Förutsägelse av programvarufel innebär identifiering av felpronenta delar i programvaran. Detta gör det möjligt att fokusera testaktiviteter på de programvarumoduler som förutspås vara felbenägna. Som vi kan se i litteraturen används många mjuka datortekniker för att göra mer exakta förutsägelser tidigare. Förutsägelse av programvarufel har dock inte blivit rutinaktivitet i programvaruutvecklingsprocessen, eftersom de flesta använda metoder kräver historiska data för att träna modellen. Insamlingen av historiska uppgifter är i själva verket inte ett enkelt arbete och också insamlade uppgifter representerar det projekt som observerades. Det kanske inte går att återanvända för olika projekt. För att övervinna dessa problem, användning av Mamdani typ suddig inference system för att förutsäga programvara fel benägna moduler föreslås i denna studie. En annan orsak är att eliminera de nackdelar som härrör från den lilla storleken på data. I denna studie, objektorienterade mått är att föredra på grund av utbredd användning av objektorienterade tekniker. Experimentella resultat visar att fuzzy inference systems är framgångsrika och kan konkurrera med metoder som tidigare använts i litteraturen. Programvarufelsförutsägelse, objektorienterade mätvärden, luddiga inferenssystem.
Erturk och Sezer använde FIS med objektorienterade mått för att förutsäga programfel för första gången REF.
SOFTWARE FAULT PREDICTION USING FUZZY INFERENCE SYSTEM AND OBJECT-ORIENTED METRICS
{'venue': 'Software Engineering / 811: Parallel and Distributed Computing and Networks / 816: Artificial Intelligence and Applications', 'journal': 'Software Engineering / 811: Parallel and Distributed Computing and Networks / 816: Artificial Intelligence and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}