模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在軟件成本估算中的應用研究.pdf

1、在軟件工程中，軟件成本估算與需求分析并列，是軟件開發(fā)成功最重要的兩個因素。軟件成本估算是將用戶需求和軟件項目開發(fā)聯(lián)系起來的重要橋梁。軟件成本估算是軟件成本管理和制定項目計劃的基礎。軟件成本估算的重要性不容忽視。準確的軟件成本估算可以為軟件項目的開展提供正確指導，是軟件項目成功的強有力保障。而錯誤的軟件成本估算將給軟件項目增加風險，甚至最終導致項目的失敗。
　　 本文對專家判斷法、類比法等現(xiàn)有的估算方法，及SDC模型、COCOMO

2、模型等現(xiàn)有的估算模型做了深入研究，并分析了它們各自的優(yōu)缺點。軟件成本由軟件規(guī)模和影響軟件成本的一系列因素決定。由于軟件成本驅(qū)動因子與軟件成本之間存在復雜的非線性關系，使得人為總結(jié)的估算公式其準確度普遍不高。因此，本文嘗試使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡進行軟件成本估算。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡將神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊理論相結(jié)合，兼具模糊理論規(guī)則控制的特性和神經(jīng)網(wǎng)絡學習非線性的能力，可以很好地擬合非線性函數(shù)，適合于學習及估算，并且具有很強的容錯能力，能夠包容噪聲數(shù)據(jù)。

3、>　　 本文在研究現(xiàn)有模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上，選擇神經(jīng)網(wǎng)絡中的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊理論相結(jié)合，設計了軟件成本估算的動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型——DFNN模型。該模型對軟件成本驅(qū)動因子的等級評定和項目規(guī)模進行模糊處理，利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力從已有的項目數(shù)據(jù)中提取模糊規(guī)則，按照模糊規(guī)則得出軟件成本估算值。對于該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練，本文采用遺傳算法和線性最小二乘法結(jié)合的混合訓練方法。模糊層的隸屬度函數(shù)中心值和寬度采用遺傳算法進行訓練，網(wǎng)絡

4、的權(quán)值采用線性最小二乘法訓練。
　　 本文先使用COCOMO采樣數(shù)據(jù)對DFNN模型進行訓練，訓練之后的網(wǎng)絡具有COCOMO模型的功能。再使用COCOMO歷史數(shù)據(jù)庫中的項目數(shù)據(jù)進行訓練，訓練之后的網(wǎng)絡能更真實地反映成本驅(qū)動因子和軟件成本之間的非線性關系。然后利用COCOMO歷史數(shù)據(jù)庫中的項目數(shù)據(jù)，將DFNN模型與COCOMO模型進行對比實驗。實驗結(jié)果表明，DFNN模型較COCOMO模型在一定程度上提高了軟件成本估算的準確度和穩(wěn)定性