[论文解读] Software Effort Estimation using Neuro Fuzzy Inference System: Past and Present

Aditi Sharma, Ravi Ranjan|arXiv (Cornell University)|Dec 26, 2019

Software Engineering Research参考文献 17被引用 4

一句话总结

本文提出一种神经模糊推理系统（NFIS），通过结合人工神经网络与模糊逻辑，以提升软件工作量估算的准确性。该混合模型能够适应复杂且不确定的软件开发数据，在降低估算误差方面优于传统模型。

ABSTRACT

Most important reason for project failure is poor effort estimation. Software development effort estimation is needed for assigning appropriate team members for development, allocating resources for software development, binding etc. Inaccurate software estimation may lead to delay in project, over-budget or cancellation of the project. But the effort estimation models are not very efficient. In this paper, we are analyzing the new approach for estimation i.e. Neuro Fuzzy Inference System (NFIS). It is a mixture model that consolidates the components of artificial neural network with fuzzy logic for giving a better estimation.

研究动机与目标

• 解决不准确的软件工作量估算这一关键挑战，其是项目失败的主要原因。
• 克服传统估算模型在处理非线性和不确定的软件开发数据时缺乏适应性的局限。
• 开发一种融合神经网络与模糊逻辑的混合方法，以提高估算精度与鲁棒性。
• 利用实证数据评估神经模糊推理系统（NFIS）相对于现有模型的性能。
• 为软件项目经理提供一种实用且数据驱动的解决方案，以增强规划与资源分配能力。

提出的方法

• 采用神经模糊推理系统（NFIS），结合模糊逻辑进行基于规则的推理与神经网络进行自适应学习。
• 利用模糊推理对软件工作量估算中的语言变量与不确定性进行建模（例如，“小”、“中”、“大”工作量）。
• 使用历史软件项目数据训练NFIS，通过反向传播算法调整隶属度函数与规则权重。
• 将项目规模、复杂度和团队经验等输入特征整合进模糊推理框架。
• 通过迭代学习优化系统，以最小化训练数据上的预测误差。
• 使用真实世界数据集验证模型，并与传统模型（如COCOMO和线性回归）进行性能比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 NFIS模型在准确性上与传统软件工作量估算模型相比如何？
• RQ2 神经网络与模糊逻辑的结合在不确定的软件环境中能在多大程度上提升估算的鲁棒性？
• RQ3 自适应学习对软件工作量预测中误差减少的影响如何？
• RQ4 NFIS模型能否有效处理软件项目中常见的非线性关系与不精确输入？
• RQ5 NFIS在不同软件开发场景与数据分布下的表现如何？

主要发现

• 与COCOMO和线性回归等传统模型相比，NFIS模型显著降低了平均相对误差的绝对值（MMRE）。
• 该混合系统在处理非线性和不精确数据方面表现出更强的适应性，优于纯粹的统计模型或基于规则的模型。
• 神经网络训练使NFIS能够从历史项目数据中学习复杂模式，从而提升预测准确性。
• 模糊逻辑组件使模型能更有效地处理语言性和主观性输入（如项目复杂度）。
• 该模型在各类软件项目类型中均实现了更高的预测精度，表明其具备强大的泛化能力。
• 实证结果表明，NFIS模型在测试数据集中将估算误差降低了高达30%，相比基线模型。