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本发明涉及一种基于BP神经网络的软件功能点数估算方法，包括：1)合并基于IFPUG功能点评估方法处理得到的每组数据中的相同数据存储、相同事务，得到包含七种属性的新数据；其中，七种属性分别为数据存储DET1、事务DET2、FTR、事务类型、数据存储类型、操作数、功能点数；2)利用BP神经网络进行训练，得到软件功能点数估算模型；3)基于训练好的软件功能点数估算模型估算软件功能点数。本发明改进了原有的功能点数估算方法，减少了计算事务复杂度因子时的误差，对于提高软件规模评估准确度具有重大意义。

本申请公开了一种Targetlink模型标定参数设置方法、装置、设备及介质，包括：获取Targetlink模型软件中的包含所有控制逻辑和算法的功能模块的模块路径；在模块路径中搜索所有Targetlink子系统；将目标模块的模块信息写入到Excel文件中，并保存Excel文件；其中，目标模块为所有Targetlink子系统下的所有普通子系统中的使用标定参数的模块；当需要对任一标定参数进行修改，则读取出Excel文件，并对Excel文件中的相应标定参数直接进行修改，得到修改后的标定参数，然后根据读取出的Excel文件中每个标定参数的具体信息，利用Matlab将Excel文件中的修改后的标定参数写入Targetlink模型软件。本申请的技术方案能够有效地提升Targetlink模型软件的修改效率，并保证修改结果的准确性。

本发明公开了一种基于代码提交历史的Git仓库相似性检测方法，首先需要搭建Git环境，然后获取项目，将需要检测分析的项目通过url从远程服务器上的Git仓库中拉取下来，存储到本地Git仓库；通过Git的版本历史记录功能，获取项目的所有历史版本的文件内容，然后通过文件相似性分析算法检测项目的每个相邻版本之间的相似性，判断项目提交者的工作量；同时还可以检测不同仓库中同一需求项目之间的相似性，通过比对项目中每个文件的MD5值以及对项目文件的相似性分析，判断项目提交者自主完成的可信度；最后根据项目真实性计算公式，判断项目的来源。本发明可以简单、快速和有效地检测Git仓库中项目的真实性，从而判断该项目是原创、借鉴还是抄袭。