[发明专利]一种基于卷积神经网络的多维度软件项目健康度评估方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的多维度软件项目健康度评估方法，包括：对FCM模型框架进行结构定义；根据FCM模型框架，收集已完成历史软件项目的开发源数据，计算得到度量元值；利用已完成历史软件项目在验收时双方相互评价，对每个已完成历史软件项目的综合健康分数和多维度要素健康分数进行计算；采用一维卷积神经网络模型对每个健康要素子模型的权重进行训练；利用线性回归模型对综合健康子模型中的权重进行训练；选择合适的FCM模型，计算待评估的软件项目度量元，利用FCM模型计算得到软件项目健康度分数。本发明能够对大型众包平台系统中的软件项目进行公正、客观的健康度自动评估，具有高效和准确性高等特点。

主权项

1.一种基于卷积神经网络的多维度软件项目健康度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对FCM模型框架进行结构定义；步骤2，根据FCM模型框架，收集已完成历史软件项目的开发源数据，计算得到度量元值；步骤3，利用已完成历史软件项目在验收时双方相互评价，对每个已完成历史软件项目的综合健康分数和多维度要素健康分数进行计算；步骤4，采用一维卷积神经网络模型对每个健康要素子模型的权重进行训练；步骤5，利用线性回归模型对综合健康子模型中的权重进行训练；步骤6，选择合适的FCM模型，计算待评估的软件项目度量元，再利用FCM模型计算得到软件项目健康度分数。