Det har skett en enorm ökning av efterfrågan på felprognoser för programvara under de senaste åren. I detta papper, Levenberg-Marquardt (LM) algoritm baserad neurala nätverk verktyg används för förutsägelse av programvarudefekter i ett tidigt skede av programvaruutveckling livscykel. Det hjälper till att minimera kostnaden för testning som minimerar kostnaden för projektet. Metoder, mätvärden och datauppsättningar används för att hitta felbenägenheten hos programvaran. I studien användes data som samlats in från PROMISE-arkivet med empiriska programvarutekniska data. Denna datauppsättning använder CK (Chidamber och Kemerer) OO (objektorienterade) mätvärden. Noggrannheten av Levenberg-Marquardt (LM) algoritmbaserade neurala nätverk jämförs med polynom funktion-baserade neurala nätverk prediktorer för detektion av programvarudefekter. Våra resultat visar att prognosmodellen har en hög noggrannhet. Förutsägelse av programvarudefekter
I REF föreslog forskarna ett GUI-verktyg i MATLAB som använde CK (Chidamber och Kemerer) objektorienterade mätvärden för förutsägelse av programvarudefekter.
Software Defect Prediction Tool based on Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}