软件项目风险评估算法的仿真研究

摘要：

研究软件项目风险评估准确性问题,软件项目具有复杂性,软件风险因子具有不确定性和非线性,采用传统数学方法无法建立准确软件项目风险评估模型,同时由于受到人为的主观因素的影响,导致软件项目风险评估准确率比较低.为了提高软件项目风险评估准确率,提出一种RBF神经网络的软件项目风险评估模型.模型首先采用专家系统构建软件项目风险评估的指标集,再用德尔菲法对评估指标打分,最后将指标得分和风险等级分别作为RBF神经网络输入和输出,通RBF神经网络的智能学习得到最优软件项目风险评估模型.在MATLAB平台对软件项目评估数据集进行仿真,结果表明,RBF神经网络模型克服了传统数学评估模型的缺陷,提高了软件项目风险评估的准确率,降低软件项目风险评估误差,提供了一种软件项目风险评估的依据.

关键词：软件项目、风险评估、神经网络

所属期刊栏目：28

分类号：TP391;TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：220-223