质量管理是软件开发过程中最关键的活动之一,它提供了一系列的活动并以此为依据保证软件过程和产品的质量.目前,软件质量管理大多依赖于质量管理者的经验;质量计划的制订与跟踪、残留缺陷数的估计和过程质量分析很困难;过程和产品中出现的质量问题对管理者而言往往不可量化,因此管理者很难准确的做出相应调整.该文将重点关注如何利用历史数据定量的进行软件质量管理,在对过程数据进行分析和研究的基础上进而设计并实现一个在软件过程数据库支持下,基于小组软件过程和正交缺陷分类的,具有计划、跟踪、预测和分析能力的分布式软件质量管理工具集.该文对软件过程中各阶段的质量管理活动进行了介绍.首先介绍了项目早期的质量计划的制订和跟踪并分别介绍了它们和进度计划之间的联系;然后对软件评审流程以及评审会后的缺陷预测方法进行了介绍;随后介绍了基于正交缺陷分类的软件缺陷分析方法.该文接着对软件缺陷预测和分析技术进行了研究.在对工业数据进行分析的基础上,对基于评审会的各种缺陷预测方法进行了比较和评估.在此基础上提出了一种改进的缺陷预测算法,并用工业数据进行验证,验证结果表明改进的算法提高了缺陷预测的准确性.然后文章对项目中收集到的缺陷数据进行了基于正交缺陷分类的缺陷分析,并在分析图形的基础上给出了过程改进的建议.该文的最后讲述了软件过程支持环境中基于历史数据的软件质量管理工具集的功能、体系结构和关键部分的设计与实现.该工具采用J2EE架构,通过不断收集和分析过程数据,从定量和定性两个方面对产品质量管理和过程改进提供决策支持.