[发明专利]一种新增软件项目的软件工作量预测方法

权利要求书

1.一种新增软件项目的软件工作量预测方法，其步骤为：

1)从软件项目数据库中提取若干历史软件项目，并将历史软件项目的工作量数据离散化为l个类别，并分别标注每个历史软件项目的工作量类别；

2)提取每一历史软件项目的项目属性数据，计算历史软件项目工作量类别的先验概率分布，以及每个项目属性在工作量类别上的条件概率分布，建立项目在工作量类别上的后验概率分布模型，即贝叶斯分类模型；

3)提取每一新增软件项目的项目属性数据；

4)利用所建的贝叶斯分类模型对每一新增软件项目进行分类，得到的工作量类别概率分布；

5)选取的工作量类别为使的在工作量类别上的后验概率产生最大值的类别c_t，t取值为1～l，l为自然数；

6)查找含有缺失数据的项目D_s，如果D_s在项目属性X_j上的属性值x_sj缺失，则选取其他项目中属性X_j上未出现缺失值的项目集合D_obs，j，利用D_obs，j中属性X_j上的当前值x_ij修复x_sj；

7)利用修复后的软件项目数据计算项目属性在工作量类别上的条件概率分布、工作量类别先验概率和软件项目在工作量类别上的后验概率分布；

8)重复步骤4)～7)，对项目属性在工作量类别上的条件概率分布、工作量类别先验概率和软件项目在工作量类别上的后验概率分布进行迭代计算，直到其收敛；

9)将收敛的工作量类别上的后验概率分布作为分类预测模型，对每一新增软件项目进行分类，预测出新增软件项目的工作量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述利用D_obs，j中的属性X_j上的当前值x_ij修复x_sj的方法为：首先根据D_obs，j中的属性X_j上的当前值x_ij计算一修复值然后利用替换D_s项目中属性X_j上的当前值x_ij。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于利用公式计算所述修复值其中，P^(θ)(h_i＝c_t|D_i)为上一次迭代的工作量类别概率分布，h_i为第i个软件项目的工作量类别的变量，即h_i＝c_t；x_ij取值为0或1，用于表示第i个项目中第j个项目属性的属性值所属类别；θ为迭代次数、D_i为软件项目。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于采用公式迭代计算软件项目属性在工作量类别上的条件概率分布；其中，D_mis，j为在属性X_j上出现缺失值的项目集合，n为描述项目属性的变量个数。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于采用公式迭代计算软件项目的先验概率分布；其中，l为工作量类别个数，m为项目总数。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于采用公式迭代计算软件项目在工作量类别上的后先验概率分布。

7.如权利要求1或2或3或4或5或6所述的方法，其特征在于每一软件项目的项目属性数据和工作量类别数据的数据存储格式为：项目ID、属性1：属性值、属性2：属性值、属性3：属性值、…、工作量类别。