基于粗集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估

1、基于粗集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程風(fēng)險(xiǎn)評估摘要本篇論文我們先容了基于粗集的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別工程標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)并評估工程風(fēng)險(xiǎn)。粗集(rs)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成反響了人類正常的頭腦機(jī)制。它交融了定性和定量的，準(zhǔn)確和非確定的，一連寧靜行的要領(lǐng)。我們創(chuàng)立了粗集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并舉行屬性約簡的混淆模子，給出了軟件工程風(fēng)險(xiǎn)在現(xiàn)實(shí)中的早期預(yù)警模子即評估模子，提出了有用的要領(lǐng)。關(guān)鍵詞軟件工程風(fēng)險(xiǎn)辦理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粗集本篇論文的中央是基于粗集的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)技能的高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，如許在訂定開拓籌劃中，最大的淘汰風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的概率，形成對高風(fēng)險(xiǎn)的辦理。一、模子布局的創(chuàng)立本文基于粗集的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)闡發(fā)模子,對工程標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)舉行評估,為工程舉行中的

2、風(fēng)險(xiǎn)辦理提供決議支持。在這個(gè)模子中重要是粗糙集預(yù)處置懲罰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，即用rs理論對ann輸入端的樣本約簡，探求屬性間干系，約簡掉與決議無關(guān)的屬性。簡化輸入信息的表達(dá)空間維數(shù)，簡化ann布局。本論文在此理論底子上，創(chuàng)立一種風(fēng)險(xiǎn)評估的模子布局。這個(gè)模子由三部門構(gòu)成即：風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)單位庫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單位、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警單位。1.風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)單位庫。由三個(gè)部門成效構(gòu)成：汗青數(shù)據(jù)的輸入，屬性約簡和初始化數(shù)據(jù).這里用戶需提供汗青的工程風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。所謂工程風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),是在工程評價(jià)中根據(jù)種種客不雅定量指標(biāo)加權(quán)推算出的一種評價(jià)工程風(fēng)險(xiǎn)程度的客不雅指標(biāo)。盤算的要領(lǐng):根據(jù)工程完成時(shí)間、工程用度和效益投入比三個(gè)客不雅指標(biāo),結(jié)合工程對種

3、種資源的要求,確定三個(gè)指標(biāo)的權(quán)值。工程風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)可以表述成:r=f(1,2,3,t,t/t0,s/s0,u/u0),r1；式中:r為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù);t、t0別離為現(xiàn)實(shí)時(shí)間和籌劃時(shí)間;s、s0別離為現(xiàn)實(shí)用度和籌劃用度;u、u0別離為現(xiàn)實(shí)效能和估計(jì)效能;1、2、3別離是時(shí)間、用度和效能的加權(quán)系數(shù),并且應(yīng)滿意1+2+3=1的條件。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單位。完成風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)單位的輸入后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單位必要先載入經(jīng)初始化的焦點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)因素的汗青數(shù)據(jù),舉行網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值的練習(xí),可以得到輸入層與隱含層、隱含層與輸出層之間的權(quán)值和閥值。(1)拔取焦點(diǎn)特性數(shù)據(jù)作為輸入，形式對xp=xp1,xp2,.,xpnt,dp(網(wǎng)絡(luò)盼望輸出)提供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)

4、。用輸入形式xp,毗連權(quán)系數(shù)ij及閾值hj盤算各隱含單位的輸出。ypj=1/1+exp-(ijxpi-hj),i=1,2,.,;j=1,2,n,i=1(2)用隱含層輸出ypj,毗連權(quán)系數(shù)ij及閾值h盤算輸出單位的輸出yp=1/1+exp-(jxpi-hj),i=1,2,.,;j=1,2,n,i=1yp=y1,y2,ynt(3)比力輸出與盤算輸出,盤算下一次的隱含各層和輸出層之間新的毗連權(quán)值及輸入迷經(jīng)元閾值。j(k+1)=j(k)+(k)ppj+j(k)-j(k-1)h(k+1)=h(k)+(k)p+h(k)-h(k-1)(k)=0(1-t/(t+)0是初始步長;t是學(xué)習(xí)次數(shù);t是總的迭代次數(shù);

5、是一個(gè)正數(shù),(0,1)是動(dòng)量系數(shù)。p是一個(gè)與缺點(diǎn)有關(guān)的值,對輸出結(jié)點(diǎn)來說；p=yp(1-yp)(dp-yp)；對隱結(jié)點(diǎn)來說,因其輸出無法比力,以是顛末反向推算；pj=ypj(1-ypj)(ypj)(4)用pj、xpj、ij和h盤算下一次的輸入層和隱含層之間新的毗連權(quán)值及隱含神經(jīng)元閾值。ij(k+1)=ij(k)+(t)pjxpi+ij(k)-ij(k-1)3.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警單位根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)系數(shù)的取值,可以將工程標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)分為多少個(gè)區(qū)間。本文提出的分別要領(lǐng)是根據(jù)5個(gè)區(qū)間來分別的:r0.2工程標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)很低,喪失產(chǎn)生的概率大概額度很小;0.2r0.4工程標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)較低,但仍存在必然風(fēng)險(xiǎn);0.4r0.6工程標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)

6、處于中等程度,有出現(xiàn)龐大喪失的大概;0.6r0.8工程標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)較大,必需增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)辦理,接納避險(xiǎn)方法;0.8r1工程標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)極大,龐大喪失出現(xiàn)的概率很高,發(fā)起重新思量對付工程標(biāo)投資決議?？傊泻芏嘁蛩赜绊懼こ田L(fēng)險(xiǎn)的各個(gè)工具，我們利用了用戶評級(jí)的方法，從風(fēng)險(xiǎn)評估單位中得到評價(jià)系數(shù)五個(gè)品級(jí)。給出各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的評價(jià)系數(shù)，權(quán)衡相干風(fēng)險(xiǎn)的大校系數(shù)越低，工程風(fēng)險(xiǎn)越低；反之，系數(shù)越高，工程風(fēng)險(xiǎn)越高。二、實(shí)證：以軟件開拓風(fēng)險(xiǎn)因素為重要根據(jù)這里我們從影響工程風(fēng)險(xiǎn)諸多因素中，經(jīng)工程風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)盤算，作出決議表，利用粗集約簡，抽取出最焦點(diǎn)的特性屬性(中央大量龐大的盤算歷程省略)。統(tǒng)共抽取出六個(gè)重要的指標(biāo)(persnnela

7、nageent/training，shedule，prdutntrl，safety，prjetrganizatin，uniatin)確定了6個(gè)輸著迷經(jīng)元，根據(jù)需求網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元選為13個(gè)，一個(gè)取值在0到1的輸出三層神經(jīng)元的bp網(wǎng)絡(luò)布局。將前十個(gè)季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為練習(xí)樣本數(shù)據(jù)，對這些練習(xí)樣本舉行數(shù)值化和歸一化處置懲罰，給定學(xué)習(xí)率=0.0001，動(dòng)量因子=0.01，非線性函數(shù)參數(shù)=1.05，偏向閉值=0.01，顛末屢次迭代學(xué)習(xí)后練習(xí)次數(shù)n1800網(wǎng)絡(luò)趨于收斂，以確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。末了將后二個(gè)季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，輸入到練習(xí)好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系舉行識(shí)別和分類，以斷定軟件是否會(huì)產(chǎn)生危急。實(shí)行效果表白，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要領(lǐng)舉行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警事情是有用的，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要領(lǐng)對后二個(gè)季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)舉行處置懲罰和盤算，末了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)實(shí)輸出值為r=0.57和r=0.77，該軟件開拓風(fēng)險(xiǎn)處于中等和較大狀態(tài)，與用專家效績評價(jià)要領(lǐng)評價(jià)出的效果根本符合。參考文獻(xiàn)：1王國胤“rugh:集理論與知識(shí)獲缺.西安交通大學(xué)出書社，20012taghi.khshgftaar,andj.unsn,“preditingsftaredevelpenter