Defect prediction for embedded software
Gömülü sistemlerde hata kestirimi
- Tez No: 200101
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AYŞE BENER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
GÖMÜLÜ SİSTEMLERDE HATA KESTİRİMİGömülü sistemlerin hayatımızın her alanına yayılması kısa sürede kaliteli gömülüyazılım üretilmesi için talebi arttırdı. Bu durumla başedebilmek ve geliştirme sürecini iyiyönetebilmek için yeni yaklaşımlara gerek duyulmaktadır. Yazılımda hata kestirimi, testaşamasının maliyetini düşürmek ve son ürünün kalitesini arttırmak için odaklanılmasıgereken alanlardan birisidir.Bu araştırmada özellikle gömülü yazılımlar için geliştirilmiş bir hata kestirimimodeli önerdik. Yazılım ölçütleri ve hataya meyillilik arasındaki karmaşık ilişkininmodellenebilmesi için makine öğrenimi teknikleri kullandık. Öne sürdüğümüz modelgömülü yazılımlarda hata kestirimi için uygun özellikleri olan üç makine öğrenimitekniğininin birleşiminden oluşmaktadır.Sonunda ortaya çıkan model, gömülü yazılım geliştirenlere yazılım geliştirmedöngüsünün gelecekteki yinelenmelerinin planlanmasında ve test kaynaklarının doğru birşekilde kullanılmasında yardımcı olacaktır. Böylece gömülü yazılım geliştiricileri hataayırım aşamalarının etkinliğini arttırarak ürünlerinin kalitesini arttırabileceklerdir.
Özet (Çeviri)
DEFECT PREDICTION FOR EMBEDDED SOFTWAREAs ubiquitous computing becomes the reality of our lives, the demand for highquality embedded software in shortened intervals increases. In order to cope with thispressure, software developers need new approaches to manage the development cycle: tofinish on time, within budget and with no defects. Software defect prediction is one areathat has to be focused to lower the cost of testing as well as to improve the quality of theend product.This research proposes a defect prediction model specifically for embedded softwaresystems. We utilize machine learning techniques in order to identify the complexrelationship between software metrics and defect-proneness. Our proposed model involvesthree different machine learning techniques which have useful characteristics for defectprediction in embedded software. We combine the strengths of these machine learningtechniques in order to obtain a general model for defect prediction in embedded software.The resulting model may be used to assist the embedded software developers inplanning the future iterations of their development life-cycle and allocating their limitedtesting resources more effectively. This will help embedded software developers inincreasing the quality of their products by increasing the efficiency of defect removalstrategies.
Benzer Tezler
- Defect prediction in embedded software systems:cascading naive bayes algorithm with cross- vs within-company data
Gömülü yazılımlarda hata tahmini:şirket içi ve şirket dışı verilerle aşamalı naive bayes
AYŞE TOSUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. AYŞE BAŞAR BENER
- Classification based cost estimation model for embedded software
Gömülü yazılımlar için sınıflandırma bazlı maliyet tahmini modeli
AYŞE BAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYŞE BENER
- Antenna design for breast cancer detection and machine learning approach for birth weight prediction
Meme kanseri tespiti için anten tasarımı ve doğum ağırlığı tahmini için makine öğrenmesi yaklaşımı
HALUK KIRKGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KURT
- Meyve dokularında niteliksel ölçüm yapabilen elle tutulabilir spektroskopik donanım tasarımı ve gerçeklemesi
Design and implementation of a hand-held devi̇ce to spectroscopically assess fruit quality
ALİ SARIKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR