Software reliability prediction by soft computing techniques

Kiran, N. Raj; Ravi, Vadlamani

doi:10.1016/j.jss.2007.05.005

Cited by 120 publications

(40 citation statements)

References 30 publications

(24 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…In heterogeneous ensembles, there are different individual base learners. The ensemble methods can be further classified, according to the design of their arbitrator, into linear ensembles and nonlinear ensembles (Kiran and Ravi 2008). In linear ensembles, the arbitrator combines the outputs of the base learners in a linear fashion such as averaging, weighted averaging, etc.…”

Section: Ensembles Of Computational Intelligence Modelsmentioning

confidence: 99%

Three empirical studies on predicting software maintainability using ensemble methods

2015

View full text Add to dashboard Cite

More accurate prediction of software maintenance effort contributes to better management and control of software maintenance. Several research studies have recently investigated the use of computational intelligence models for software maintainability prediction. The performance of these models, however, may vary from dataset to dataset. Consequently, ensemble methods have become increasingly popular as they take advantage of the capabilities of their constituent computational intelligence models toward a dataset to come up with more accurate or at least competitive prediction accuracy compared to individual models. This paper investigates and empirically evaluates different homogenous and heterogeneous ensemble methods in predicting software maintenance effort and change proneness. Three major empirical studies were designed and conducted taken into consideration different design such as the types of the investigated ensembles methods, types of prediction problems, used datasets, and other experimental setup. Overall empirical evidence obtained from the three studies confirms that some ensemble methods provide more accurate or at least competitive prediction accuracy compared to individual models across datasets, and thus they are more reliable.

show abstract

Section: Ensembles Of Computational Intelligence Modelsmentioning

confidence: 99%

Three empirical studies on predicting software maintainability using ensemble methods

2015

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Verilənlərin intellektual analizi və mühəndislik bilikləri metodlarından istifadə edilməsi, süni intellekt sahəsində araşdırmalarda əldə edilən nailiyyətlər sayəsində PT-nin etibarlılıq probleminin həllində yeni istiqamətlər yaranmışıdr. Son illərdə PT-nin etibarlılığının modelləşdirilməsi və proqnozlaşdırılması sahəsində real məsələlərdə meydana gələn çətinliklərin aradan qaldırılması üçün maşın təlimi (Machine Learning) və Soft kompütinq (Soft computing) metodları tətbiqi edilməyə başlanmışdır [5,6].…”

Section: Pt-nin Etibarliliq Modelləri̇ni̇n Qi̇ymətləndi̇ri̇lməsi̇ndə Sunclassified

Soft kompütinq metodları əsasında proqram təminatının etibarlılığının təmin edilməsi

Kazımov¹,

Bayramova²

2017

İnformasiya Təhlükəsizliyinin Aktual Problemləri III Respublika Elmi-Praktiki Seminarının Materialları

View full text Add to dashboard Cite

Xülasə-Məqalədə proqram təminatının qiymətləndirlməsi üçün soft kompütinq metodlarının tətbiqi haqqında məlumat verilmiş və bu metodlarının klassifikasiyası göstərilmişdir. Proqram təminatında olan səhvlərin müəyyən edilməsi və qərarın qəbul edilməsi üçün qeyri-səlis məntiq əsasında konseptual model verilmişdir.Açar sözlər-soft kompütinq, qeyri-səlis məntiq, xaos nəzəriyyəsi, neyrokompüting, genetik alqoritm I. GİRİŞHal-hazırda xüsusi təyinatlı sistemlərin informasiya və telekommunikasiya resursları daha çox qərəzli hücumlara məruz qalır. Bu da ölkənin müdafiə qabiliyyəti və vətəndaşların təhlükəsizliyi üçün ciddi təhdidlər yaradır. Ona görə də proqram sistemlərinin təhlükəsizliyinin təmin edilməsi bu günün ən aktual və mürəkkəb problemlərindən biridir.Mürəkkəb informasiya sistemlərinin yaradılma və tətbiq edilmə təcrübəsi göstərdi ki, onların istismarı zamanı baş verən problemlər əksər hallarda proqram təminatında (PT) olan səhvlərlə əlaqədardır. PT-nin kodlaşma və sınaq mərhələsində proqram kodunda olan bütün səhvlər, zəif nöqtələr aşkar edilib düzəldilməlidir. Əks halda xakerlər proqramın icra kodunda olan səhvləri taparaq öz hücumlarını reallaşdırmaq üçün istifadə edə bilərlər. Müdafiə mexanizmlərinin pozulması zamanı yarana biləcək risklərin dəyəri çox yüksək ola bilər. Məhz bu səbəbdən də PT-nin etibarlılığı onun keyfiyyət xarakteristikalarından ən vacib olanı kimi qiymətləndirilir. PT-nin etibarlılığı proqram məhsulunun verilən şəraitdə və verilən vaxt müddətində müəyyən funksiyaları kifayət qədər böyük dəqiqliklə yerinə yetirə bilmək qabiliyyətidir [1]. II. PT-nin ETIBARLILIĞININ QİYMƏTLƏNDİRİLMƏSİMürəkkəb proqram sistemlərində baş verən proseslərin dinamikası, mürəkkəbliyi və qərəzli təhdidlərin yeni tiplərinin meydana gəlməsi PT-nin etibarlılığının təmin edilməsi məsələlərini daha da mürəkkəbləşdirir. PT-nin etibarlılığını birbaşa qiymətləndirmək mümkün deyil və kritik proqramlarda etibarlılığa qoyulan tələblər çox yüksək olduğundan bu sahədə görülən işlərin həcmi bir neçə dəfə artır.PT-nin etibarlılığını təmin etmək üçün səhvlər haqqında xəbərdarlıq edən və onların qarşısını alan, eyni zamanda bu səhvlərin yaranması zamanı proqramın fəaliyyətini davam etdirməyə imkan verən effektiv metod və vasitələrin işlənilməsi və tətbiq edilməsi vacibdir.PT-nin etibarlılığının qiymətləndirilməsi üçün müxtəlif riyazi modellər mövcuddur [2]. PT-nin etibarlılıq modelləri işlənilmə və sınaq mərhələlərində proqram təminatında olan səhvlərin sayını dəqiq proqnozlaşdırmağa, proqram məhsulunun buraxılış tarixini müəyyən etməyə, resursları düzgün bölməyə və proqram təminatının müşayiət edilməsinə lazım olan xərcləri düzgün qiymətləndirməyə imkan verir.PT-nin etibarlılığının qiymətləndirilməsinin klassik etibarlılıq modellərində proqram kodunun struktur xüsusiyyətləri (proqram modullarının sayı, operatorların sayı, altsistemlərin və modullararası interfeyslərin sayı, mürəkkəbliyi və s.), və sınaqlar zamanın müəyyən edilən bəzi parametrlər (imtinaların zamandan asılılığı, imtinaların sayı, səhvlərin sayı, səhvlərin tapılma m...

show abstract

“…A number of studies have shown encouraging results using artificial neural networks (ANNs) as the prediction technique [23,30]. Cai et al [10] observed that the prediction results of ANNs show a positive overall pattern in terms of probability distribution but were found to be poor at quantitatively estimating the number of software faults.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Using Faults-Slip-Through Metric as a Predictor of Fault-Proneness

Afzal

2010

2010 Asia Pacific Software Engineering Conference

View full text Add to dashboard Cite

Software reliability prediction by soft computing techniques

Cited by 120 publications

References 30 publications

Three empirical studies on predicting software maintainability using ensemble methods

Three empirical studies on predicting software maintainability using ensemble methods

Soft kompütinq metodları əsasında proqram təminatının etibarlılığının təmin edilməsi

Using Faults-Slip-Through Metric as a Predictor of Fault-Proneness

Contact Info

Product

Resources

About