基于环境与神经网络的软件自适应建模

软件需求模型的建模是保证软件可靠运行的基础.传统方法在建模过程中对环境需求考虑较少,对环境的变化无法有效识别和合理应对,导致软件生命周期缩短.现有自适应建模过程属于被动感知需求,欠缺对未来可持续发展的需求加以预测和应对,同样无法延长软件生命周期.为了尽可能延长软件生命周期,提高重构开发效率,提出一种针对环境变化的软件自适应建模方法.该方法将软件运行所处环境作为需求单独分析处理,首先识别环境用例,其次构建环境用例并将功能指标进行量化处理,采用BP神经网络预测环境需求变化并作出应对策略.与HAN-YANG-XING模型比较,该方法可主动感知需求,对环境变化进行预测并做出适应性判断,有效延长软件生命周期.