| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 灰色系统理论研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 粗糙集理论研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 软件成本估算概述 | 第15-25页 |
| 2.1 影响软件成本估算准确性的因素 | 第15页 |
| 2.2 软件成本估算技术 | 第15-17页 |
| 2.3 算法模型 | 第17-20页 |
| 2.3.1 COCOMO模型 | 第18页 |
| 2.3.2 COCOMO 81 | 第18-19页 |
| 2.3.3 COCOMO Ⅱ | 第19-20页 |
| 2.4 非算法模型 | 第20-21页 |
| 2.4.1 专家估算 | 第20-21页 |
| 2.4.2 回归分析 | 第21页 |
| 2.5 复合模型 | 第21-23页 |
| 2.5.1 COBRA | 第21-22页 |
| 2.5.2 Web-COBRA | 第22页 |
| 2.5.3 Bayesian分析 | 第22-23页 |
| 2.6 软件成本估算方法的评价 | 第23-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于灰粗糙集的综合评估模型研究 | 第25-45页 |
| 3.1 粗糙集理论 | 第25-30页 |
| 3.1.1 基本定义 | 第25-26页 |
| 3.1.2 知识约简 | 第26-27页 |
| 3.1.3 几种常见的属性约简算法 | 第27-29页 |
| 3.1.4 信息系统与决策表 | 第29-30页 |
| 3.2 灰系统理论 | 第30-38页 |
| 3.2.1 灰数和其基本操作 | 第30-31页 |
| 3.2.2 生成数 | 第31-32页 |
| 3.2.3 灰色预测模型 | 第32-33页 |
| 3.2.4 灰色关联分析 | 第33-34页 |
| 3.2.5 灰色关联决策 | 第34-36页 |
| 3.2.6 灰色聚类 | 第36-38页 |
| 3.3 两种理论的总结与对比 | 第38-39页 |
| 3.4 基于灰粗糙集的综合评估模型 | 第39-44页 |
| 3.4.1 灰色粗糙集近似算子的构造 | 第39-41页 |
| 3.4.2 基于灰粗糙集的评估模型 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于灰粗糙集的软件成本估算方法的评价与选择 | 第45-53页 |
| 4.1 软件成本估算方法的灰粗糙集评价 | 第45-49页 |
| 4.1.1 建立灰色决策表 | 第46页 |
| 4.1.2 计算灰关联系数 | 第46-47页 |
| 4.1.3 明确白化权函数和属性权重 | 第47-48页 |
| 4.1.4 计算聚类向量和评估结果 | 第48-49页 |
| 4.2 实例分析 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 模型仿真和实验结果分析 | 第53-63页 |
| 5.1 仿真工具简介 | 第53页 |
| 5.2 实验设计 | 第53-56页 |
| 5.2.1 数学模型设计 | 第54页 |
| 5.2.2 程序设计 | 第54-55页 |
| 5.2.3 仿真图形设计 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果 | 第56-61页 |
| 5.3.1 理想对象评估向量 | 第56-57页 |
| 5.3.2 灰色区间关联系数 | 第57-58页 |
| 5.3.3 白化权函数 | 第58-59页 |
| 5.3.4 灰色聚类 | 第59-60页 |
| 5.3.5 评估结果 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 论文展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |