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一种基于模糊决策树的软件工作量估算方法

作　者: 张朝杰
导　师: 尹俊文
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 计算机技术
关键词: 软件估算 工作量估算模型 模糊决策树
分类号: TP311.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


软件估算是软件项目管理的关键组成部分,软件项目估算的精准与否事关软件项目的成败。由于软件开发是个渐进的过程,我们对项目的特征及影响项目进展的主要因素的认识与把握,只有随着项目的开展才逐渐清晰明确;另外,影响软件准确估算的各种因素也是一个逐渐明确的过程。传统的估算技术,仅能利用小部分反映项目特征的数据,处理定性数据和确切数据未知而一般常识已知时的数据的能力明显不足。基于模糊集合理论的模糊技术能够处理复杂的、非线性的动态问题,而决策树算法是一种以实例为基础的归纳学习算法,我们试图把模糊逻辑和决策树技术进行融合,将基于ID3算法的模糊决策树算法应用于软件工作量估算。本文首先介绍了模糊集合、模糊逻辑以及模糊决策树的一般概念,较详细地论述了模糊决策树的构建环节。其后,对以往研究中的软件估算模型性能评估准则和标准进行了综述,阐述了基于ID3的模糊决策树工作量估算方法的一般过程。最后,在Desharnais数据集上,对提出的软件工作量估算模型进行了研究;着重考察了模糊决策树节点停止分裂标准对模型性能的影响,并对去模糊化方法的对模型性能的影响进行了探索。并使用ISBSGv9数据集验证了方法的适用性。通过研究,本文发现在模糊决策树软件工作量估算模型的构建中,节点停止划分标准对模型性能有很大的影响,不同的标准对模型性能的影响力度不同;模型性能同时也受到去模糊化方法的影响。在研究中,也发现基于ID3的模糊决策树有着符合人们思维习惯的语言值的表达,这一点可使其构建、预测过程易被理解和接受。但是同经典决策树相比,模糊决策树亦有劣势。比如,模糊决策树的模糊化、去模糊化以及判定属性的选择和节点的划分计算复杂;另外,由于模糊决策树的特性,样本可以隶属于多个节点,使得模糊决策树结构较经典决策树的要复杂。

全文目录


摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章 绪论  11-18
  1.1 背景  11-12
  1.2 研究目的和意义  12-13
    1.2.1 研究目的  12-13
    1.2.2 研究的意义  13
  1.3 相关研究  13-16
    1.3.1 模糊决策树  13-15
    1.3.2 模糊逻辑应用于软件估算的研究  15-16
  1.4 本论文主要工作及章节安排  16-18
    1.4.1 本论文主要工作  16
    1.4.2 章节安排  16-18
第二章 模糊逻辑和模糊决策树  18-36
  2.1 模糊集合  18-23
    2.1.1 模糊集合  18-20
    2.1.2 模糊集合的运算  20-22
    2.1.3 模糊变量  22-23
  2.2 模糊逻辑  23-25
    2.2.1 模糊命题  23-24
    2.2.2 模糊推理  24-25
  2.3 模糊决策树  25-36
    2.3.1 ID3 算法  25-27
    2.3.2 模糊决策树  27-32
    2.3.3 去模糊化  32-36
第三章 基于模糊决策树的软件工作量估算模型  36-48
  3.1 历史软件项目数据预处理  36-40
    3.1.1 数据集成  37
    3.1.2 数据清理  37-38
    3.1.3 数据模糊化  38-40
  3.2 模糊决策树估算模型的构建  40-42
    3.2.1 模糊决策树的生长  41
    3.2.2 节点停止划分标准  41
    3.2.3 模型评估策略  41-42
    3.2.4 估算新项目  42
  3.3 软件估算模型的评估  42-48
    3.3.1 软件估算模型评价准则  42-44
    3.3.2 软件估算模型性能评价指标  44-45
    3.3.3 软件估算模型的性能评估策略  45-48
第四章 模糊决策树估算模型应用实例  48-65
  4.1 数据模糊化处理  48-51
    4.1.1 数据集介绍  48-49
    4.1.2 数据模糊化  49-51
  4.2 模型构建实验设计  51-54
    4.2.1 停止划分节点的条件设定  51-52
    4.2.2 去模糊化方法设计  52-53
    4.2.3 模型性能评价指标的选取  53-54
  4.3 结果及其分析  54-61
    4.3.1 节点划分标准对模型性能的影响  55-59
    4.3.2 权重类型和去模糊方法对模型性能的影响  59-60
    4.3.3 Desharnais 数据集上不同模型的性能对比  60-61
  4.4 模糊决策树工作量估算方法适用性  61-64
    4.4.1 数据集模糊化处理  62-63
    4.4.2 验证实验设计  63
    4.4.3 结果及其分析  63-64
  4.5 讨论  64-65
第五章 结论  65-66
结束语  66-67
致谢  67-68
参考文献  68-75
作者在学期间取得的学术成果  75-76
附录A Desharnais 数据集  76-79
附录B 10-折交叉验证样本抽样表  79-80
附录C 实验结果数据  80-96
附录D 验证实验数据  96

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程
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