软件项目投资风险评价过程建模研究

提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目投资风险评价模型。在建模过程中以样本数据集为基础进行贝叶斯网络参数学习,从而在软件项目的投资阶段建立更加符合实际项目特征的贝叶斯网络。同时,从算法精度以及算法收敛性这两个方面验证该参数学习过程的有效性。经实践检验,在软件项目投资过程中该风险评价模型能够向决策者提供准确的投资风险信息。     

软件项目人员流动风险的定量评估和分析

提出了一种评估软件项目人员流动风险的定量模型,示例了该模型的使用,使用该模型不但可以直观地得到软件项目的人员流动风险值,而且可以利用该模型的各项及其系数分析人员流动风险产生原因,找到其控制策略。     

基于模糊理论的软件项目风险评估模型研究

在软件项目的开发和管理过程中存在很多的不确定性,针对软件项目的复杂性和不确定性,该文在模糊理论的基础上,提出了一种基于模糊理论的软件项目风险评估模型。该模型可以评估常用于衡量风险程度的风险当量以外,还可以评估多种风险对某种风险后果的组合影响,以及单个风险对整体后果的综合影响。通过实践证明该模型可以减少专家评估的不确定性,有效地预测潜在的风险,为降低风险发生的概率和提高软件项目的成功提供了行之有效的方法。     

基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型

提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型。随着软件项目的进行,该风险管理模型能够利用不断更新的项目数据持续地预测潜在风险,确定风险源并采取适当的应对措施降低风险发生概率。经实践检验,在软件开发过程中引入该风险管理模型能够有效地对风险进行管理,提高软件开发的成功率。     

软件项目的风险评价模型

软件风险的控制在当今软件开发过程中显得越来越重要,而软件评价的好坏直接影响到管理者对风险的管理。该文提出了一个三级风险评价体系,并基于该体系提出了一种定量风险评价模型。该模型可以预测各风险发生的可能性以及分别计算出各种风险对进度、成本、范围和质量的综合影响。     

RS_RBF在高新技术项目投资风险评价的应用

研究高新技术项目投资风险评价问题.由于高新技术项目各评价指标间的存在着冗余信息,传统的方法无法除去这些冗余,导致风险评价结果有时不正确,出现误导信息.为了提高风险评价的正确性,提出了一种粗糙集(RS)和径向基函数(RBF)神经网络相结合的高新技术项目投资风险评价混合模型.首先利用粗糙集的强大的数值分析能力对各评价指标进行属性约简,从而减少了RBF神经网络的训练数据,简化了网络结构,然后对约简后的数据利用RBF神经网络进行训练,最后应用于高新技术项目投资风险评价中.仿真结果表明,与RBF神经网络模型相比,混合模型加快了网络的运算速度,评价误差更小,评价精度进一步提高,获得了较好的评价结果.     

一种改进的软件项目开发风险管理模型

该文提出了一种改进的软件项目开发风险管理模型。该模型在贝叶斯网络的建模过程中以样本数据集为基础进行结构学习和参数学习,建立更符合实际软件项目特征的贝叶斯网络。同时,进一步完善了软件项目开发风险管理流程,并利用贝叶斯网络的信念更新过程实现动态软件项目风险管理。经实践检验,该改进模型能够更有效地对软件项目开发过程中的风险进行管理,提高软件开发的成功率。     

基于credal网络的软件项目风险管理模型

针对软件项目的复杂性和不确定性,本文在贝叶斯网络基础上,提出了一种基于credal网络的软件项目风险管理模型.该模型不仅能处理专家估计风险因素的影响时给出的不精确概率,还能集结多专家的不同意见.实践证明该模型能充分利用项目数据和专家经验,通过概率推理,有效地预测潜在风险,辅助风险管理者确定风险源并及时采取措施以降低风险发生的概率.     

用信息熵度量软件项目人员流动风险

风险能导致软件项目失败,从而给企业带来损失;它是软件工程的研究热点之一,人员流动风险是软件项目过程中的重大风险,然而却很少有人关注。信息熵能有效度量子系统的均匀程度,提出一种基于信息熵的定量的人员流动风险度量模型;人员对软件项目的影响越均匀,风险越小,否则,关键人员的流动将对项目造成重大影响。不仅论述了模型的合理性,而且给出了模型实例,模型中需要的数据可从企业内部获得。实践表明该模型科学合理,可以作为企业控制软件项目人员流动风险的依据。     

基于AHP法和物元可拓法的配电网项目风险评估模型研究

面对不断增加的电网投资总额,要求电网企业加强电网的精准化投资,提高电网工程风险管控能力,以实现综合效益的最大化。本文以配电网项目为研究对象,从政策、技术、经济、用户4个维度设计了配电网项目风险评价指标体系,采用AHP法和物元可拓法,构建了配电网项目风险评价综合模型,选取A市配电网项目进行算例分析。结果表明,行业相关政策、电网网架情况、项目建设成本、项目内部收益率和静态投资回收期等风险评价信息直接决定了配电网项目的投资风险。该结论对有效提高配电网精准投资管理水平具有指导意义。     

软件项目风险的可拓评价

将可拓评价应用于软件项目风险评价中。依据物元模型与关联函数理论,分析软件项目风险的各种影响因素,建立可拓评价的物元模型。通过计算该模型综合关联度,得出定量的数值。该数值既表示出软件项目风险的大小,又体现风险转化趋势,有利于制定合理的软件项目风险应对计划。最后通过案例验证该方法的有效性。     

The optimization of success probability for software projects using genetic algorithms

The software development process is usually affected by many risk factors that may cause the loss of control and failure, thus which need to be identified and mitigated by project managers. Software development companies are currently improving their process by adopting internationally accepted practices, with the aim of avoiding risks and demonstrating the quality of their work.This paper aims to develop a method to identify which risk factors are more influential in determining project outcome. This method must also propose a cost effective investment of project resources to improve the probability of project success.To achieve these aims, we use the probability of success relative to cost to calculate the efficiency of the probable project outcome. The definition of efficiency used in this paper was proposed by researchers in the field of education. We then use this efficiency as the fitness function in an optimization technique based on genetic algorithms. This method maximizes the success probability output of a prediction model relative to cost.The optimization method was tested with several software risk prediction models that have been developed based on the literature and using data from a survey which collected information from in-house and outsourced software development projects in the Chilean software industry. These models predict the probability of success of a project based on the activities undertaken by the project manager and development team. The results show that the proposed method is very useful to identify those activities needing greater allocation of resources, and which of these will have a higher impact on the projects success probability.Therefore using the measure of efficiency has allowed a modular approach to identify those activities in software development on which to focus the project's limited resources to improve its probability of success. The genetic algorithm and the measure of efficiency presented in this paper permit model independence, in both prediction of success and cost evaluation.     

基于生命周期理论的软件项目投标风险评估

传统软件项目投标的风险评估往往局限在投标过程的某个阶段,且评估具有较强的主观性。针对此问题,本文基于项目生命周期理论,采用熵权系数法和AHP方法来确定各个风险因素和项目生命周期各阶段风险的相对权值,利用模糊综合评判法对软件项目投标的风险进行综合评估。实例分析表明：所建立的风险评估模型克服了主观判断的弊端,使投标者明确整个项目生命周期及生命周期各阶段的风险控制的重点领域,具有良好的适用性。     

MIS项目的综合风险评估模型

It appears that, until from the end of 80's have western researchers attached importance to software project risk management. In China, little attention is paid to risk management. However, project risk management is very essential for the accomplishment of the software development. Therefore, it makes sense to apply risk management in MIS development to improve the chances of success. Focusing on risk identification and evaluation, the basic activities in risk management, the article puts forward an integrated risk evaluation model for the MIS project.     

区间型关联函数在软件项目风险评估中的应用

将可拓评估应用于软件项目风险评估中。该方法依据物元模型与区间型关联函数理论,分析了软件项目风险评估准则,建立风险评估的物元模型。通过计算该模型的综合关联度,得出定量的数值。该数值既表示出风险量的大小,又体现风险转化趋势,从而可作为风险转化指标,以确定何时启动风险应对计划。最后通过案例验证该方法的有效性。     

轻轨项目分项工程投资风险评价模型设计 ——基于BP神经网络的投资风险分析

以津滨轻轨一期工程的问卷调研数据为基础结合该工程及其它相似工程的投资统计数据,估计了各分项工程成本超支百分比分布及其特定风险因素诱发的成本超支百分比分布,利用BP神经网络原理,以路基工程为例构建了分项工程的投资风险BP神经网络评估种子模型,为二期工程及其它欲建的城市轨道工程的投资风险评估提供了有效的定量评估依据,为样本扩充后成熟评估模型的构建提供了升级模板。     

轻轨项目分项工程投资风险评价模型设计——基于BP神经网络的投资风险分析

以津滨轻轨一期工程的问卷调研数据为基础结合该工程及其它相似工程的投资统计数据,估计了各分项工程成本超支百分比分布及其特定风险因素诱发的成本超支百分比分布,利用BP神经网络原理,以路基工程为例构建了分项工程的投资风险BP神经网络评估种子模型,为二期工程及其它欲建的城市轨道工程的投资风险评估提供了有效的定量评估依据,为样本扩充后成熟评估模型的构建提供了升级模板。     

基于SVM的软件需求分析风险评估模型

需求分析风险是软件项目风险管理的重要内容。该文以13种风险为基础,建立了一个新的软件项目需求分析风险评估模型,把以往每个软件项目的13种需求分析风险看作一个1×13维行向量,作为SVM的训练向量,把其分成风险低、风险中等、风险高3个类别,并对项目需求分析风险水平进行了预测。