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软件风险评估量化分析研究
被引量：
5
1
作者
闫秋粉
南振岐
+1 位作者
姚尔果
薛小虎
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第4期1581-1585,共5页
为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法。通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络...
为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法。通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值。将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型。对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性。
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关键词
软件风险定量评估
风险评估指标体系
模糊理论
进化神经网络模型
BP神经网络
粒子群算法
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职称材料
题名
软件风险评估量化分析研究
被引量：
5
1
作者
闫秋粉
南振岐
姚尔果
薛小虎
机构
西北师范大学数学与
信息
科学学院
新疆乌鲁木齐市军区测绘信息中心
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第4期1581-1585,共5页
基金
甘肃省自然科学基金项目(1010RJZA019)
文摘
为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法。通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值。将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型。对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性。
关键词
软件风险定量评估
风险评估指标体系
模糊理论
进化神经网络模型
BP神经网络
粒子群算法
Keywords
quantitative evaluation for software risk
risk evaluation index system
fuzzy theory
evolutionary neural networkmodel
back propagation （BP） neural network
particle swarm optimization algorithm （PSO）
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
软件风险评估量化分析研究
闫秋粉
南振岐
姚尔果
薛小虎
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012
5
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