Det är ett välkänt faktum att i början av ett projekt, programvaruindustrin behöver veta, hur mycket kommer det att kosta att utveckla och vad skulle vara den tid som krävs?. Detta papper undersöker potentialen av att använda en neural nätverksmodell för att uppskatta raderna av kod, när de funktionella kraven är kända. Med hjälp av International Software Benchmarking Standards Group (ISBSG) Repository Data (release 9) för experimentet, undersöker detta papper prestanda för bakåtutbredning feed framåt neurala nätverk för att uppskatta källkodslinjerna kod. Flera träningsalgoritmer används i experimenten. Resultaten visar att neurala nätverk modeller tränas med Bayesian Regularization ger de bästa resultaten och är lämpliga för detta ändamål.
Aggarwal m.fl. REF presenteras med hjälp av neurala nätverk för att uppskatta raderna kod när det ges funktionspoäng som ingång.
Bayesian Regularization in a Neural Network Model to Estimate Lines of Code Using Function Points
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}