Effektiv förutsägelse av programvarumoduler, de som är benägna att fel, kommer att göra det möjligt för programvaruutvecklare att uppnå effektiv resursfördelning och att koncentrera sig på kvalitetssäkringsverksamhet. Processen för programvaruutveckling livscykel omfattar i princip design, analys, genomförande, testning och release faser. I allmänhet är programvarutestning en viktig uppgift i programvaruutvecklingsprocessen där det är att spara tid och budget genom att upptäcka fel tidigast och leverera en produkt utan fel till kunderna. Denna testfas bör noggrant drivas på ett effektivt sätt för att släppa en felfri (buggfri) programvaruprodukt till kunderna. För att förbättra testningen av programvara identifierar felförutsägelsemetoder de programvarudelar som är mer kända för att vara defekta. Detta dokument föreslår en förutsägelse metod baserad på konventionell radial bas funktion neurala nätverk (RBFNN) och den nya adaptiv dimensional biogeografi baserad optimering (ADBBO) modell. Den utvecklade ADBBO-baserade RBFNN-modellen testas med fem allmänt tillgängliga datauppsättningar från NASA:s dataprogramarkiv. De beräknade resultaten visar att den föreslagna klassificeringsmetoden för ADBBO-RBFNN är effektiv med avseende på de aktuella mätvärdena i jämförelse med de tidiga prediktorer som finns tillgängliga i litteraturen för samma datauppsättningar.
Forskare i REF presenterade en teknik för förutsägelse av programvarudefekter med konventionell radial basfunktion tillsammans med en ny adaptiv dimensionsbaserad biogeografibaserad optimeringsmodell.
Cost-Sensitive Radial Basis Function Neural Network Classifier for Software Defect Prediction
{'venue': 'TheScientificWorldJournal', 'journal': 'TheScientificWorldJournal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}