| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 软件成本估计的概述 | 第9-13页 |
| ·软件成本估计的背景和目的 | 第9-10页 |
| ·软件成本估计的形式 | 第10-13页 |
| ·手工软件估计方法简介 | 第11页 |
| ·自动软件估计方法简介 | 第11-13页 |
| 第二章 软件规模的度量 | 第13-19页 |
| ·代码行度量模型 | 第13-14页 |
| ·代码行(Line Of Code)模型 | 第13页 |
| ·代码行模型的优缺点 | 第13-14页 |
| ·软件功能点规模度量模型 | 第14-19页 |
| ·功能度 | 第14-15页 |
| ·未调节功能点 | 第15页 |
| ·调节因子 | 第15-16页 |
| ·交付功能点 | 第16-17页 |
| ·交付功能点大小与 LOC 的比较 | 第17页 |
| ·功能点和代码行之间的转换 | 第17页 |
| ·功能点的优点和缺点 | 第17-19页 |
| 第三章 软件成本估计的基本步骤 | 第19-25页 |
| ·建立目标 | 第19-21页 |
| ·对所需数据和资源进行规划 | 第21页 |
| ·确定软件需求 | 第21-22页 |
| ·尽可行地拟订所有的细节 | 第22-23页 |
| ·使用多种独立的技术和原始资料 | 第23页 |
| ·比较并迭代各个估计值 | 第23-24页 |
| ·随访跟踪 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第四章 软件成本估计的相关模型和技术 | 第25-31页 |
| ·基于模型的技术 | 第25-26页 |
| ·PUTMAN 软件生命周期模型 | 第25-26页 |
| ·基于专家的技术 | 第26-27页 |
| ·使小组意见一致技术:Delphi 技术 | 第26-27页 |
| ·宽带 DELPHI 方法 | 第27页 |
| ·工作拆分结构(WBS,WORK BREAKDOWN STRUCTURE) | 第27-29页 |
| ·神经网络估算技术 | 第29-30页 |
| ·组合技术 | 第30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第五章 COCOMOII 模型的工作原理 | 第31-42页 |
| ·COCOMOII 概述 | 第31-32页 |
| ·COCOMOII 特性和基本原理 | 第32-33页 |
| ·COCOMOII 模型特性 | 第32页 |
| ·COCOMOII 模型的原理 | 第32-33页 |
| ·软件开发工作量和进度估计 | 第33-36页 |
| ·工作量的估计 | 第33-34页 |
| ·进度的估计 | 第34页 |
| ·应用拆分模型的工作量和进度的估计 | 第34-36页 |
| ·输出范围 | 第36页 |
| ·破损量 | 第36-37页 |
| ·对于复用的调整 | 第37-40页 |
| ·对软件维护的成本估计 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第六章 NEURAL-COCOMO 估计模型的设计 | 第42-50页 |
| ·概述 | 第42页 |
| ·神经网络的介绍 | 第42-43页 |
| ·神经网络用于成本估计发展概况 | 第43-44页 |
| ·NEURAL-COCOMO 成本估计系统设计原理 | 第44-46页 |
| ·BP 神经网络设计 | 第46-47页 |
| ·构建 BP 网络进行成本估计 | 第47-50页 |
| 第七章 NEURAL-COCOMO 系统的实现及测试 | 第50-76页 |
| ·NEURAL-COCOMO 模型采样对象函数的实现 | 第50页 |
| ·对 COCOMOII 早期模型函数的采样的算法 | 第50-52页 |
| ·系统输入归一化实现 | 第52页 |
| ·系统实现主要算法和数据结构 | 第52-60页 |
| ·第一阶段网络训练 | 第60页 |
| ·第二阶段训练 | 第60-61页 |
| ·对历史项目数据进行处理 | 第61-72页 |
| ·历史项目数据管理 | 第72页 |
| ·系统测试及测试结果分析 | 第72-76页 |
| 结束语 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
| 个人简历 | 第81页 |
