A new framework for software defect predication using enhanced AI technique
Geliştirilmiş AI tekniğini kullanan yazılım hatası tahmini için yeni çerçeve
- Tez No: 692836
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu tezde, TSA kullanılarak LSTM kullanılarak yazılım hatası tahmini için yeni bir çerçeve planlanmıştır. NS önerilen çerçeve, kusur tahminini optimize etmek için TSA ile yapay zeka tekniğini birleştirdi kesinlik. Daha sonra ilk aşamada yazılım hatası veri seti PCA'ya girdi olur. Ayrıca, TSA, LSTM'nin önyargısını ve ağırlığını optimize etmek için uygulandı. Önerilen geliştirmek için NASA veri kümeleri tarafından önerilen veri kümelerinin sayısı kullanılarak doğrulanan çerçeve çerçeve sonuçları. Birkaç parametre hesaplanarak kullanılarak sunulan deneysel sonuçlar Önerilen yöntemi değerlendirmek. Ayrıca elde edilen sonuçların çeşitli çalışmalarla karşılaştırılması bu alanda önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, new framework planned for software defect estimation using LSTM using TSA. The proposed framework combined AI technique with TSA to optimize the defect predication accuracy. Then, in the first stage the software defect dataset become input to the PCA. Furthermore, the TSA applied to optimize the bias and weight of the LSTM. The proposed framework validated by using number of datasets proposed by NASA datasets to improve the framework results. The experimental results presented by using by calculating several parameters to evaluate the proposed method. Additionally, the obtained results compared with various studies proposed in this field.
Benzer Tezler
- Yapısal ses kaynaklarının konumunun akustik emisyon yöntemi kullanılarak belirlenmesi
Localization of structural noise sources using the acoustic emission method
TOLGA MERİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK EROL
- Bilgiişlem ortamı sunan bulut hizmetlerinde kötücül davranışların saptanması
Classifying malicious behavior in paas services
CEMİLE DİLER ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Tekrar eden veri analizini kullanarak yazılım geliştirme için iyileştirilmiş hata tahmini
A new improved defect prediction framework for software development using repeated data analysis
MUHAMMED MARUF ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ZENGİN
- Internet of things based zigbee sniffer for smart and secure home
Akıllı ve güvenli ev için şeylerin interneti tabanlı zigbee snıffer
FARAH SHAKİR MAHMOOD ALBAYATİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Resolving energy consumption issues and spectrum allocation for future broadband networks
Başlık çevirisi yok
SINAN NAJAMALDEEN AZZAH AZZAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS