34、软件工作量估计与手写字符识别技术研究

软件工作量估计与手写字符识别技术研究

在软件开发和字符识别领域，不断有新的技术和方法涌现，以提高工作效率和准确性。本文将介绍两种不同的研究成果，一种是基于A - CNN算法的软件工作量估计方法，另一种是手写梵文脚本短尺度字符识别技术。

基于A - CNN算法的软件工作量估计

在软件项目中，准确估计工作量是至关重要的。传统的估计方法在准确性和执行时间等方面存在一定的局限性。而基于A - CNN算法的软件工作量估计方法为解决这些问题提供了新的思路。

性能分析

研究人员对提出的A - CNN方法和现有的CNN、RNN、DBN、DNN方法进行了性能分析，主要从准确性和执行时间两个方面进行评估，具体数据如下表所示：
| 数据集 | 提出的A - CNN | CNN | RNN | DBN | DNN |
| — | — | — | — | — | — |
| 准确性 | | | | | |
| Desharnais | 87.45 | 78.85 | 67 | 71.25 | 73 |
| COCOMO81 | 89.75 | 82.13 | 69.58 | 74 | 77.89 |
| COCOMONASA60 | 91.56 | 85.12 | 73.87 | 78 | 82 |
| COCOMONASA93 | 96.63 | 89.86 | 77 | 83.74 | 87.96 |
| 执行时间（s） | | | | | |
| Desharnais | 562 | 783 | 1019 | 9