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申请/专利权人：盐城欢之乐网络科技有限责任公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的软件项目开发成功率预测方法及系统，属于软件开发管理技术领域，方法包括项目数据收集、分类预处理、成功率影响因素分析、开发成功率预测和软件项目开发管理。本发明采用项目工作量和项目积极性双任务预测作为前置条件并进一步预测整体成功率的方法，提高了软件项目开发成功率预测的整体深度和可用维度；采用协同多任务分析模型，进行项目工作量评估和项目团队积极性评估，保留了两项任务的特征相关性和联系性，提高了预测的整体效率和准确性；采用结合参数优化的改进多层双向门控循环网络，进行软件开发成功率预测，优化了多层感知器对于序列数据的处理能力，进一步提高了模型的预测准确性。
主权项：1.基于深度学习的软件项目开发成功率预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：项目数据收集；步骤S2：分类预处理；步骤S3：成功率影响因素分析，依据所述项目开发成功率预测优化数据，采用协同多任务分析模型，进行项目工作量评估和项目团队积极性评估，得到影响因素分析数据；步骤S4：开发成功率预测，依据项目开发成功率预测优化数据和影响因素分析数据，采用结合参数优化的改进多层双向门控循环网络，进行软件开发成功率预测，得到软件开发成功率预测数据；步骤S5：软件项目开发管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 盐城欢之乐网络科技有限责任公司 基于深度学习的软件项目开发成功率预测方法及系统
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