题目：过程统计控制中的Q控制图技术研究

统计控制方法是控制、预测和改进软件开发和维护过程的一种重要手段，Q控制图是其中的一种重要方法。然而Q控制图不能对自相关软件过程进行异常分析，并且对非自相关软件过程的异常检出时间长。如何缩短Q控制图的异常检出时间、如何使Q控制图适用于自相关软件过程是本领域值得关注的问题。本文以解决上述问题为目的，通过对其中的科学问题进行研究，提高对它们的认识。针对这些问题，本文围绕Q控制图的改进方法进行了一系列理论分析、实验验证和支持环境构建，本文的主要研究工作和成果如下：（1）对非自相关软件过程，提出加权Q控制图。对单容量样本度量和多容量样本度量，分别给出了相应算法。不同于Q控制图使用样本均值以及样本方差构建Q统计量，加权Q控制图使用样本加权平均值以及样本加权方差构建加权Q统计量，解决了Q控制图异常检出时间长的问题。（2）对AR(1) 软件过程和AR(2)软件过程, 提出一种自回归加权Q控制图，并给出了相应算法。自回归加权Q控制图通过构建回归系数计算残差序列，并对该残差序列使用加权Q控制图进行异常分析。（3）基于CMMI高成熟度实践，分析并给出可以使用加权Q控制图或自回归加权Q控制图进行异常分析的软件过程度量。设计并实现了包括加权Q控制图和自回归加权Q控制图工具在内的质量监控系统（Web版），利用该系统给出了使用加权Q控制图或自回归加权Q控制图分析具体的软件过程度量的实例。（4）提出基于改进布尔矩阵运算求可达矩阵的算法，并以此算法对加权Q控制图或自回归加权Q控制图的异常处理决策提供必要支持。同基于布尔矩阵运算的传统算法相比，本算法具有较低的时间和空间复杂度。