基于神经网络算法的风险管理模型

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基于神经网络算法的风险管理模型

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基于神经网络算法的风险管理模型

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-13页
· 研究背景及选题意义	第7-8页
· 国内外的研究现状	第8-11页
· Boehm 风险管理模型	第9-10页
· CMU/SEI 持续风险管理模型（CRM）	第10-11页
· 本文的主要工作	第11-12页
· 论文结构安排	第12-13页
第二章风险管理综述	第13-22页
· 风险管理的基本概念	第13-14页
· 风险管理的基本流程	第14-15页
· 经典的风险管理模型	第15-22页
· Barry Boehm 理论	第15页
· SEI 的CRM 模型	第15-17页
· Riskit 方法	第17-18页
· SoftRisk 风险管理模型	第18-19页
· IEEE 风险管理标准	第19-20页
· CMMI(软件能力成熟度模型集成)	第20页
· 各种模型的对比分析	第20-22页
第三章神经网络综述	第22-34页
· 神经网络的发展历史	第22-23页
· 神经网络的研究意义	第23-25页
· 生物神经元概述	第25-26页
· 人工神经元网络模型	第26-34页
· 神经元的结构模型	第26-27页
· 人工神经网络的互联模式	第27-28页
· 人工神经网络的基本模型	第28-34页
第四章基于BP 算法的软件风险管理模型	第34-47页
· 模型的建立	第34-36页
· 风险因子的采集	第36-37页
· 风险因子的重要性量化	第37页
· 风险识别	第37-39页
· 风险识别的量化	第38-39页
· 风险分析	第39-42页
· BP 模型的输出	第40-42页
· BP 训练	第42页
· BP 判定	第42页
· 风险控制	第42-44页
· 软件质量跟踪和监控	第44页
· 风险因子跟踪	第44页
· 试验结果	第44-47页
第五章总结与展望	第47-49页
· 总结	第47页
·展望	第47-49页
参考文献	第49-52页
致谢	第52-53页
攻读硕士学位期间作者参与的科研项目及成果	第53页

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