Sammanfattning--I detta dokument, föreslår vi en ny Artificial Neural Network (ANN) att förutsäga programvara ansträngning från användningsfall diagram baserat på Use Case Point (UCP) modellen. Indata från denna modell är programvara storlek, produktivitet och komplexitet, medan utdata är den förutsagda programvara ansträngning. En flerradig regressionsmodell med tre oberoende variabler (samma ingångar av ANN) och en beroende variabel (ansträngning) införs också. Vårt datalager innehåller 240 datapunkter där 214 är industriella och 26 är utbildningsprojekt. Både regressions- och ANN-modellerna tränades med hjälp av 168 datapunkter och testades med 72 datapunkter. ANN-modellen utvärderades med hjälp av MMER- och PRED-kriterierna mot regressionsmodellen, samt UCP-modellen som uppskattar ansträngning från användningsfall. Resultaten visar att ANN-modellen är en konkurrenskraftig modell med avseende på andra regressionsmodeller och kan användas som ett alternativ för att förutsäga programvarusatsning baserad på UCP-metoden.
Ali B. Nassif et al., REF föreslår en ny Artificial Neural Network (ANN) att förutsäga programvara ansträngning från användningsfall diagram baserat på Use Case Point (UCP) modell med hjälp av 240 datapunkter och fann ett konkurrenskraftigt resultat med avseende på andra regressionsmodell.
Estimating Software Effort Using an ANN Model Based on Use Case Points
{'venue': '2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications', 'journal': '2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}