提高软件成本精度的方法包括：
采用模糊神经网络方法
使用模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）构建软件成本的快速估算模型。通过训练模型，可以比传统的神经网络模型更高效地学习并提高估算精度。
使用替代变量
引入替代变量来代替无法事先知道的软件规模的准确值。在替代变量已知的情况下，可以更准确地估计软件成本。
应用多种估算方法
结合功能点分析法（FPA）、COCOMO模型、专家估算等方法，综合考虑多种因素来提高成本估算的精度。
利用项目管理软件
采用项目管理软件进行成本控制，通过设定预算、实时监控支出和预测未来成本，确保项目在整个过程中保持对成本的精准把控。
自动化测试
通过编写测试脚本实现软件的快速、重复测试，节省人力资源，提高测试速度。自动化测试还可以确保每次测试结果的一致性，避免人为操作导致的误差，从而降低测试成本。
敏捷开发方法论
采用敏捷开发方法，通过迭代开发和频繁发布，允许早期用户反馈，降低发布后调整的成本风险。敏捷框架促进团队成员、客户和利益相关者之间的清晰沟通，减少误解和返工。
需求收集和分析
在需求收集和分析阶段投入更多精力，确保需求文档完整且清晰，减少范围蔓延的可能性，从而降低开发成本。
这些方法各有优势，可以根据具体项目需求和资源情况选择合适的方法或结合多种方法来提高软件成本估算的精度。