基于改進(jìn)bp網(wǎng)絡(luò)的軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究

1、學(xué)校代碼：幽分類(lèi)號(hào)：塑盟研究生學(xué)號(hào)：密級(jí)：⑨東牡埽茁大莩碩士學(xué)位論文200821846無(wú)基于改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)的軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究SoftwareProjectRiskAssessmentBasedonBPNeuralNetworks指導(dǎo)教師：學(xué)科專(zhuān)業(yè)：研究方向：學(xué)位類(lèi)型：作者：楊小燕楊志強(qiáng)林和平計(jì)算機(jī)軟件與理論軟件工程與人工智能理學(xué)碩士東北師范大學(xué)學(xué)位評(píng)定委員會(huì)2011年6月摘要隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的蓬勃發(fā)展、軟件數(shù)量的急劇膨脹，而相對(duì)于硬件技

2、術(shù)的飛速發(fā)展，軟件技術(shù)卻沒(méi)有得到與之相適應(yīng)的發(fā)展。其質(zhì)量、成本及性能等方面都無(wú)法與硬件同步。這就導(dǎo)致復(fù)雜性高、技術(shù)含量高、技術(shù)更新快的軟件具有了高風(fēng)險(xiǎn)性。目前，軟件項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)也逐漸納入軟件管理的范圍。本文首先簡(jiǎn)單介紹了軟件風(fēng)險(xiǎn)管理研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，然后簡(jiǎn)要介紹了軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)概念，包括風(fēng)險(xiǎn)的含義、軟件項(xiàng)目的概念、軟件項(xiàng)目主要的風(fēng)險(xiǎn)、軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理的一些模型、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論基礎(chǔ)。以往人工神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)一般采用隨機(jī)數(shù)生成其連接權(quán)的初始值和訓(xùn)練樣本。兩次隨機(jī)過(guò)程會(huì)導(dǎo)致降低訓(xùn)練結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確性和可信性。針對(duì)這一缺點(diǎn)，本文采用正、反序列訓(xùn)練方法，并給出解的唯一性證明。最后給出了改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，并提出正、反序訓(xùn)練方法，避免了每次訓(xùn)練都必須隨機(jī)生成樣本序列的問(wèn)題。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)在初始化時(shí)不再需要隨機(jī)生成。在此基礎(chǔ)上建立了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，該體系的指標(biāo)是經(jīng)過(guò)風(fēng)險(xiǎn)因素的篩選得出的。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上構(gòu)建軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。并