Tidig uppskattning av mjukvaruinsatsen är ett kännetecken för framgångsrik projektledning av programvara. Att bygga en tillförlitlig modell för resursuppskattning kräver vanligtvis historiska uppgifter. Tyvärr, eftersom den information som finns tillgänglig i tidiga skeden av mjukvaruutveckling är knapp, rekommenderas att använda programvara storleksmått som viktig kostnadsfaktor för ansträngningsberäkning. Use Case Points (UCP) är en framträdande storleksåtgärd som främst är avsedd för objektorienterade projekt. Det finns dock inga etablerade modeller som kan omsätta UCP i sin motsvarande insats. Därför använder de flesta modellerna produktivitet som en andra kostnadsdrivande faktor. Produktiviteten i dessa modeller är vanligtvis gissad av experter och beror inte på historiska data, vilket gör det osäkert. Dessa modeller undersöktes därför inte väl med hjälp av ett stort antal historiska data. I detta papper har vi konstruerat en hybridmodell som består av klassificering och förutsägelse steg med hjälp av en stöd vektor maskin och radial bas neurala nätverk. Den föreslagna modellen konstruerades över ett stort antal observationer som samlats in från industri- och studentprojekt. Den föreslagna modellen jämfördes med tidigare UCP-prognoser. Valideringen och empiriska resultat visade att den föreslagna modellen avsevärt överträffar dessa modeller på alla datauppsättningar. Den viktigaste slutsatsen är att miljöfaktorerna för UCP kan användas för att klassificera och uppskatta produktiviteten.
Azzeh och Nassif REF beskrev en hybridmodell som består av klassificerings- och förutsägelsefaser med hjälp av en Support Vector Machine och Radial Basis Neural Networks.
A Hybrid Model for Estimating Software Project Effort from Use Case Points
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}