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软件工程项目团队生产效率研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-27页
    1.1 中国软件行业发展概况第10-15页
        1.1.1 跨越式发展的中国软件第10页
        1.1.2 高速发展下的行业隐忧第10-12页
        1.1.3 中国软件项目管理的主要问题第12-15页
    1.2 问题提出和研究意义第15-18页
        1.2.1 软件工程项目团队生产效率概述第15-16页
        1.2.2 GAO公司的面临的问题第16-17页
        1.2.3 研究的目标与意义第17-18页
    1.3 软件工程项目团队生产效率研究现状第18-25页
        1.3.1 近几年研究成果第18-19页
        1.3.2 国际研究现状第19-23页
        1.3.3 国内研究现状第23-24页
        1.3.4 国际国内研究对比和研究趋势第24页
        1.3.5 存在的问题第24-25页
    1.4 本文研究思路第25-26页
    1.5 本文创新点第26-27页
第2章 软件工程项目团队生产效率分析与建模第27-50页
    2.1 软件工程项目团队生产效率的定义第27-28页
    2.2 软件工程项目团队生产效率逻辑模型第28-42页
        2.2.1 软件工程项目团队生产效率逻辑模型的建立第28-30页
        2.2.2 团队成熟度第30-32页
        2.2.3 软件工程属性第32-34页
        2.2.4 软件产品属性第34-36页
        2.2.5 过程控制第36-39页
        2.2.6 工具使用程度第39-42页
        2.2.7 软件工程项目团队生产效率逻辑模型总结第42页
    2.3 研究方法的选择第42-47页
        2.3.1 方法的比较与选择第42-44页
        2.3.2 BP神经网络运行原理第44-45页
        2.3.3 神经网络评价方法的优势第45-47页
    2.4 软件工程项目团队生产效率BPN模型的建立第47-50页
        2.4.1 软件工程项目团队生产效率BPN模型层数选取第47页
        2.4.2 软件工程项目团队生产效率BPN模型输入层和输出层的设计第47页
        2.4.3 软件工程项目团队生产效率BPN模型隐含层的节点数量第47-48页
        2.4.4 软件工程项目团队生产效率BPN模型初始权值的选取第48页
        2.4.5 软件工程项目团队生产效率BPN模型学习速率的选取第48页
        2.4.6 软件工程项目团队生产效率BPN模型期望误差的选取第48-49页
        2.4.7 软件工程项目团队生产效率BPN模型拓扑结构第49-50页
第3章 GAO公司软件历史项目数据处理第50-56页
    3.1 历史项目数据的划分与预处理方法第50页
    3.2 历史项目数据整理与预处理第50-51页
    3.3 历史项目数据处理第51-54页
        3.3.1 数据准备第51-52页
        3.3.2 NNTOOL中建立BPN第52页
        3.3.3 BPN模型训练第52-54页
    3.4 历史数据处理结果分析第54-56页
第4章 软件工程项目团队生产效率BPN模型检验与预测第56-60页
    4.1 仿真检验的思路第56页
    4.2 数据准备第56页
    4.3 仿真检验第56-57页
    4.4 仿真结果分析第57页
    4.5 软件工程项目团队生产效率预测与应用第57-60页
        4.5.1 软件工程项目团队生产效率预测步骤第57-58页
        4.5.2 预测的应用场合第58-60页
结论第60-62页
参考文献第62-66页
附录1 GAO公司历史项目数据第66-70页
附录2 GAO公司软件工程项目团队生产效率历史数据第70-71页
附录3 GAO公司历史项目数据(已归一化)第71-75页
附录4 GAO公司软件工程项目团队生产效率历史数据第75-76页
附录5 模型输出与实际结果对比第76-77页
附录6 模型输出与实际结果对比第77-78页
附录7 验证样本集数据第78-79页
附录8 验证样本集数据(已归一化)第79-80页
致谢第80页

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