基于貝葉斯學習方法的軟件成本估算模型研究.pdf

1、在現(xiàn)代軟件項目管理過程中，軟件成本的估算是一項極具有挑戰(zhàn)性的工作，在眾多的軟件項目管理活動中，占據著十分重要的地位。軟件成本估算的準確程度對后續(xù)的開發(fā)計劃和進度控制有決定性的影響，甚至影響到軟件項目的成敗。盡管目前已經有很多估算方法被提出，但離目前實際開發(fā)環(huán)境下有效的應用尚有不小的差距。
　　 近年來，在軟件成本估算研究領域，陸續(xù)有學者提出用機器學習方法在歷史項目數(shù)據集的基礎上建立成本估算模型，并取得了不錯的結果。本文提出一個基

2、于貝葉斯學習方法的成本估算模型。這個模型能以概率分布的形式來輸出成本估算結果，并可實現(xiàn)對專家知識的支持及模型的自我更新，這在應對目前軟件開發(fā)過程充滿“不確定性”的環(huán)境下估算軟件成本，是合理、有益并具有實用價值的。我們稱這個模型為貝葉斯學習估算軟件成本模型，它包含兩個子模型：一是樸素貝葉斯分類預測軟件成本模型，一個是貝葉斯信念網絡估算軟件成本模型。后者在前者的基礎上進行了優(yōu)化。圍繞這兩個子模型的提出，本文主要做了以下工作：
　　

3、(1)本文對研究成本模型采用的數(shù)據載體nasa93試驗數(shù)據做了預處理，并進一步基于處理后的數(shù)據，對軟件成本變量進行了成本變量關系分析。其結果證實軟件成本變量之間存在著大量的關聯(lián)關系。
　　 (2)基于nasa93數(shù)據，在weka-3-5環(huán)境下，我們建立了樸素貝葉斯分類預測軟件成本模型。并采用cross-validation進行了模型性能分析。我們發(fā)現(xiàn)，基于樸素貝葉斯分類預測軟件成本模型，其估算結果準確率受到了其成本變量關系獨立假

4、定的影響。
　　 (3)貝葉斯信念網絡，由于其本身的網絡結構可以有效地描述變量間的依賴關系。因此，我們基于貝葉斯信念網絡進一步探討了樸素貝葉斯成本估算模型的優(yōu)化。并基于nasa93歷史數(shù)據，開展了兩個優(yōu)化試驗，建立了貝葉斯信念網絡估算軟件成本模型，其成本估算性能較樸素貝葉斯分類成本模型得到了很好的改善。
　　 本文的研究結果表明，貝葉斯學習估算軟件成本模型在目前不斷變化的軟件開發(fā)環(huán)境中更加適合于我們對軟件成本的估算。它提