Дослідження нейромережної складової методу прогнозування характеристик та оцінювання успішності реалізації програмних проектів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКрасій, А.В.
dc.contributor.authorKrasiy, A.V.
dc.date.accessioned2016-11-17T07:13:15Z
dc.date.available2016-11-17T07:13:15Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractУ статті описано реалізацію, архітектуру і структуру нейромережної складової методу прогнозування характеристик та оцінювання успішності реалізації програмних проектів. Також представлено аналіз результатів навчання та функціонування штучної нейронної мережі.uk_UA
dc.description.abstractAbstract – The article describes the implementation, architecture and structure of neural network’s component of method of characteristics prediction and evaluating the success of software projects implementation. The analysis of the artificial neural network (ANN) training and functioning is represented. During the research the ANN was built in Mathlab. The ANN was trained with the training sample of 6030 vectors by different training methods and was tested with the testing sample of 610 vectors. As the research results the ANN performance function (msereg) and ANN training methods (OSS, SCG, RPROP) were selected on the basis of epochs number and training time. The received predicted relative evaluations of the software project characteristics, provided by ANN, provides to ground the prediction about success of concrete project version implementation and to compare the different project versions on the early stages of software lifecycle, when the developers have only SRS.uk_UA
dc.identifier.citationКрасій, А.В. Дослідження нейромережної складової методу прогнозування характеристик та оцінювання успішності реалізації програмних проектів [Текст] / А. В. Красій // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2016. – №1. – С. 24-31.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/5058
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectпрограмний проектuk_UA
dc.subjectспецифікація вимог до програмного забезпеченняuk_UA
dc.subjectпоказники специфікації вимогuk_UA
dc.subjectхарактеристики програмного проектуuk_UA
dc.subjectметод прогнозування характеристик та оцінювання успішності реалізації програмних проектів (МПХОУР)uk_UA
dc.subjectштучна нейронна мережа (ШНМ)uk_UA
dc.subjectsoftware projectuk_UA
dc.subjectsoftware requirements specification (SRS)uk_UA
dc.subjectSRS indicatorsuk_UA
dc.subjectsoftware project characteristicsuk_UA
dc.subjectmethod of evaluating the success of software project implementation (MESSPI)uk_UA
dc.subject.udc004.891.3:004.3uk_UA
dc.titleДослідження нейромережної складової методу прогнозування характеристик та оцінювання успішності реалізації програмних проектівuk_UA
dc.title.alternativeResearch of artificial neural network’s component ofmethod of characteristics predicition and evaluating the success of software projects implementationuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
КРАСІЙ.pdf
Розмір:
873.34 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2016 рік