随着软件系统需求的不断增长,软件界的问题也越来越多。导致项目失败或者延期、超出预算或品质低劣的问题,被业内人士称之为“软件危机”。在软件项目开发过程中,风险是时时存在的。因此,如何准确识别风险,对风险进行评价和分析,制定风险控制方案,将风险消灭或者减至最小或可以接受的水平,是一个亟待解决的问题。 本文首先介绍了软件项目风险管理的基础理论,对其进行了总结和归纳。在理论研究的基础上,分析了经典风险管理模型,并对该模型进行了改进。然后重点论述了改进模型中最重要的风险评价过程的内容与实施方案。在对传统的风险分析方法进行研究的基础上,提出了将神经网络引入软件风险定量分析中的解决方案,利用BP神经网络模型的智能分析能力对软件风险进行有效评价,并论述和证明了该风险模型的有效性。最后,本文给出了软件项目风险管理系统的整体设计和风险评价模块的设计与实现过程。 本文所论述的基于BP神经网络技术的软件综合风险分析方法,弥补了传统的风险分析方法中只对单独风险因素进行分析的不足,使综合风险分析定量化成为可能。 本文对软件项目风险管理中进一步需要研究的问题,也作了较为深入的探讨。