中有提交触发持续集成时,实时计算这次持续集成构建级别的STC。计算构建级别STC基于持续集成被触发的时刻之前一段时间内的提交数据,针对这段时间内的每个提交文件计算协作需求,然后合并所有提交文件的协作需求,再根据协作活动计算这些协作需求的满足程度,得到构建级别STC。通过在10个GitHub项目上进行实验,以构建结果作为因变量建立逻辑回归模型。结果发现STC对构建结果有着显着影响,并可以提高构建结果预测的效果;实验还表明MDL对构建结果的解释能力和预测能力都比STC更好。,综上,本文详细研究在开源软件中计算STC的各种方法,并通过具体实验验证STC对软件质量的影响,同时比较不同方法得到的STC和软件缺陷的相关程度,从而找出其中最适合的STC度量方法。本文方法有望在实践中检测软件开发团队的协作问题,从而帮助改善软件质量。(本文来源于《南京大学》期刊2019-05-31）
李勇[7]（2019）在《基于啄钻监测信号相似性度量的深孔质量一致性检测》一文中研究指出在航空航天、汽车、电子等领域,深孔类零部件的应用日趋广泛,其钻削加工质量直接影响产品的工作性能。而钻削过程处于封闭或半封闭环境,很难实现高效、高精度、低成本的加工质量检测需求。本文以实现基于监测信号的深孔啄钻加工质量一致性检测研究中所要解决的关键问题为主线,在啄钻加工监测信号采集与预处理、啄钻信号检测与分割、特征提取与融合、啄钻信号相似性度量、加工质量一致性检测结果实验验证分析等方面进行了相关研究。(1)深孔啄钻监测信号的采集与预处理。针对深孔啄钻加工特点,综合考虑传感器类型、灵敏度和安装位置等因素,选择振动加速度传感器和声发射传感器建立啄钻加工监测平台,对采集的监测信号进行数学描述和去噪预处理。(2)基于HHT包络的深孔啄钻信号自适应检测分割。提取啄钻信号HHT包络,采用统计信息实现啄钻信号噪声估计,根据噪声水平设置两个自适应更新阈值用于滤除噪声和精确分割,引入增加长度控制方法对突发干扰造成的误判进行修正,通过仿真和实验评估所提方法对啄钻信号检测分割的有效性和准确性。(3)深孔啄钻监测信号小波包特征提取和融合。对分割得到的啄钻信号进行db5小波5层小波包分解,按能量大小原则对小波包进行重新排序,以重构信号与原始信号的关系为标准选择合适的小波包数量作为特征包,将小波系数、时域、频域和时间序列模型参数特征对特征包进行索引和表征,利用主成分分析方法实现啄钻监测信号小波包特征融合。(4)改进DTW深孔啄钻监测信号特征序列相似性度量。针对噪声和检测算法误差造成的特征序列不等长,提出基于改进DTW算法的啄钻特征序列的相似性度量方法。考虑算法实时性在线监控中的应用,采用时间序列近似表示方法Bottom-Up对特征序列进行进一步降维,利用改进DTW算法对啄钻监测信号特征序列进行规整对齐,从而减小时间复杂度和防止病态规整。采用上述研究方法,本文从主轴转速、刀具情况和进给量叁因素叁水平正交实验数据中选取9组样本,结合实际物理检测各啄钻段内表面的粗糙度值Ra和SEM分析结果,实现了深孔啄钻加工质量的一致性检测。该方法能有效克服传统深孔类零部件质量检测存在的难检测、高成本和低效率等缺陷,为实现深孔加工质量的快速一致性无损检测提供了新方法和参考。(本文来源于《湘潭大学》期刊2019-05-30）
胡健,陶丹[8]（2019）在《移动群智感知质量度量与保障理论和方法》一文中研究指出群智感知网络以移动用户携带智能感知设备(如智能手机)作为基本感知单元,通过有意识或者无意识协作实现大规模且复杂的社会感知任务.其中,感知质量优劣是决定群智感知应用成败的关键.群智感知所特有的用户泛在性、节点低成本、数据多模态等特点给感知质量度量与保障研究带来挑战.本文综述了该领域国内外的研究进展,着重分类讨论移动群智感知质量度量与保障的基本理论和方法,最后提出当前亟待解决的问题,并对未来的发展趋势进行展望.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年05期）
冯良清,李文川,曾伟平,袁武水[9]（2019）在《服务型制造网络节点质量行为关键性度量》一文中研究指出服务型制造网络(SMN)节点质量行为随其能力差异及质量需求的变化而变化,对最终服务质量具有关键影响。文章从SMN的生产性服务模块、服务性生产模块及顾客效用服务模块叁个质量代理维度,提出基于熵权法与置信度加权集成的多维质量功能展开模型(MQFD),构建服务能力需求与各质量代理维度的关联性。通过案例应用,对比传统QFD方法和MQFD方法的SMN节点质量行为关键性度量结果,发现基于MQFD方法的结果能更好地区分质量行为参数优先级,为SMN各模块质量行为决策提供依据。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年02期）
侯人华[10]（2019）在《基于用户感知的电商产品质量评价指标体系构建与度量》一文中研究指出电商产品质量参差不齐是制约中国电子商务继续发展的瓶颈。目前,政府质量监管部门也缺少一种有效的监管以及适应电商产品的质量评价方式。本文从用户感知的视角,探索构建了一种基于模糊评价的电商产品质量评价指标体系及度量方式。(本文来源于《中国标准化》期刊2019年02期）
质量度量论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
全参考图像质量评价通常包括局部图像质量度量和池化(pooling)两个阶段.经典的基于视觉显着性(visual saliency, VS)的评价算法,将VS用于池化阶段,利用VS对相似度谱(similarity map)作加权平均,强调显着性强的区域对整体图像质量的贡献大,而显着性弱的区域对整体图像质量的贡献小.与经典方法不同,本文将VS用于局部图像质量度量阶段,利用VS自适应地调节局部图像质量的计算,强调人类视觉系统感知到的局部质量退化由客观退化程度和显着性共同决定.本文的主要贡献包括:(1)提出了一种视觉显着性引导的局部图像质量度量框架;(2)在此框架内,对之前发表于IEEE Signal Processing Letters的ESSIM(edge strength similarity)算法进行了扩展,提出了VS引导的ESSIM算法(VS-ESSIM).在测试数据库TID2013, TID2008和CSIQ上的实验结果表明,提出的算法能够提高对图像质量的预测精度,获得与主观评价结果更好的一致性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
质量度量论文参考文献
[1].董培升,张丁友.“度量”天津高质量发展[J].共产党员(河北).2019
[2].高敏娟,党宏社,魏立力,张选德.视觉显着性引导的局部图像质量度量[J].中国科学:技术科学.2019
[3].唐利涛,杨舟,李刚.基于软件度量技术的计量终端软件质量量化评价方法研究[J].广西电力.2019
[4].冯大成,叶军玲,吴超,高昕睿,宋颖毅.基于多源数据的装备软件质量综合度量与演化预测[J].质量与可靠性.2019
[5].胡永泉.基于语义失真度量的图像质量评价研究[D].中国科学技术大学.2019
[6].张伟强.面向开源软件质量的社交技术一致性度量研究[D].南京大学.2019
[7].李勇.基于啄钻监测信号相似性度量的深孔质量一致性检测[D].湘潭大学.2019
[8].胡健,陶丹.移动群智感知质量度量与保障理论和方法[J].小型微型计算机系统.2019
[9].冯良清,李文川,曾伟平,袁武水.服务型制造网络节点质量行为关键性度量[J].统计与决策.2019
[10].侯人华.基于用户感知的电商产品质量评价指标体系构建与度量[J].中国标准化.2019