在软件项目的投资、开发以及实施过程中,风险是时时存在的。而且随着软件系统复杂度和需求的不断增长,风险管理的作用变得越来越突出。因此,如何辨识风险、分析风险以及控制风险,降低风险发生的概率或造成的损失,是一个亟待解决的问题。本文首先回顾和分析了国内外研究现状,指出了当前要解决的主要问题;然后,从风险这一概念入手,对风险管理以及软件风险管理进行了简要的分析,详细说明了风险管理的理论基础以及软件项目风险管理相对于其它项目风险管理的特殊性。介绍了4套典型的风险管理体系,分析了各个体系的特点,并对这些风险管理体系进行了比较;第三,在构建软件项目风险评价体系的基础上,提出一种基于人工神经网络的软件项目投资风险评价模型。并通过实际IT项目评价数据的验证,说明该模型能够利用已知的样本数据进行有效的软件项目投资风险评价。在构建风险评价模型过程中,采用因子分析的方法对样本数据进行降维处理,同时利用了一种基于黄金分割原理的优化算法确定隐含层节点数;第四,提出一种动态软件项目开发风险管理模型。该模型通过风险跟踪模块实时监控风险状态,并根据风险状态的变化不断调整风险列表,使整个风险管理活动在一个具有持续反馈功能的风险管理流程当中进行,从而实现了动态的风险管理过程;第五,针对风险分析模块提出了一种基于贝叶斯网络的风险分析方法及其实现过程,并利用实际案例说明贝叶斯网络在软件项目风险分析过程中的应用过程。该方法能够根据不断更新的风险数据改变各个风险节点的状态,是支持软件开发过程中实现动态风险管理的基础。详细分析了贝叶斯网络的建模过程,即贝叶斯网络的结构学习过程和贝叶斯网络的参数学习过程。最后,总结全文,并指出该领域可能的发展方向。