Modelling software reliability using hybrid Bayesian networks
Yazılım güvenilirliğinin hibrid Bayes ağları kullanılarak modellenmesi
- Tez No: 312065
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE BENER, PROF. DR. OĞUZ TOSUN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
In this research, we analyse the problem of predicting software reliability from AI perspective.We observe that existing models are built based on expert knowledge including defining aset of metrics through surveys and causal relationships. We overcometheir limitations by introducing new data collection, model construction and inferencemethodology. We propose a Hybrid Bayesian network that would estimate reliabilityof consecutive releases of software projects before a release decision, in terms of theirresidual (post-release) defects. We form this hybrid model by incorporating quantitativefactors of development and testing processes into qualitative factors of requirementsspecification and documentation process without the need for any transformation.As quantitative factors, we select popularly used product, in-process and people metricsas well as introduce new ones depending on the availability of local data in the organizations.We also identify qualitative factors representing requirements specificationprocess via surveys with development teams. Dependencies between software metricsand defects are determined according to correlation and independence tests andgraphical dependence analysis with chi-plots. We utilize a Monte Carlo technique toapproximate joint probability distribution of the model over conditionals by inferringunknown distribution parameters. Empirical analyses on two industrial datasets showthat (i) Hybrid Bayesian networks are capable of estimating reliability in terms ofresidual defects, (ii) proposed way of defining causal relationships, chi-plots, decreaseserror rates signicantly, (iii) expert judgement-based models may not achieve as goodprediction performances as statistical models, (iv) local data are so valuable and representativeas expert knowledge in software organizations that they should be usedprimarily and strengthened with expert knowledge in predicting software reliability.
Benzer Tezler
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- The Effect of government price support on wheat farming and wheat marketing in Turkey
Başlık çevirisi yok
GÜNEŞ GÜLSEN ÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
EkonomiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ
- Input-output modeling for Ankara water supply system
Ankara su temini sistemi için girdi-çıktı modellemesi
MEHMET GÜRSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞAN ALTINBİLEK
- An Experimental and analytical investigation of cam follower jump phenomenon
Başlık çevirisi yok
ŞÖLEN ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇALIŞKAN