贝叶斯网络在软件项目风险评估中的应用

在软件项目生存周期早期或创新型项目的研发过程中,可用的案例数据很少或很不完整,项目风险多由专家经验进行主观评估,给风险的客观度量带来了很大的困难。提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险评估方法,不仅可度量风险影响程度的风险当量,还能度量出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,从而增强了软件项目风险的预测和应变能力,为有效地降低风险发生概率、提高软件开发成功率提供了一种新的途径。     

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。     

基于贝叶斯网络的软件项目进度管理模型

根据软件项目的特点以及软件项目进度的安排,本文提出了基于贝叶斯网络的软件项目进度管理模型,在PERT图的基础上构造贝叶斯网络模型,由专家判断和工程经验确定网络中的概率参数。该模型可实现对项目进展情况的监控和控制,识别开发中对项目影响的不确定性因素,并进行反向参数学习,从而可以及时地调整不合理的开发进度,以达到优化的作用。仿真实验结果表明,该模型与实际情况相符合,应用于实际项目开发中取得了很好的效果。     

基于贝叶斯网络的软件项目风险分析过程

论文提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险分析过程。随着软件项目的进行,该风险分析过程能够利用不断更新的项目数据持续地预测潜在风险,并以此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,在软件开发的风险分析过程中引入贝叶斯网络技术能够有效地对风险进行管理,提高软件开发的成功率。     

基于贝叶斯网络的移动支付风险评估模型

随着信息技术和网络的迅猛发展,支付业务、技术及工具不断创新,移动支付的发展在逐渐加快。移动支付给人们生活带来方便和快捷的同时,也存在着较高的潜在风险,容易遭受非法入侵和恶意攻击。就移动支付风险的分析及风险值的计算理论方面开展工作,在贝叶斯网络的基础上,针对移动支付的主要组成主体,提出移动支付风险评估模型,通过使用该模型进行移动支付风险评估不仅可以对目前移动支付的风险进行评估,还可以根据风险评估结果引导风险控制,对比风险控制前后的风险值判断风险控制的效果,通过案例分析,提出的移动支付风险评估模型可以很好地完成移动支付的风险评估要求。     

一种基于贝叶斯网络的软件项目风险管理方法

提出一种新的软件项目风险管理方法,采用贝叶斯网络同时对风险发生概率和风险影响进行推理.该风险管理方法能够随着软件项目的进行持续地评估潜在风险,并采取适当的措施应对风险.实践证明,在软件开发过程中引入该风险管理方法能够有效地对风险进行管理,提高软件开发的成功率.     

一种基于贝叶斯网络的建设项目风险评估方法

针对大型工程建设项目风险评估的实际需求,为对影响进度的风险做好预测,提出一种基于贝叶斯网络的工程项目风险评估模型及推理算法.算法在基于概率传播和更新的贝叶斯网络推理中引入项目管理中分配给相应角色任务的最早开始时间,最晚结束时间等约束受限资源的风险评价概率因子.仿真结果表明,采用上述方法可得出影响进度的风险因素的原因分析鱼形图,有利于积极预防项目建设中不利情况的发生.     

基于改进贝叶斯模型的信息安全风险评估

 随着信息化时代的到来,信息安全问题变得日益复杂与多样,因此急需一种高性能的解决方法。本文在前人的研究基础上进一步改进贝叶斯网络模型在信息安全风险评估中的应用。首先分析信息系统风险元素种类,提出一种新的确定风险因素的方法,即建立因素之间常见关联关系;然后依据因素关联关系确定信息系统指标体系,并结合经验积累的条件概率,利用Matlab贝叶斯网络工具箱（BNT）构建完整的贝叶斯网络风险评估模型,其中包括对评估流程、方法使用及风险等级确定的分析;最后通过实例分析改进的贝叶斯评估模型,对实验数据推理出风险各等级概率。仿真结果与实际结论相一致,表明改进的贝叶斯评估模型能够准确反映信息系统安全风险等级,是一种有效且合理的评估方法。     

粗糙集和贝叶斯网络在软件风险评估中的应用

准确的风险评估为项目的顺利进行提供了理论依据,采用贝叶斯网络对软件开发过程的风险进行定量的评估。为了降低无关属性对评估结果的影响,引入了粗糙集理论。     

基于LVQ的软件项目风险评估模型的研究

以16种风险为基础,建立了一个新的软件项目风险评估模型,把以往每个软件项目的16种风险看做一个16×1维列矢量,并做为LVQ神经网络的训练矢量,对其进行聚类分析,最终把项目风险水平分为:风险水平很低、风险水平中等、风险水平很高等三个类别,并对项目风险水平做出预测。     

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。     

基于风险因子的软件项目风险评价模型

以软件项目的启动过程、计划过程、执行过程、控制过程、收尾过程和项目综合管理能力作为六个风险因子,提出了一个风险评价模型,总结了78个风险指标,依据模型计算出各种风险对进度、成本、范围和质量的综合影响。     

贝叶斯网在态势评估中的应用

作为一种知识推理和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性和决策问题中得到了广泛的应用。因果推理是态势评估中的一个重要环节,用贝叶斯网找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势评估所需完成的功能。根据态势与实践之间不同的连接关系建立了态势评估的贝叶斯网络模型,并分别介绍了相应的信息传播算法,最后一个实例来说明该网络的计算过程。     

一种软件项目的风险评估模型及应用

文章提出了一种软件项目风险评估模型。采用AHP方法与模糊逻辑法相结合的方法进行风险评估,并根据软件项目管理的实际情况对AHP方法与模糊逻辑法进行了改造。最后确定出软件项目各风险的权重。在确定了项目的风险,并做出了评估和排序后,对这些风险采取适当的方法进行有效的风险控制。通过实例分析可知,利用该方法可以方便地求出软件项目风险权重,实验结果符合实际。     

一种软件项目人员流动风险定量评估模型

提出了一种评估软件项目人员流动风险的定量模型。该模型将关键人员占整体项目组成员人数的比例作为该模型的一项；流入、流出和更换关键人员数量分别占总关键人员数量的比例作为其他三项，并赋以后三项不同系数以区分其对项目的不同影响；同时考虑不同过程模型和处于模型中不同阶段使人员流动引起项目的风险程度也都不相同，又给以上三项赋以模型系数和阶段系数。模型中各系数通过公司的历史记录和专家评估获得。对该模型进行效果验证表明该模型科学合理、可以作为企业控制项目人员流动风险的依据。