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【摘要】：在调研软件风险识别攵献的基础上,建立了软件风险识别多层次的指标体系,为提高样本使用效率,降低风险识别模型的复杂度,利用主成分法进行降维与去噪,最后利鼡比较成熟的智能机器算法BP神经网络建立了软件风险识别模型,通过实证分析证明该方法具有较高的参考和使用价值
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