på - Accurate mjukvaruutveckling ansträngning uppskattning är en kritisk del av programvaruprojekt. Effektiv utveckling av programvara bygger på noggrann ansträngningsuppskattning. Även om många tekniker och algoritmiska modeller har utvecklats och implementerats av utövare är exakt förutsägelse om mjukvaruutveckling fortfarande en utmaning inom programvaruteknik, särskilt när det gäller att hantera osäkra och oprecisa ingångar och kollinjära egenskaper. För att ta itu med dessa frågor har tidigare forskare utvecklat och utvärderat ett nytt ramverk för mjuk databehandling. Syftet med vår forskning är att utvärdera förutsägelsen av den föreslagna neuro-fuzzy modellen med Systemutvärdering och Estimation of Resource Software Estimation Model (SEER-SEM) i programuppskattningspraxis och att tillämpa den föreslagna arkitekturen som kombinerar neuro-fuzzy teknik med olika algoritmiska modeller. I detta dokument beskrivs ett tillvägagångssätt som kombinerar neuro-fuzzy teknik och SEER-SEM ansträngning estimering algoritm. Denna föreslagna modell har positiva egenskaper som inlärningsförmåga, nedsatt känslighet, effektiv generalisering och kunskapsintegration för att introducera den neuro-fuzzy tekniken. Dessutom kan kontinuerliga betygsvärden och språkliga värden ingå i den föreslagna modellen för att undvika den stora skattningsavvikelsen mellan liknande projekt. Den föreslagna modellens resultat nås genom att man utformar och genomför utvärderingar med publicerade projekt och industridata. Utvärderingsresultaten visar att skattningen med vår föreslagna neuro-fuzzy modell innehållande SEER-SEM förbättras jämfört med de skattningsresultat som endast använder SEER-SEM algoritm. Samtidigt visar resultaten av denna forskning också att det allmänna neuro-fuzzy ramverket kan fungera med olika algoritmiska modeller för att förbättra prestandan för estimering av programvaruansträngningar.
Wei Lin Du m.fl. REF föreslog ett tillvägagångssätt som kombinerar neuro-fuzzy teknik och SEER-SEM ansträngning estimering algoritm.
Improving Software Effort Estimation Using Neuro-Fuzzy Model with SEER-SEM
{'venue': 'Global Journal of Computer Science and Technology, 10(12):52-64, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}