2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、在軟件工程中,軟件成本估算與需求分析并列,是軟件開發(fā)成功最重要的兩個(gè)因素。軟件成本估算是將用戶需求和軟件項(xiàng)目開發(fā)聯(lián)系起來的重要橋梁。軟件成本估算是軟件成本管理和制定項(xiàng)目計(jì)劃的基礎(chǔ)。軟件成本估算的重要性不容忽視。準(zhǔn)確的軟件成本估算可以為軟件項(xiàng)目的開展提供正確指導(dǎo),是軟件項(xiàng)目成功的強(qiáng)有力保障。而錯(cuò)誤的軟件成本估算將給軟件項(xiàng)目增加風(fēng)險(xiǎn),甚至最終導(dǎo)致項(xiàng)目的失敗。
   本文對專家判斷法、類比法等現(xiàn)有的估算方法,及SDC模型、COCOMO

2、模型等現(xiàn)有的估算模型做了深入研究,并分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。軟件成本由軟件規(guī)模和影響軟件成本的一系列因素決定。由于軟件成本驅(qū)動因子與軟件成本之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系,使得人為總結(jié)的估算公式其準(zhǔn)確度普遍不高。因此,本文嘗試使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行軟件成本估算。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論相結(jié)合,兼具模糊理論規(guī)則控制的特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)非線性的能力,可以很好地?cái)M合非線性函數(shù),適合于學(xué)習(xí)及估算,并且具有很強(qiáng)的容錯(cuò)能力,能夠包容噪聲數(shù)據(jù)。

3、>   本文在研究現(xiàn)有模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論相結(jié)合,設(shè)計(jì)了軟件成本估算的動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——DFNN模型。該模型對軟件成本驅(qū)動因子的等級評定和項(xiàng)目規(guī)模進(jìn)行模糊處理,利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力從已有的項(xiàng)目數(shù)據(jù)中提取模糊規(guī)則,按照模糊規(guī)則得出軟件成本估算值。對于該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練,本文采用遺傳算法和線性最小二乘法結(jié)合的混合訓(xùn)練方法。模糊層的隸屬度函數(shù)中心值和寬度采用遺傳算法進(jìn)行訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)

4、的權(quán)值采用線性最小二乘法訓(xùn)練。
   本文先使用COCOMO采樣數(shù)據(jù)對DFNN模型進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練之后的網(wǎng)絡(luò)具有COCOMO模型的功能。再使用COCOMO歷史數(shù)據(jù)庫中的項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練之后的網(wǎng)絡(luò)能更真實(shí)地反映成本驅(qū)動因子和軟件成本之間的非線性關(guān)系。然后利用COCOMO歷史數(shù)據(jù)庫中的項(xiàng)目數(shù)據(jù),將DFNN模型與COCOMO模型進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DFNN模型較COCOMO模型在一定程度上提高了軟件成本估算的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性

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