李亚平 周伟良，2

(1.安徽经济管理学院信息科学系，合肥 230059;2.合肥工业大学管理学院，合肥 230009)

0 前言

从全面质量管理的角度看，软件产品质量的提升关键在于软件过程质量的提升。软件过程是软件研发过程中，对项目计划、项目设计文档、项目规章、检测事例和用户手册等相关资源进行管理、维护的一系列活动、方法与实践过程［1］。软件过程度量与软件产品度量的不同之处在于，软件过程度量主要是对软件开发过程各个阶段和各个方面进行度量，对软件过程的各项行为实施目标管理，并由此预测、控制软件产品质量。马慧敏等人基于广义回归神经网络构造质量预测模型对软件缺陷数进行预测［2］;杨健、景疆、杨根兴等也分别从不同角度对基于人工神经网络的软件质量预测方法进行了研究［3－5］;楼文高等通过样本生成方法、建模过程能有效避免出现过训练和过拟合现象，建立的BP模型具有较好的泛化能力及较强的可比性和客观性［6］。

上述基于神经网络的软件质量评估研究，主要以软件产品质量为评估对象，由于软件产品质量的提高取决于软件过程质量的提高，因此本文则以软件过程质量评价为对象，以针对软件企业软件能力成熟评估模型 CMMI(Capability Maturity Model Integration)［7］为基础构建评价指标、设计BP网络模型，用于对软件过程质量实施更为客观、有效的动态评价。

1 软件过程评价指标体系

1.1 指标筛选

软件过程质量与软件产品质量相比有其自身的特殊性，软件过程的评价对象是软件研发过程中的具体操作以及各项软件资产。……