| LEADER |
04752nam a22003497a 4500 |
| 001 |
1499916 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 515355
|a الصغير، هبه عبدالكريم
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Software Fault Prediction Using Optimization Algorithms with Genetic Algorithm
|
| 246 |
|
|
|a التنبؤ بأخطاء البرمجيات باستخدام خوارزميات التحسين وخوارزمية الجينات
|
| 260 |
|
|
|a اربد
|c 2018
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 124
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة اليرموك
|f كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب
|g الاردن
|o 0075
|
| 520 |
|
|
|a التنبؤ بخطأ البرمجيات هي عملية تطوير وحدات تستخدم من قبل المطورين لمساعدتهم على اكتشاف الطبقات المعيبة أو الوحدات المعيبة في المراحل المبكرة من دورة حياة تطوير البرمجيات ولتحديد الوحدات التي تحتاج إلى أكثر إعادة بناء في مرحلة الصيانة. اعتمادية البرامج تعني احتمالية حدوث الفشل خلال فترة من الزمن، لذلك عندما نصف نظاما بأنه غير موثوق به يعني أنه يحتوي على العديد من الأخطاء، يمكن قبول هذه الأخطاء في بعض الأنظمة، ولكنها قد تؤدي إلى مشكلات حرجة في الأنظمة الهامة مثل الطائرات ومكوك الفضاء والأنظمة الطبية. لذلك، يعد تحديد وحدات البرامج المعطلة خطوة أساسية لأن ذلك يساعد على تحديد الوحدات التي تحتاج إلى أكثر إعادة بناء واختبار. في هذه الأطروحة، تم تطوير ستة طرق من خلال دمج خوارزمية الوراثة مع مصنف SVM وخوارزميات تحسين أخرى للتنبؤ بخطأ البرامج. في الطريقة الأولى، تم دمج خوارزمية الوراثة مع SVM، وفي الطريقة الثانية المطورة تم دمج خوارزمية سرب الجسيمات مع SVM، وفي الطريقة الثالثة المطورة تم دمج خوارزمية الحيتان مع SVM، والطريقة الرابعة هي عملية دمج خوارزمية الوراثة مع مصنف SVM وخوارزمية سرب الجسيمات، والطريقة الخامسة هي عملية دمج خوارزمية الوراثة مع مصنف SVM وخوارزمية الحيتان، وآخر نهج مطور هي عملية دمج خوارزمية الوراثة، خوارزمية سرب الجسيمات، خوارزمية الحيتان ومصنف SVM كاعتقاد بأنها تقنية أفضل للتنبؤ بأخطاء البرمجيات. تم تطبيق جميع الطرق المطورة على 24 مجموعة بيانات (12- NASAMDP و 12 مشروعات مفتوحة المصدر)، حيث يتم اعتبار NASAMDP كمجموعة بيانات واسعة النطاق، وتعتبر المشاريع مفتوحة المصدر كمجموعة بيانات صغيرة الحجم. تشير النتائج إلى أن عملية دمج خوارزمية الوراثة مع خوارزميات التحسين ودمجها مع SVM يحسن أداء عملية التنبؤ بأخطاء البرامج عندما يتم تطبيقها على مجموعات البيانات كبيرة الحجم وصغيرة الحجم والتغلب على القيود والمشاكل التي كانت في الدراسات السابقة.
|
| 653 |
|
|
|a التنبؤ بأخطاء البرمجيات
|a نظم المعلومات الحاسوبية
|a خوارزميات التحسين
|a خوارزمية الجينات
|a خوارزمية الوراثة
|a مصنف SVM
|
| 700 |
|
|
|9 515356
|a عكور، محمد
|g Akour, Mohammed
|e مشرف
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-6.pdf
|y 6 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-012-0075-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 958092
|d 958092
|
