下载后可任意编辑【基于支持向量机的软件项目风险评价】软件项目的风险 软件风险是指软件开发过程中及软件产品本身可能造成的损害损失,由于软件项目开发和管理中存在着诸如技术、内部管理及外部环境等种种不确定因素,使软件行业成为高风险的产业，假如风险变成了现实，就会产生恶性后果或损失，因此应对软件项目风险进行评价以便于更好地进行软件项目地开发及管理。目前的风险评价及分析方法主要有调查和专家打分法、模糊数学法[1]、层次分析法[2]，定性方法、基于树的方法;专家打分法、模糊数学法、层次分析法人为因素多而且手工计算繁琐。定性方法用于辨识系统中的潜在危险和失效是有效的,但缺乏考察事件之间依赖性的能力。基于树的方法弥补了这一缺陷,考虑了事件之间的依赖关系，但基于树的方法主要用于找出导致不期望事件的截集，然而这种方法只能用于事故场景的静态、逻辑的建模,并且影响人类行为的因素不能被明确地建模,这就影响了事件之间独立性的评估。 本文提出的信息熵的方法用来对软件各个风险因素重要性进行计算，它具有运算量小，结果直观易解释以及易评估的性质，排除了人为的主观因素。本文利用支持向量机(SupportVectorMachine 简称 SVM)方法来预测软件风险，它是建立在统计学习理论的 VC 维理论和结构风险最小原理(SRM)基础上[3]。兼顾训练误差和泛化能力，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷。在解决小样本、非线性、高维数、局部微小值等模式识别问题中表现出许多特有的优势。因而在许多领域得到了成功的应用。同时，为了评估各个风险因素的重要程度，本文实行了信息熵的方法，这种方法具有计算量小和易解释性，弥补了专家打分法中因人为因素造成的主观性。 本文其它内容如下。第二部分介绍软件项目风险评价指标体系的建立，进而从各个侧面较完整地反映出软件项目的风险。第三部分和第四部分分别描述了基于信息熵的软件项目各风险因素的重要性评判以及基于支持向量机的软件项目风险类别的评估。第五部分是根据建立的模型利用数据进行实例讨论。第六部分对本文进行了总结。 软件项目风险评价指标体系的建立软件项目的风险评估指标应能从各个侧1下载后可任意编辑面较完整地反映软件项目的风险，同时需要根据一定的标准将风险分类。 在软件项目开发过程中，一般有以下六个风险因素会直接影响软件的风险，分别如下： 1)软件产品规模(F1)根据以往开发项目的经验所知项目的风险是直接与产品的规模...
