ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Automation of Large Class Code Smell Detecting and Refactoring

المؤلف الرئيسي: المساعيد، بسمه راكان (مؤلف)
مؤلفين آخرين: Al-Hroob, Aysh (Advisor) , الزبيدي، إياد (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2019
موقع: عمان
الصفحات: 1 - 81
رقم MD: 991851
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

15

حفظ في:
LEADER 03224nam a22003377a 4500
001 1505606
041 |a eng 
100 |9 534981  |a المساعيد، بسمه راكان  |e مؤلف 
245 |a Automation of Large Class Code Smell Detecting and Refactoring 
260 |a عمان  |c 2019 
300 |a 1 - 81 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة الاسراء الخاصة  |f كلية تكنولوجيا المعلومات  |g الاردن  |o 0007 
520 |a Software Quality is an important issue in the development and success of the software. It is concerned with modifications and improvements necessary to meet the evolving needs and performed during maintenance phase of Software Development Life Cycle (SDLC). The problem that is accompanied to any modification is the possible low quality of the resulted software. Large class bad smells are serious design flaws that could affect the code’s quality attributes such as understand ability and readability. These flaws could ultimately lead to difficulties in maintaining the code and adding new functionalities. This work aims to detect large class bad smells automatically to help developers and engineers to detect large class bad smells from the get-go. This support keeping the code clean and easy to be understood, thus eliminating the need to constantly referring back to the documentation every time we try to add or repair functionality. Usually, the large class bad smell is identified by using the coupling and cohesion metrics and compared to the identified class smelly elements to determine if one or more large class bad smells exist. Large Class Smell Detection (LCSD), is a proposed approach used in this work to automate the development of a large class bad smell detection model that is based on cohesion and coupling metrics. The automation of this development utilizes Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN). LCSD’s results showed that its performance is very good in finding large class bad smells. The correctness of LCSD has been measured by using binomial technique, and achieved high results, which is 96.67%. 
653 |a هندسة البرمجيات  |a تقييم جودة البرمجيات  |a تطوير البرمجيات  |a الخوارزمية الجينية  |a الشبكات العصبية  |a التماسك والاقتران 
700 |9 534556  |a Al-Hroob, Aysh  |e Advisor 
700 |9 534568  |a الزبيدي، إياد  |g Al-Zobaydi, Ayad T.  |e مشرف 
856 |u 9802-021-007-0007-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-021-007-0007-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-021-007-0007-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-021-007-0007-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-021-007-0007-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-021-007-0007-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-021-007-0007-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-021-007-0007-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-021-007-0007-O.pdf  |y الخاتمة 
856 |u 9802-021-007-0007-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
856 |u 9802-021-007-0007-S.pdf  |y الملاحق 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 991851  |d 991851 

عناصر مشابهة