基于进化神经网络的软件项目风险评估
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文研究内容及结构 | 第10-12页 |
| 第二章 软件项目风险管理相关理论与方法 | 第12-28页 |
| ·风险与软件项目风险 | 第12-13页 |
| ·风险的定义和特征 | 第12页 |
| ·软件项目风险的定义和特征 | 第12-13页 |
| ·风险管理与软件项目风险管理 | 第13-14页 |
| ·风险管理的定义和步骤 | 第13页 |
| ·软件项目风险管理的定义和过程 | 第13-14页 |
| ·软件项目风险管理体系 | 第14-17页 |
| ·Boehm 风险管理体系 | 第14-15页 |
| ·SEI 的CRM 模型 | 第15页 |
| ·Riskit 风险管理模型 | 第15-16页 |
| ·分析和比较 | 第16-17页 |
| ·风险评估方法 | 第17-19页 |
| ·定性评估法 | 第17页 |
| ·定量评估法 | 第17-19页 |
| ·进化神经网络相关理论 | 第19-28页 |
| ·BP 神经网络理论 | 第19-23页 |
| ·遗传算法理论 | 第23-28页 |
| 第三章 软件项目风险评估指标体系的设计 | 第28-37页 |
| ·软件项目的风险识别 | 第28-32页 |
| ·风险识别的含义和方法 | 第28-30页 |
| ·软件项目工作分解结构 | 第30页 |
| ·软件项目风险影响因素 | 第30-32页 |
| ·软件项目风险指标体系的构建 | 第32-37页 |
| ·指标体系的设计原则 | 第32-33页 |
| ·项目管理的知识体系 | 第33-34页 |
| ·评估指标体系的建立 | 第34-37页 |
| 第四章 软件项目风险评估模型的构建 | 第37-44页 |
| ·进化神经网络的模型设计 | 第37-41页 |
| ·进化神经网络的产生背景 | 第37页 |
| ·进化神经网络的拓扑结构 | 第37-41页 |
| ·遗传算法对网络的优化 | 第41页 |
| ·基于MATLAB 的编程设计 | 第41-44页 |
| 第五章 软件项目风险的实例分析和评估 | 第44-57页 |
| ·实例概况与样本数据的选取 | 第44-46页 |
| ·进化神经网络模型的仿真和检验 | 第46-55页 |
| ·有关GA 算法重要参数的实验仿真 | 第46-52页 |
| ·ENN 网络改进策略的实验仿真 | 第52-53页 |
| ·ENN 模型的计算 | 第53-54页 |
| ·ENN 模型的检验 | 第54-55页 |
| ·ENN 模型与改进BP 神经网络的结果比较 | 第55页 |
| ·基于ENN 模型的风险评估 | 第55-57页 |
| 第六章 结论及展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57页 |
| ·创新点 | 第57页 |
| ·进一步的研究方向 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在研期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 附录 | 第64-67页 |
