扩展函数点 (EFP) 指标

函数点 (FP) 测量对于许多工程和嵌入式系统来说是不够的。为了克服这个问题，已经提出了对基本函数点测量的一些扩展。这些如下：

特色点：
• 通过计算信息域值来计算特征点。
• 它可以用在那些复杂程度比较高的领域。
• 函数点 (FP) 度量是特征点的子集。
• 但是函数点和特征点都代表了系统的功能

特征点计算表：

Sr. No.	Measurement Parameter	Count	**	Weighting factor
1	Number of external inputs(EI)	–	*	4
2	Number of external outputs(EO)	–	*	5
3	Number of external Inquiries(EQ)	–	*	4
4	Number of internal files (ILF)	–	*	7
5	Number of external interfaces(EIF)	–	*	7
6	Algorithms used Count total	–	*	3

3D函数点：

• 数据、功能和控制是由 3D函数点表示的三个维度。
  1. 数据：原始方法中的用户界面和数据。
  2. 控制：实时行为
  3. 函数：内部处理
• 数据维度计算与 FP 相同。特征转换是在功能维度上完成的。在控制维度中，添加了特征转换。
• 3D 函数 Point 方法由波音公司提出。
• 它旨在解决 Albrecht 方法的两个问题。

例子：
计算具有以下特征的嵌入式系统的 FP、特征点和 3D 功能点值：

1. Internal data structures = 8
2. No. of user inputs = 32
3. No. of user outputs = 60
4. No. of user inquiries = 24
5. No. of external interfaces = 2
6. No. of transformation = 23
7. No. of transition = 32 

假设上述计数的复杂度是平均情况 = 3。

解释：

步骤 1：我们首先绘制表格以计算 FP。

Sr. No.	Measurement Parameter	Count	**	Simple Weighting factor	Average Weighting factor	Complex Weighting factor	Calculated Value
1	Number of external inputs(EI)	32	*	3	4	6	128
2	Number of external outputs(EO)	60	*	4	5	7	300
3	Number of external Inquiries(EQ)	24	*	3	4	6	96
4	Number of internal files (ILF)	8	*	7	10	15	80
5	Number of external interfaces(EIF)	2	*	5	7	10	14
6	Number of Transformation	23	*				23
7	Number of Transition	32	*				32
	Count – Total			—–>			673

第 2 步：求所有 fi（1 到 14）的总和

Σ(&fi) = 14 * 3 = 42 

Step-3：计算功能点：

FP = Count-total * [0.65 + 0.01 *Σ(&fi) ]
= 618 * [0.65 + 0.01 * 42]
= 618 * [0.65 + 0.42]
= 618 * 1.07 
= 661.26 

Step-4：计算特征点：

= (32 *4 + 60 * 5 + 24 * 4 + 80 +14) * 1.07 + {12 * 15 *1.07} 
= 853.86 

Step-5：计算3D函数点，通过计算总计算值来计算。因此，对于 3D函数点，所需的索引为 673。