基于BP神经网络模型的软件开发项目风险管理研究

发布时间：2017-10-06 04:35

  本文关键词：基于BP神经网络模型的软件开发项目风险管理研究

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【摘要】：随着我国生产力的提高,科学技术的发展,现代企业为了提高效率,简化流程,降低人工成本,越来越重视信息化建设,相应的软件开发项目应运而生。虽然我国IT行业正在逐步掌握自己的核心技术,已经具备了高新软件开发的能力,但软件开发项目尤其是从未涉及到的新领域的软件开发项目成功率是非常低的。软件开发项目一般投资大、时间长,规模越大,复杂程度几何倍数增加,伴随的不确定性(风险)相应增加,若软件未开发出来或未能达到客户的要求,则会给供需双方都带来巨大损失。随着计算机技术更新速度的加快,社会企业需求不断提高和改变,造成了软件开发项目在一定程度上存在高风险,很多IT公司为了加快速度,可能会忽略风险管理,而造成不必要的损失。因此,为了及时发现潜在的风险,降低风险发生的可能性,保证项目的顺利进行,对软件开发项目风险管理进行系统的、科学的研究是非常必要的。 如何在软件开发项目进行之前识别出潜在的风险,如何在软件开发项目过程中应对已经出现的风险,降低风险带来的损失,及时遏制风险的扩大是进行软件开发项目风险管理的主要研究内容。本文主要针对以上问题进行了分析和研究。 首先,在目前关于软件开发项目风险管理的研究成果基础上进行总结和分析,深入研究软件开发项目在开发过程中可能出现的风险。 其次,构建了软件开发项目风险管理体系,该体系由风险识别,风险评估,风险应对与风险监控四部分构成。在此基础上针对体系中最重要的风险评估部分进行研究并建立了基于BP神经网络的评估模型,并针对在利用MATLAB仿真求解过程中可能发生收敛速度慢的问题提出加入动量因子的改进措施来提高运算速度和精确性。 最后,对YQ公司在网络舆情分析软件开发项目进行案例分析,尽可能发现其潜在风险,找到合理的解决方案和应对方法,为决策者提供服务。
【关键词】：软件开发项目 风险管理 风险评估 BP神经网络
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP183;F272.3;F49
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 课题研究的背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究的现状12-14
• 1.2.1 国外研究现状12-14
• 1.2.2 国内研究现状14
• 1.3 主要研究内容和研究方法14-15
• 1.4 论文框架结构图15-16
• 第二章 软件开发项目风险管理概述16-22
• 2.1 软件开发项目风险的定义和特点16-18
• 2.2 软件开发项目风险管理一般步骤18-19
• 2.3 软件开发项目风险管理经典模型19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 软件开发项目风险管理过程22-31
• 3.1 软件开发项目风险识别22-24
• 3.1.1 软件开发项目风险识别概述22
• 3.1.2 软件开发项目风险识别的常用技术方法22-23
• 3.1.3 软件开发项目任务分解结构23-24
• 3.1.4 软件开发项目风险识别成果24
• 3.2 软件开发项目风险评估24-28
• 3.2.1 软件开发项目风险评估概述24
• 3.2.2 软件开发项目风险评估的常用技术方法24-26
• 3.2.3 人工神经网络概述26-28
• 3.3 软件开发项目风险应对和风险监控28-30
• 3.3.1 软件开发项目风险应对28-30
• 3.3.2 软件开发项目风险监控30
• 3.4 本章小结30-31
• 第四章 基于BP神经网络的软件开发项目风险评估模型31-43
• 4.1 BP神经网络概述31-36
• 4.1.1 BP神经网络定义31
• 4.1.2 BP神经网络基本原理31-32
• 4.1.3 BP神经网络的学习训练算法32-34
• 4.1.4 BP神经网络信息处理方式特点34-35
• 4.1.5 BP网络的优点以及局限性35-36
• 4.2 基于BP神经网络的风险评估模型的构建36-42
• 4.2.1 BP神经网络结构设计36
• 4.2.2 数据预处理36-39
• 4.2.3 计算隐含层所含结点个数39-40
• 4.2.4 确定函数及参数40
• 4.2.5 BP神经网络模型40-41
• 4.2.6 引入动量因子的BP神经网络改进模型41
• 4.2.7 Matlab仿真实现41-42
• 4.3 本章小结42-43
• 第五章 YQ公司网络舆情软件开发项目风险管理43-52
• 5.1 YQ公司及项目概况43
• 5.2 网络舆情软件开发项目风险识别43-45
• 5.3 基于BP神经网络模型的风险评估45-49
• 5.3.1 数据采集并建立训练样本45-46
• 5.3.2 利用MATLAB中BP神经网络工具箱进行仿真46-48
• 5.3.3 YQ公司网络舆情软件开发项目风险预测48-49
• 5.4 风险应对与风险监控49-51
• 5.4.1 风险应对49-50
• 5.4.2 风险监控50-51
• 5.5 本章小结51-52
• 第六章 结语52-53
• 参考文献53-57
• 致谢57-58
• 学位论文评阅及答辩情况表58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：980765