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基于粗集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
[摘 要] 本篇論文我們介紹了基于粗集的BP神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 識(shí)別項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)并評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。粗集(RS)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成反映了人類正常的思維機(jī)制。它融合了定性和定量的，精確和非確定的，連續(xù)和平行的 方法 。我們建立了粗集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)的混合模型，給出了軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)在實(shí)際中的早期預(yù)警模型即評(píng)估模型，提出了有效的方法。
[關(guān)鍵詞] 軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粗集
轉(zhuǎn)載于論文聯(lián)盟 本篇論文的中心是基于粗集的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)技術(shù)的高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，這樣在制定開(kāi)發(fā)計(jì)劃中，最大的減少風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，形成對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)的管理。
一、模型結(jié)構(gòu)的建立
本文基于粗集的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn) 分析 模型,對(duì)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,為項(xiàng)目進(jìn)行中的風(fēng)險(xiǎn)管理提供決策支持。在這個(gè)模型中主要是粗糙集預(yù)處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即用RS 理論 對(duì)ANN輸入端的樣本約簡(jiǎn)，尋找屬性間關(guān)系，約簡(jiǎn)掉與決策無(wú)關(guān)的屬性。簡(jiǎn)化輸入信息的表達(dá)空間維數(shù)，簡(jiǎn)化ANN結(jié)構(gòu)。本論文在此理論基礎(chǔ)上，建立一種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模型結(jié)構(gòu)。這個(gè)模型由三部分組成即：風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)單元庫(kù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警單元。
1.風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)單元庫(kù)。由三個(gè)部分功能組成： 歷史 數(shù)據(jù)的輸入，屬性約簡(jiǎn)和初始化數(shù)據(jù). 這里用戶需提供歷史的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。所謂項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),是在項(xiàng)目評(píng)價(jià)中根據(jù)各種客觀定量指標(biāo)加權(quán)推算出的一種評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)程度的客觀指標(biāo)。 計(jì)算 的方法:根據(jù)項(xiàng)目完成時(shí)間、項(xiàng)目費(fèi)用和效益投入比三個(gè)客觀指標(biāo),結(jié)合項(xiàng)目對(duì)各種資源的要求,確定三個(gè)指標(biāo)的權(quán)值。項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)可以表述成:r=f(w1,w2,w3,T,T/T0,S/S0,U/U0),R<1；式中: r 為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù);T 、T0分別為實(shí)際時(shí)間和計(jì)劃時(shí)間;S、S0分別為實(shí)際費(fèi)用和計(jì)劃費(fèi)用;U、U0分別為實(shí)際效能和預(yù)計(jì)效能;w1、w2、w3分別是時(shí)間、費(fèi)用和效能的加權(quán)系數(shù),而且應(yīng)滿足w1+w2+w3=1的條件。
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元。完成風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)單元的輸入后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元需要先載入經(jīng)初始化的核心風(fēng)險(xiǎn)因素的歷史數(shù)據(jù),進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值的訓(xùn)練,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)選取核心特征數(shù)據(jù)作為輸入，模式對(duì)xp=[xp1,xp2,.,xpn ]T,dp(網(wǎng)絡(luò)期望輸出) 提供給網(wǎng)絡(luò)。用輸入模式xp,連接權(quán)系數(shù)wij及閾值hj計(jì)算各隱含單元的輸出。
m
Ypj=1/{1+exp[-(∑wijxpi-hj)]},i =1,2,.,m;j=1,2,Λ,n ,
i=1
(2)用隱含層輸出ypj,連接權(quán)系數(shù)wij及閾值h計(jì)算輸出單元的輸出
m
Yp=1/{1+exp[-(∑wjxpi-hj)]},i=1,2,.,m;j=1,2,Λ,n,
i=1
Yp=[y1,y2,……,yn]T
(3)比較已知輸出與計(jì)算輸出, 計(jì)算下一次的隱含各層和輸出層之間新的連接權(quán)值及輸出神經(jīng)元閾值。
wj(k+1)=wj(k)+η(k)σpσpj+α[wj(k)-wj(k-1)]
h(k+1)=h(k)+η(k)σp+α[h(k)-h(k-1)]
η(k)=η0(1-t/(T+M))
η0是初始步長(zhǎng);t是 學(xué)習(xí) 次數(shù);T是總的迭代次數(shù);M是一個(gè)正數(shù),α∈(0,1)是動(dòng)量系數(shù)。σp是一個(gè)與偏差有關(guān)的值,對(duì)輸出結(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō)；σp=yp(1-yp)(dp-yp)；對(duì)隱結(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō),因其輸出無(wú)法比較,所以經(jīng)過(guò)反向推算；σpj=ypj(1-ypj)(ypwj)
(4)用σpj、xpj、wij和h 計(jì)算 下一次的輸入層和隱含層之間新的連接權(quán)值及隱含神經(jīng)元閾值。wij(k+1)=wij(k)+η(t)σpjxpi+α[wij(k)-wij(k-1)]
3.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警單元
根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系數(shù)的取值,可以將項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)狀況分為若干個(gè)區(qū)間。本文提出的劃分 方法 是按照5 個(gè)區(qū)間來(lái)劃分的:
r<0.2項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)很低,損失發(fā)生的概率或者額度很小; 轉(zhuǎn)載于論文聯(lián)盟 0.2≤r<0.4項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)較低,但仍存在一定風(fēng)險(xiǎn);
0.4≤r<0.6項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)處于中等水平,有出現(xiàn)重大損失的可能;
0.6≤r<0.8項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)較大,必須加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理,采取避險(xiǎn)措施;
0.8≤r<1項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)極大,重大損失出現(xiàn)的概率很高,建議重新考慮對(duì)于項(xiàng)目的投資決策。
總之，有許多因素 影響 著項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的各個(gè)對(duì)象，我們使用了用戶評(píng)級(jí)的方式，從風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估單元中獲得評(píng)價(jià)系數(shù)五個(gè)等級(jí)。給出各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的評(píng)價(jià)系數(shù)，衡量相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的大小。系數(shù)越低，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)越低；反之，系數(shù)越高，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)越高。
二、實(shí)證：以軟件開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)因素為主要依據(jù)
這里我們從影響項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)諸多因素中，經(jīng)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)計(jì)算，作出決策表，利用粗集約簡(jiǎn)，抽取出最核心的特征屬性 (中間大量復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程省略)�？偣渤槿〕隽鶄�(gè)主要的指標(biāo)(Personnel Management/Training，Schedule，Product Control，Safety，Project Organization，Communication)確定了6個(gè)輸入神經(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)結(jié)構(gòu)。將前十個(gè)季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，對(duì)這些訓(xùn)練樣本進(jìn)行數(shù)值化和歸一化處理，給定 學(xué)習(xí) 率η=0.0001，動(dòng)量因子α=0.01，非線性函數(shù)參數(shù)β=1.05，誤差閉值ε=0.01，經(jīng)過(guò)多次迭代學(xué)習(xí)后訓(xùn)練次數(shù)N＝1800網(wǎng)絡(luò)趨于收斂，以確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。最后將后二個(gè)季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別和分類，以判斷軟件是否會(huì)發(fā)生危機(jī)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作是有效的，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)后二個(gè)季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和計(jì)算，最后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值為r=0.57和r=0.77，該軟件開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)處于中等和較大狀態(tài)，與用專家效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)出的結(jié)果基本吻合。
參考 文獻(xiàn) ：
[1]王國(guó)胤 “Rough:集 理論 與知識(shí)獲取”[M].西安 交通 大學(xué)出版社，2001
[2]Taghi M. Khoshgoftaar, and J . C. Munson, “predicting Software Development Errors Using Complexity Metrics”, IEEE Journal of Selected Areas in Communications, vol. 8, no. 2, pp. 253～261, February 1990
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