软件项目风险评估算法的仿真研究

• 作者: 刘骏
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 软件项目 风险评估 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 220-223
• 分类号: TP391|TP311
• 字数: 3369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.07.055

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘骏		9	21	3.0	4.0