基于并行BP神经网络算法的软件项目风险评估
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 插图和附表清单 | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-14页 |
| ·BP神经网络研究概况 | 第9-11页 |
| ·软件项目风险评估研究概况 | 第11-14页 |
| ·存在的问题 | 第14页 |
| ·研究的主要内容和实现目标 | 第14页 |
| ·研究主要内容 | 第14页 |
| ·实现目标 | 第14页 |
| ·可能的创新点 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 2 BP神经网络算法 | 第16-30页 |
| ·BP神经网络结构 | 第16-18页 |
| ·神经元结构 | 第16-18页 |
| ·BP神经网络结构 | 第18页 |
| ·BP神经网络算法概念 | 第18-21页 |
| ·BP算法定义 | 第18-19页 |
| ·BP算法训练过程 | 第19页 |
| ·BP算法推导 | 第19-21页 |
| ·BP神经网络结构及参数选取规则 | 第21-23页 |
| ·BP神经网络算法存在的问题 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络算法改进综述 | 第24-27页 |
| ·基于梯度方法上的改进 | 第24-25页 |
| ·基于数值最优化方向改进 | 第25-27页 |
| ·基于并行化方向的改进 | 第27页 |
| ·BP神经网络算法并行化策略 | 第27-29页 |
| ·基于结构并行 | 第27-28页 |
| ·基于数据并行 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 3 软件项目风险相关理论 | 第30-39页 |
| ·软件项目风险 | 第30页 |
| ·风险概念 | 第30页 |
| ·软件项目风险概念 | 第30页 |
| ·软件项目风险管理 | 第30-32页 |
| ·软件项目风险管理概念 | 第30-31页 |
| ·软件项目风险管理过程 | 第31-32页 |
| ·软件项目风险评估 | 第32-38页 |
| ·软件项目风险识别 | 第32-34页 |
| ·软件项目风险评估 | 第34-35页 |
| ·软件项目风险评估方法 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 4 基于BP并行算法的软件项目风险指标体系的设计 | 第39-49页 |
| ·软件项目风险影响因素 | 第39-40页 |
| ·软件项目风险评估指标体系的建立 | 第40-43页 |
| ·软件项目风险影响因素分解 | 第40-42页 |
| ·软件项目风险指标体系 | 第42-43页 |
| ·BP网络模型的建立 | 第43-44页 |
| ·BP并行训练的策略 | 第44-48页 |
| ·并行计算机 | 第44页 |
| ·并行算法设计 | 第44-45页 |
| ·并行编程实现 | 第45-46页 |
| ·BP并行策略 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 5 实例验证和分析 | 第49-56页 |
| ·实例样本的选取 | 第49-52页 |
| ·训练模型实现 | 第52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-55页 |
| ·实验存在的问题和不足 | 第55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-57页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |
