在软件生命周期早期,需要对目标软件的规模、工作量和进度做出合理的预测,才能对项目实施良好的计划和控制。软件处在早期阶段时,需求往往不完善或存在不确定性,能够利用的只有过去同类型项目的经验或数据。而其它方法如功能点和代码行在早期估算应用过程中,有一定的局限性。因此,进行类比估算的早期应用研究具有重要的理论和应用价值。类比估算方法是基于案例推理技术在软件成本估算中的具体应用,它利用以前存在的相似项目信息来预测目标项目的属性值。类比方法在实际应用过程中,有一些其它方法不可比拟的优势,如直观易懂、容易被用户接受等,在没有统计关系可以利用的情况下也能够发挥作用,并且不需要校准。因此,将类比方法应用于软件估算早期也是充分发挥其优势的一种选择。针对类比方法应用于软件早期估算研究,本文主要做了几点工作:一是在类比估算四个基本步骤的框架下,详细说明了类比估算应用于软件估算所必须进行的相关操作,并参照案例推理系统把类比估算过程描述为一个从数据收集、属性选取开始,到估算报告输出、结果重用的循环结构。二是将类比估算方法应用于早期估算中,对估算范围、内容及相关的精度要求都作了说明,探讨了早期估算需要注意的一些问题。同时,根据早期估算的特点,提出采用测试模式与估算模式相结合的双模式估算方法提高估算的可靠性,以及运用精度分布函数来分析估算误差的变化并调整相应参数的方式,提高估算的准确性。三是根据估算实践,成功的估算出了软件项目早期的规模、工作量和进度等属性值,从实际应用的角度论证了关于提高类比估算精度的改进方法是可行的、合理的。而且还提出了针对大数据集的计算优化方法,不仅大大降低了估算过程中的计算量,也一定程度上避免次要因素的影响,提高了估算的可信度。另外,本文还总结介绍了估算过程的误差度量、数据集的可靠评估、估算方法的评价等三个方面综合评价的估算评价体系。还针对类比方法的数据依赖性,对其中的问卷调查数据收集方法做了简要说明,并设计了调查问卷。类比方法是一种应用前景很广阔的基于学习的方法,在软件开发早期能够成功使用,在软件生命周期的各个阶段也一定能够成功使用。