基于BN的软件项目风险评估技术的研究
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·软件风险管理的必要性 | 第10-11页 |
| ·软件风险管理的现状分析 | 第11-12页 |
| ·题目来源 | 第12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的主要结构 | 第13-14页 |
| 第2章 软件项目风险管理的相关知识 | 第14-22页 |
| ·软件项目风险 | 第14-15页 |
| ·风险的定义 | 第14-15页 |
| ·软件项目风险的种类 | 第15页 |
| ·软件项目风险识别 | 第15-18页 |
| ·风险识别的含义 | 第15-16页 |
| ·风险识别的特点 | 第16页 |
| ·风险识别的方法 | 第16-18页 |
| ·软件项目风险的定性分析 | 第18-19页 |
| ·风险定性分析的依据 | 第18-19页 |
| ·风险定性分析的技术和方法 | 第19页 |
| ·软件项目风险的定量分析 | 第19-22页 |
| ·风险定量分析的依据 | 第20页 |
| ·风险定量分析的技术和方法 | 第20-22页 |
| 第3章 基于贝叶斯网络的软件项目风险评估方法 | 第22-45页 |
| ·贝叶斯网络的相关概念 | 第22-25页 |
| ·贝叶斯定理 | 第22-23页 |
| ·贝叶斯网络 | 第23-24页 |
| ·贝叶斯网络的语义 | 第24-25页 |
| ·贝叶斯网络在软件项目风险评估中的应用 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯网络学习 | 第26-27页 |
| ·贝叶斯网络结构学习 | 第27-37页 |
| ·基本模型 | 第27页 |
| ·P(B_s,D)的计算 | 第27-34页 |
| ·基本模型的应用和扩展 | 第34-37页 |
| ·贝叶斯网络参数学习 | 第37-45页 |
| ·基本模型 | 第37-38页 |
| ·单变量多维值参数学习 | 第38-39页 |
| ·狄利特雷分布 | 第39-40页 |
| ·多变量多维值参数学习 | 第40-45页 |
| 第4章 基于贝叶斯网络的风险评估模型 | 第45-59页 |
| ·经典软件项目风险管理模型 | 第45页 |
| ·Barry Boehm的模型 | 第45页 |
| ·SEI的CRM模型 | 第45页 |
| ·基于贝叶斯网络的风险评估模型的提出 | 第45-46页 |
| ·基于贝叶斯网络的风险评估模型的分析与设计 | 第46-53页 |
| ·风险识别功能模块的分析与设计 | 第47-49页 |
| ·风险分析功能模块的分析与设计 | 第49-51页 |
| ·贝叶斯风险评估功能模块的分析与设计 | 第51-53页 |
| ·风险历史数据库 | 第53-59页 |
| ·逻辑结构 | 第54-56页 |
| ·存取与搜索 | 第56-57页 |
| ·风险知识管理的成熟度 | 第57-59页 |
| 第5章 基于贝叶斯网络的风险评估系统的实现 | 第59-69页 |
| ·系统实现技术 | 第59-60页 |
| ·系统整体架构 | 第59页 |
| ·设计模式 | 第59页 |
| ·Struts框架 | 第59-60页 |
| ·数据库和Web服务器 | 第60页 |
| ·RHDB设计 | 第60-65页 |
| ·常规数据集 | 第60-62页 |
| ·项目风险信息数据模块 | 第62-65页 |
| ·系统关键功能模块 | 第65-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69页 |
| ·下一步的工作 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 研究生履历 | 第75页 |
