ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







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:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

46

حفظ في:
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