Software Projects Effort Estimation Using Deep-Learning Technique and ISBSG Dataset
| العنوان بلغة أخرى: |
تقدير جهد البرمجيات باستخدام تقنية التعلم العميق وقاعدة بيانات ISBSG |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الشحادات، عبدالغفار ابراهيم فوزي (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | المخادمة، خالد عبدالكريم (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2019
|
| موقع: | الزرقاء |
| الصفحات: | 1 - 59 |
| رقم MD: | 1013858 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الهاشمية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
80
| المستخلص: |
أحد أبرز التحديات التي تواجه مدراء المشاريع البرمجيات هي القدرة على تقدير الجهد اللازم لتنفيذ المشروع. هناك درجة من الخطأ في قيمة الجهد المتوقعة. لذلك قامت العديد من الأبحاث لتقليل نسبة الخطأ. مثل كوكمو. مؤخرا تم استخدام تعلم الالة في تقيم تلك الجهود. تعلم الالة يعتمد بشكل أساسي على التعلم عن طريق الأمثلة. هذه الرسالة تقدم قابلية تطبيق التعلم العميق في تقدير الجهود اللازمة لتنفيذ مشاريع البرمجيات من خلال تحويل ISBSG النموذج معرفي. المساهمة الرئيسية لهذه الرسالة هي دراسة قابلية تطبيق التعلم العميق في تقدير الجهد اللازم لتحقيق المشروع البرمجي. وتحليل أثر خصاص المشروع على تقدير الجهد اللازم لتحقيق المشروع البرمجي. الاختلاف في هذه الرسالة هو استخدام التعلم العميق في تقدير الجهد اللازم لتحقيق المشروع البرمجي. ودراسة شاملة لأثر اغلب خصاص المشروع البرمجي على تقدير الجهد اللازم لتحقيق المشروع البرمجي. الدافع الرئيسي لهذه الرسالة هو مساعدة مهندس البرمجيات على تقدير الجهد اللازم لتحقيق المشروع البرمجي بشكل أكثر دقة. هذه الرسالة توضح أن التعليم العميق قابل للاستخدام في تقدير الجهد اللازم لتحقيق المشروع البرمجي بنسبة خطأ لا تتجاوز الثلاث بالمئة. وتوضح أن الميزات الرقمية للمشروع (عدد المدخلات-عدد الملفات–عدد المخرجات-عدد الاستعلامات-عدد واجهات المستخدم) تمتلك التأثير الأكبر على تقدير الجهد اللازم لتحقيق المشروع البرمجي. كما توضح أن تطبيقات إدارة الملفات تمتلك نسبة خطأ في تقدير الجهد اللازم لتحقيق المشروع البرمجي اعلى من الأنواع الأخرى من التطبيقات البرمجية. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Effort Estimation for Software Projects
بواسطة: هناندة، حمزة سمير حسين منشور: (2023) -
Optimizing Support Vector Machine Using Grey Wolf Optimizer for Software Effort Estimation
بواسطة: المهيرات، مثنى فتحي منشور: (2019) -
Improving Software Defects Prediction Using Feature Selection and Data Mining Techniques
بواسطة: اللطايفة، مروة عبدالله محمد منشور: (2018) -
Detection And Visualization Of Non-Linear Structures In Large Datasets Using Exploratory Projection Pursuit Laboratory (EPP-Lab) Software
بواسطة: Marie-Sainte, Souad Larabi منشور: (2017) -
Combining Machine Learning with Use-Case Point for Enhancing Software Estimation
بواسطة: الربابعة، نعمة صالح أحمد منشور: (2022)
