首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--软件工程论文

基于改进BP网络的软件项目风险评价研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 序论第8-11页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·软件风险管理研究现状第9-10页
   ·本文的主要内容及结构第10-11页
     ·本文的主要内容第10页
     ·本文的结构第10-11页
第二章 软件项目风险管理相关技术理论基础第11-17页
   ·基本概念第11-13页
     ·风险的含义第11页
     ·软件项目的概念第11-13页
   ·软件项目风险理论第13-14页
     ·软件项目风险理论第13页
     ·软件项目的主要风险第13-14页
   ·软件项目风险管理概述第14-16页
     ·软件项目风险管理概念第14页
     ·软件项目风险管理过程第14-15页
     ·软件项目风险管理模型第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第三章 BP 神经网络改进第17-24页
   ·BP 神经网络理论第17-21页
     ·BP 神经网络拓扑结构第17页
     ·BP 神经网络训练算法第17-21页
   ·网络训练过程第21-23页
     ·网络训练过程第21-22页
     ·网络工作过程第22页
     ·实验结果第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第四章 软件项目风险评价指标体系设计第24-36页
   ·软件项目风险识别第24-29页
     ·风险识别的本质第24页
     ·风险识别的方法第24-26页
     ·项目风险因素的识别第26-29页
   ·软件项目风险评价方法第29-31页
     ·风险评价方法简介第29-30页
     ·风险评价方法选择第30-31页
   ·软件项目风险评价指标体系第31-35页
     ·指标体系建立第31-34页
     ·软件项目风险评价模型参数确定第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第五章 训练结果分析第36-40页
   ·样本数据选取第36-38页
   ·模型训练第38-39页
   ·模型检测第39页
   ·本章小结第39-40页
结论与展望第40-41页
参考文献第41-43页
致谢第43页

论文共43页,点击 下载论文
上一篇:新媒介语境对电视调查性报道叙事的影响因素分析--以央视《新闻调查》为例
下一篇:基于标记样本和相似度调整的k均值算法在文本聚类中的应用