ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Failures Prediction Approach in Agile Software Development

المؤلف الرئيسي: العجالين، بلقيس (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الحروب، عايش (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2020
موقع: عمان
الصفحات: 1 - 56
رقم MD: 1097229
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة الاسراء الخاصة
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

27

حفظ في:
المستخلص: يعد التنبؤ بفشل البرمجيات نشاطا مهما أثناء تطوير البرمجيات الرشيقة حيث يمكن أن يساعد المديرين على تحديد وحدات الفشل. وبالتالي، يمكن أن تقلل من وقت الاختبار والتكلفة وتعيين موارد الاختبار بكفاءة. للتأكد من احتمال فشل تطوير البرنامج في مستوى معين، هناك طريقتان تستخدمان في هذا العمل، Support Vector Machine (SVM) لتحديد العوامل التي تؤدي إلى الفشل، ولتحديد المتغيرات التابعة والمستقلة تم استخدام معامل الارتباط (CC). في هذا البحث، تم استخدام Studio9.4 RapidMiner لتنفيذ جميع الخطوات المطلوبة من إعداد البيانات الأولية إلى تصور النتائج وتقييم المخرجات، وكذلك التحقق منها وتحسينها في بيئة موحدة. تم استخدام مجموعتي بيانات في هذا العمل، وتشير نتائج المجموعة الأولى إلى أن النسبة المئوية للفشل في التنبؤ بالوقت المستخدم في الاختبار هي لجميع الصفوف البالغ عددها 181 صفا، ولجميع أوقات الاختبار المسجلة، وهي 3% لمتوسط الوقت بين الإخفاقات (MTBF). حيث حقق SVM نجاحا بنسبة 97% في التنبؤ مقارنة بالأعمال السابقة التي أشارت نتائجها إلى أن استخدام وقت التأخير الإداري (ADT) حقق معدل نجاح إجمالي ذو دلالة إحصائية بنسبة 93.5% في الوقت نفسه، تشير نتيجة مجموعة البيانات الثانية إلى أن النسبة المئوية للفشل في التنبؤ بالوقت المستخدم أو التجربة في الاختبار هي لجميع الصفوف 1091، لجميع أوقات الاختبار المسجلة، 1.5% لـ MTBF، حقق SVM توقع 98.5%.

عناصر مشابهة