刘鑫容，朱耀琴，曲慧杨，周军华

(1.南京理工大学计算机科学与工程学院，江苏 南京 210094； 2.复杂产品智能制造系统技术国家重点实验室，北京电子工程总体研究所，北京 100854)

0 引言

近几年来，随着导弹研制技术和社会经济的发展，导弹的研制费用也逐渐增加，如何平衡导弹研制的需求和研制过程产生的费用之间的关系，成为了一个至关重要的研究热点.要解决这个关键问题，需要一个可靠且稳定的估算方法进行费用估算，为研制出符合精度和费用要求的导弹提供参考.

近几十年来，我国不断在费用估算方面进行研究与探索，经历了一系列的方法革新.传统的费用估算方法包括工程估算法、参数估算法、类比估算法，这几种方法在早期有较多的应用，例如文献[1]利用了工程估算法，对装备再制造费用进行分解，提出了再制造费用的估算方案；文献[2]则类比Burns模型对建立了一种三代战斗机改进型的出厂费用估算模型，改善了计算精度.

上述方法多为线性方法，拥有一定的预测能力，但是无法模拟出更加复杂的产品参数关系.而此后涌现的灰色系统理论侧重于分析一些不完全确定的系统，能够应用于费用估算.在文献[3]中采用了灰色系统理论对装备费用进行估算，构建GM(1，1)模型和GM(1，1)预测模型，以实际样本证明该方法的估算效果；而神经网络通过学习样本属性和费用之间的关系估算费用，根据RBF神经网络理论建立了一种分析模型[4]，用于分析……