BP神经网络在软件项目风险评估中的应用.pdf

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1、第28卷第7期计算机仿真2011年7月文章编号:1006－9348(2011)07－0374－05BP神经网络在软件项目风险评估中的应用112李华，曹晓龙，成江荣(1．贵州师范大学，贵州贵阳550001;2．陇南师范高等专科学校，甘肃陇南742500)摘要:关于准确地识别软件风险因素，深入研究软件项目风险评估问题，由于软件项目的复杂性和软件风险因子的不确定性和模糊性，无法采用传统数学方法建立准确软件项目风险评估模型。由于传统的数学评估模型的评估准确率比较低，为了提高软件项目评估准确率，提出一种B

2、P神经网络的软件项目风险评估方法。软件项目风险评估方法采用专家系统构建软件项目风险评估指标体系，后对评估体系进行预处理，消除评估体系之间重复和无用的信息，并将非线性学习能力优异的BP神经网络输入，通过BP神经网络自适应学习得到的最优软件项目评估模型，在MATLAB平台上进行验证性仿真。结果表明，算法提高了软件项目风险评估的准确率，克服了传统数学评估模型的缺陷，评估的结果更具科学性，在软件项目风险评估中提供了有效的方法。关键词:软件项目;风险评估;神经网络中图分类号:TP391;TP311文献标识

3、码:AResearchonRiskAssessmentofSoftwareProjectBasedonBPNeuralNetwork112LIHua，CAOXiao－long，CHENGJiang－rong(1．GuizhouNormalUniversity，GuiyangGuizhou550001，China;2．DepartmentofLiteratureLongnanTeachersCollege，LongnanGansu742500，China)ABSTRACT:Dealingwiths

4、oftwareprojectriskassessment．Thetraditionalevaluationmethodusesqualitativeandquantitativeevaluationmethod，andtheevaluationresultsischargingwiththeinfluenceofsubjectiveassessment．Inordertoeliminatesubjectivefactorsintheprojectriskassessment，inthispape

5、r，weproposedtheBPneuralnetworksoftwareprojectriskassessmentmodel．Firstly，buildingasoftwareprojectriskassessmentindexsystem;secondly，accordingtotheevaluationsystemofsoftwareprojectassessment，buildingtheBPneuralnetworkstructure．Finally，trainingwiththeM

6、ATLABneuralnetworktoolsandtestingthetestdata，theBPneuralnetworksoftwareprojectriskassessmentmodelisprovedfeasibleandeffectiveinriskassessment，whichhasbroadapplicationprospect．KEYWORDS:Softwareproject;Riskassessment;Neuralnetwork［2］1引言究。目前的软件项目风险评估方法包

7、括专家打分法、层次［3－4］软件风险是指软件开发过程中及软件产品本身可能造分析法、模糊数学法等方法。专家打分方法是依据专家成的伤害损失，由于软件项目开发和管理中存在着诸如技的经验对软件项目风险进行评判，不同的专家拥有项目风险术、内部管理及外部环境等种种不确定因素，使软件行业成知识不一样，这样评估结果具有很大的主观性，不利于对风［5］为高风险的产业，如果风险变成了现实，就会产生恶性后果险的客观分析。层次分析法减少了人的主观因素对软件或损失。对软件项目进行风险评估能准确地预测软件项目项目风险评估准确

8、性的影响，然而只能用于软件项目风险的的风险所在，并且采取有效的措施进行控制，从而更好地进静态、逻辑的建模，从而影响了软件项目风险之间独立性的［1］行风险规避。评估。模糊数学法是一种基于线性系统的评估方法，但是由软件项目风险评估的重要性与必要性引起了软件行业于软件风险具有很强的非确定性和非线性，导致其评估结果重视，大批学者和研究机构对风险评估进行了广泛而深入研不理想。人工神经网络是近年来发展起来的一种人工智方法，受到了各个领域广泛关注，得到了深入研究并产生大量基金项目:贵州省科学技术基金项目(黔科