【摘 要】
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软件成本估算是软件开发过程中一项非常重要的活动,但现有的方法在准确估算软件成本方面还存在不足。针对软件成本估算不够准确的现状,提出了一种基于RBF神经网络的软件成本
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软件成本估算是软件开发过程中一项非常重要的活动,但现有的方法在准确估算软件成本方面还存在不足。针对软件成本估算不够准确的现状,提出了一种基于RBF神经网络的软件成本估算模型。该模型采用样本聚类的方法确定隐含层节点数,利用遗传算法对隐层节点中心值和高斯函数的宽度进行优化,利用线性最小二乘法训练网络的权值。实验证明,该模型能够准确有效地估算软件成本。
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