基于粗集的神经网络的项目风险评估(2)
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总之，有许多因素影响着项目风险的各个对象，我们使用了用户评级的方式，从风险评估单元中获得评价系数五个等级。给出各风险指标的评价系数，衡量相关风险的大小。系数越低，项目风险越低；反之，系数越高，项目风险越高。
二、实证：以软件开发风险因素为主要依据
这里我们从影响项目风险诸多因素中，经项目风险系数计算，作出决策表，利用粗集约简，抽取出最核心的特征属性 (中间大量复杂的计算过程省略)。总共抽取出六个主要的指标(Personnel Management/Training，Schedule，Product Control，Safety，Project Organization，Communication)确定了6个输入神经元，根据需求网络隐含层神经元选为13个，一个取值在0到1的输出三层神经元的BP网络结构。将前十个季度的指标数据作为训练样本数据，对这些训练样本进行数值化和归一化处理，给定学习率η=0.0001，动量因子α=0.01，非线性函数参数β=1.05，误差闭值ε=0.01，经过多次迭代学习后训练次数N＝1800网络趋于收敛，以确定神经网络的权值。最后将后二个季度的指标数据作为测试数据，输入到训练好的神经网络中，利用神经网络系统进行识别和分类，以判断软件是否会发生危机。实验结果表明，使用神经网络方法进行风险预警工作是有效的，运用神经网络方法对后二个季度的指标数据进行处理和计算，最后神经网络的实际输出值为r=0.57和r=0.77，该软件开发风险处于中等和较大状态，与用专家效绩评价方法评价出的结果基本吻合。
参考文献：
[1]王国胤 “Rough:集理论与知识获取”[M].西安交通大学出版社，2001
[2]Taghi M. Khoshgoftaar, and J . C. Munson, “predicting Software Development Errors Using Complexity Metrics”, IEEE Journal of Selected Areas in Communications, vol. 8, no. 2, pp. 253～261, February 1990
[3]徐丽娜:“神经网络控制”[M].北京:电子工业出版社，5,18 ，2003年2月
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