A new software defect prediction approach using intelligent system
Akıllı sistem kullanarak yeni bir yazılım hata tahmini yaklaşımı
- Tez No: 796391
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: LSTM, Deep Learning, Software Defect, TSA, K-mean
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
In this study, new LSTM based method presented to detect defects in the software projects. The proposed method investigate several datasets that are presented by NASA. The proposed method used in the first stage, the K-mean to cluster the input features and reduce the running time of the program. Furthermore, the output of the K-mean be input to the LSTM. The LSTM used to classify the selected features by the LSTM. The TSA applied to enhance the performance of the LSTM by updating the weight and basis of the LSTM model to present best accuracy. The model presented high results with more than 94% for all cases which is very high when compared with previous studies. The K-mean and TSA enhance the performance of the traditional LSTM that is presented very low results vary between 70%-80% for all datasets. .
Benzer Tezler
- Scalable vulnerability triage using multi-agent ai systems and automated cvss assessment
Çok etmenli yapay zeka sistemleri kullanılarak ölçeklenebilir zafiyet onay süreci ve otomatik cvss değerlendirmesi
NOVRUZ AMİROV
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Software defect prediction with a personalization focus and challenges during deployment
Kişiselleştirme odaklı yazılım hata tahmini ve entegrasyon zorlukları
BEYZA EKEN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN
- Automated maintenance support for data-tier software
Veritabanı yazılımları için otomatikleştirilmiş bakım desteği
ERSİN ERSOY
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN SÖZER
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi
Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images
MUHAMMED TELÇEKEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
PROF. DR. SEZGİN KAÇAR
- Güç sistemlerindeki bozulmanın tespiti için genlik ve frekans değerlendirmesine dayalı olarak yeni yöntemlerin geliştirilmesi
Development of new methods for detecting disturbance in power systems based on amplitude and frequency evaluation
ŞULE NİLHAN OĞUZALP
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULAŞ EMİNOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ SITKI AKKAYA