基于并行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估.pdf

1、BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用在預(yù)測(cè)、識(shí)別、自動(dòng)控制、診斷、分類、非線性逼近等領(lǐng)域，是目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中應(yīng)用最廣泛的訓(xùn)練算法之一，但是該算法在也存在一些不容忽視的缺陷，收斂速度慢、容易陷入極小值以及在訓(xùn)練樣本很大時(shí)訓(xùn)練整體速度慢等，這些缺陷影響著BP算法的進(jìn)一步推廣和應(yīng)用。
　　軟件項(xiàng)目是一個(gè)龐大的系統(tǒng)工程，即使經(jīng)過(guò)周密的計(jì)劃，適當(dāng)?shù)目刂埔搽y以保證項(xiàng)目達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，因此，軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)在項(xiàng)目實(shí)踐中

2、越來(lái)越得到大家的重視，風(fēng)險(xiǎn)管理的成功在很大程度上決定了軟件項(xiàng)目的成功。而風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估作為風(fēng)險(xiǎn)管理的重要組成部分，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)管理有著至關(guān)重要的作用。
　　基于以上問(wèn)題，本文首先，深入研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并行化，不僅提高了整體的訓(xùn)練速度，而且提高了訓(xùn)練的精度。其次，綜合分析軟件項(xiàng)目開發(fā)中各種不確定因素，為提高軟件項(xiàng)目開發(fā)成功率，保證項(xiàng)目質(zhì)量，建立了一個(gè)科學(xué)可行的軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。最后，將并行的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于