扩展功能点(EFP)指标

FP指标已进一步扩展为计算：

• 特征点。
• 3D函数点。

特征点

• 特征点是函数点度量的超集，可以应用于系统和工程软件应用程序。
• 特征点用于算法复杂度较高的那些应用中，例如存在时间限制的实时系统，嵌入式系统等。
• 通过计算信息域值来计算特征点，并且仅通过单个权重对其进行加权。
• 特征点包括另一个测量参数-ALGORITHM。
• 特征点的计算表如下：

特征点计算

因此，可以使用以下公式计算特征点：

FP =总数* [0.65 + 0.01 * ∑(f _i ) ]
=总数* CAF

从上表获得总数。

CAF = [0.65 + 0.01 * ∑(f _i ) ]

∑(f _i )是所有14个问卷的总和，并显示复杂度调整值/因子CAF(其中i介于1到14之间)。通常，向学生提供∑(f _i )的值。

6.功能点和功能点均仅表示系统功能。

7.对于非常复杂的实时应用程序，特征点比上面使用函数点确定的计数高20％至35％。

3D函数点

可以使用三个维度来表示3D函数点：数据维度，功能维度和控制维度。

2.在计算FP时评估数据维度。在此，对输入，输出，查询，外部接口和文件进行计数。

3.功能维度添加了另一个功能-Transformation ，即将输入转换为输出的步骤序列。

4.添加另一个功能的控件维度-过渡，定义为状态之间的过渡总数。状态代表某种外部可观察模式

现在_{平均情况下的f i} =3。因此，所有f _i的总和(i←1到14)= 14 * 3 = 42
FP =总数* [0.65 + 0.01 * ∑(f _i )]
= 618 * [0.65 + 0.01 * 42]
= 618 * [0.65 + 0.42]
= 618 * 1.07 = 661.26

和特征点=(32 * 4 + 60 * 5 + 24 * 4 + 80 +14)* 1.07 + {12 * 15 * 1.07}
853.86<="" =="" p="">

示例：计算具有以下特征的嵌入式系统的3D功能点值：

• 内部数据结构= 6
• 外部数据结构= 3
• 用户输入数量= 12
• 用户输出数量= 60
• 用户查询数= 9
• 外部接口数量= 3
• 转换= 36
• 转换= 24

假设上述计数的复杂度很高。

解决方案：我们首先绘制表格。对于嵌入式系统，加权因子很复杂且复杂度很高。所以，