【摘 要】
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首先研究人员将组合预测方法引入软件成本测算的实践中,对现有的成七测算模型进行线性和非线性组合,构造了权重无非负限制的带常数项线性组合模型的基于人工神经网络的非线性
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首先研究人员将组合预测方法引入软件成本测算的实践中,对现有的成七测算模型进行线性和非线性组合,构造了权重无非负限制的带常数项线性组合模型的基于人工神经网络的非线性组合预测模型,实践证明组合模型无论是在测算结果的准确性稳定性上都远远强于单个模型;其次,研究人员从统计学角度讨论了建立软件成本测算模型的三个基本环节模型的建立、辨识和检验,研究人员将软件成本与软件规模联系起来建立了一个单因素的基本统计模型,并在此基础上提出了具体的误差修正模型,在进行模型检验时,使用了比拟合优度统计量更为有效的P统计量,提高了检验的准确性.根据对线性模型、二次函数模型、指数 函数模型和对数函数模型的分析,研究人员得出二次函数模型要优于常用的指数模型(COCOMO模型)这一新结论.另外,研究人员还讨论了软件规模的不同度量方式的差别以及成本模型的模糊综合评价等问题.
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