Programvaruutveckling är en svårhanterlig, mångfacetterad process som möter djupa, inneboende svårigheter. Särskilt när man försöker att producera exakta och tillförlitliga kostnadsberäkningar för programvara, förstärks dessa svårigheter på grund av den höga komplexiteten och unikheten i programvaruprocessen. Detta dokument tar upp frågan om att uppskatta kostnaden för programvaruutveckling genom att identifiera behovet av räknebara enheter som påverkar programvarukostnaden och använda dem med artificiella neurala nätverk för att fastställa en tillförlitlig skattningsmetod. Input Sensibility Analysis (ISA) utförs på prediktiva modeller av Desharnais och ISBSG dataset som syftar till att identifiera eventuella samband mellan viktiga kostnadsparametrar på insatsnivå och utveckling (output). Den grad i vilken inmatningsparametrarna definierar ansträngningens utveckling undersöks sedan och de valda attributen används för att fastställa exakt förutsägelse av programvarukostnaden i de tidiga faserna av programvaruutvecklingslivscykel.
REF använde artificiella neurala nätverk (ANN) med Input Sensibility Analysis (ISN) för att utveckla kostnadsförutsägelsemodell för programvara.
Software cost estimation using artificial neural networks with inputs selection.
{'venue': 'ICEIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}