Sammanfattning - Uppskattning av programvaruutvecklingssats är en av de viktigaste aktiviteterna inom programvaruprojektledning. Ett antal modeller har föreslagits för att skapa ett samband mellan programvarustorlek och ansträngning, men vi har fortfarande problem med ansträngningsuppskattning. Detta beror på att projektdata, som finns tillgängliga i de inledande skedena av projektet, ofta är ofullständiga, inkonsekventa, osäkra och oklara. Behovet av noggrann bedömning av ansträngningen inom programvaruindustrin är fortfarande en utmaning. Artificiella Neural Network modeller är mer lämpliga i sådana situationer. Det här dokumentet handlar om att utveckla modeller för beräkning av programvara utifrån artificiella neurala nätverk. Modellerna är utformade för att förbättra prestandan hos det nätverk som passar COCOMO-modellen. Artificiella Neural Network modeller skapas med Radial basis och Generalized regression. En fallstudie baserad på COCOMO81-databasen jämför de föreslagna neurala nätverksmodellerna med Intermediate COCOMO. Resultaten analyserades med hjälp av fem olika kriterier MMRE, MARE, VARE, Mean BRE och Prediction. Det noteras att Radial Basis Neural Network gav bättre resultat.
P. Reddy m.fl. REF föreslagna modeller för beräkning av programvaruinsatsen baserade på Radial Basis Function Neural Network (RBFN) och GRNN.
Software Effort Estimation using Radial Basis and Generalized Regression Neural Networks
{'venue': 'Journal of Computing, Volume 2, Issue 5, May 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}