| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 前言 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.4 研究内容及本文结构 | 第10-11页 |
| 2 软件项目风险理论基础 | 第11-19页 |
| 2.1 软件项目风险概述 | 第11-14页 |
| 2.1.1 软件项目风险含义 | 第11页 |
| 2.1.2 软件项目风险分类 | 第11-14页 |
| 2.2 软件项目风险管理定义及过程 | 第14页 |
| 2.3 软件项目风险识别 | 第14-17页 |
| 2.3.1 风险识别的含义 | 第14-15页 |
| 2.3.2 风险识别的方法 | 第15-17页 |
| 2.4 软件按项目风险评估理论 | 第17-18页 |
| 2.4.1 软件项目风险评估过程 | 第17页 |
| 2.4.2 软件项目风险评估方法的研究 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 粗糙集和神经网络的相关理论 | 第19-26页 |
| 3.1 粗糙集理论基础 | 第19-23页 |
| 3.1.1 粗糙集的基本概念 | 第19-20页 |
| 3.1.2 基于粗糙集的属性约减 | 第20-22页 |
| 3.1.3 基于粗糙集的值约减 | 第22页 |
| 3.1.4 基于粗糙集的规则提取 | 第22-23页 |
| 3.2 神经网络的理论基础 | 第23-25页 |
| 3.2.1 神经网络的基本概念 | 第23-24页 |
| 3.2.2 BP 神经网络的网络结构 | 第24-25页 |
| 3.3 粗糙集与神经网络的结合技术 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26页 |
| 4 基于粗糙集_BP 神经网络的软件项目风险评估模型构建 | 第26-47页 |
| 4.1 粗糙集_BP 神经网络风险评估方法的基本思想 | 第26-27页 |
| 4.2 外包型软件项目风险因素指标体系构建 | 第27-33页 |
| 4.2.1 构建初始风险清单 | 第27-30页 |
| 4.2.2 指标体系的设计原则 | 第30-31页 |
| 4.2.3 外包型软件项目风险指标体系的建立 | 第31-33页 |
| 4.3 模型的构建 | 第33-42页 |
| 4.3.1 风险样本集的形成 | 第33-34页 |
| 4.3.2 基于粗糙集的约简 | 第34-37页 |
| 4.3.3 确定 BP 神经网络结构 | 第37-38页 |
| 4.3.4 网络训练及结论分析 | 第38-40页 |
| 4.3.5 与单纯 BP 神经网络模型的比较及模型评价 | 第40-42页 |
| 4.4 模型的实证性分析 | 第42-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47页 |
| 5 总结和展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第52-53页 |
| 详细摘要 | 第53-67页 |
