软件项目风险的神经网络预测模型

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摘要

选择神经网络方法建立模型，模型的输入部分是经验证的64个风险因素，输出部分是软件项目的总体产出。首先验证模型输入输出部分的内容有效性，然后收集软件组织的实际软件项目样本用于建立和验证模型。实验结果表明，该模型能有效地测量软件项目的总体风险。

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	胡勇
	贺晓娟
	黄嘉星
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	谢康

关键词 ：神经网络, 软件项目风险, 软件产出, 预测

Abstract：

The model is based on neural network approach, and the input of model is 64 risk factors which have been verified, and the output of model is the total outcome of the project. We ensure the validity of the contents of input and output and collect software project samples to construct and test the model. We divide the samples into two parts, which are used for the training and the validity test of model respectively. It is proved that the model could evaluate the total risk of software project.

Key words： neural network software project risk software outcome evaluation.

收稿日期: 2008-07-04

基金资助:

国家自然科学基金资助项目(70801020)；国家社会科学基金资助重点项目(08AJY038)；中山大学“211工程”三期重点学科建设资助项目；广东外语外贸大学“211工程”项目；广东外语外贸大学青年资助重点项目GDUFS(399X3207018)；广东外语外贸大学人才启动资助项目GDUFS(GWQ0718)

通讯作者: 胡勇(1973～)，男，广东龙川人。广东外语外贸大学(广州市510275)管理学院副教授。研究方向为商业智能与电子服务。 E-mail: henryhu200211@163.com

引用本文:

胡勇, 贺晓娟, 黄嘉星, 容振邦, 谢康. 软件项目风险的神经网络预测模型[J]. J4, 2010, 7(3): 391-. HU Yong, HE Xiao-Juan, HUANG Jia-Xing, RONG Zhen-Bang, XIE Kang. Risk Evaluation Model for Software Projects with Neural Network. J4, 2010, 7(3): 391-.

链接本文:

http://manu68.magtech.com.cn/Jwk_glxb/CN/ 或 http://manu68.magtech.com.cn/Jwk_glxb/CN/Y2010/V7/I3/391