基于模糊类比的异构数据集软件成本分析中的工作量估算

软件工程社区的重要目标之一是使用有效且有用的模型来精确计算软件成本估算中的工作量。现有技术无法高效处理包含分类变量的数据集，包括常用的类比法。此外，成本估算的项目属性是以语言值来衡量的，其不精确性会导致解释过程时的混淆和歧义。目前尚无一套明确的模型能够高效处理包含分类变量的数据集，并在不采用经典区间和数值方法的情况下承受不精确性和不确定性等主要障碍。本文提出了一种基于模糊逻辑、语言量词和类比推理的新方法，以提高处理数值和分类数据的软件项目工作量估算的性能。该 proposed 方法的性能表明，在使用历史异构数据集时结果具有现实的验证性。结果通过平均相对误差幅度（MMRE）进行分析，表明所提出的方法比流行方法能产生更具可解释性的结果。