2014
DOI: 10.18000/ijisac.50142
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Software Effort Estimation Using Genetic Algorithm

Abstract: A feed forward back propagation neural network is most commonly used to the form of artificial neural network. This algorithm being a correct procedure, it accurate result in the neural network. The estimate of this method as the training of Neural Network is compared with that of genetic algorithm, that the form of based on estimate the software effort estimation. The comparison of two methods is used to accuracy of the software effort estimation.

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“…Por outro lado, o gerenciamento de riscos em projetos de software envolve a tomada de decisões, sob incerteza, mas com base em dados sistemáticos e objetivos, a fim de melhorar as chances de sucesso nas compensações (Ye et al 2014;Kumar, Latha, & Praynlin, 2014).…”
Section: Implicações Gerenciaisunclassified
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“…Por outro lado, o gerenciamento de riscos em projetos de software envolve a tomada de decisões, sob incerteza, mas com base em dados sistemáticos e objetivos, a fim de melhorar as chances de sucesso nas compensações (Ye et al 2014;Kumar, Latha, & Praynlin, 2014).…”
Section: Implicações Gerenciaisunclassified
“…O gerenciamento de riscos, com ênfase em fatores críticos e usando as técnicas apresentadas neste estudo, tende a melhorar o processo de gerenciamento do próprio projeto, o que contribui para o lançamento de produtos de software de alta qualidade, com prazos, custos acordados, e favorecendo o sucesso da organização (Rana et al 2016;Chevers & Grant, 2017). Por outro lado, os sistemas de informação resultantes desses projetos, se realizados de acordo com as especificações confiáveis, favorecem o fluxo de informações ágeis e as necessidades de satisfação funcional que são frequentemente vitais para aumentar a capacidade competitiva da organização (Kumar, Latha, & Praynlin, 2014). Research, Society and Development, v. 9, n. 11, e58991110116, 2020 (CC BY 4.0) | ISSN 2525-3409 | DOI: http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i11.10116…”
Section: Implicações Gerenciaisunclassified
“…It usually consists of an input layer, multiple hidden layers and an output layer [9]. Through adaptable synaptic weights, each single neuron is connected to other neurons of a previous layer.…”
Section: A Feedforward Networkmentioning
confidence: 99%