Дослідження характеристик навчальної вибірки для штучної нейронної мережі оцінювання якості програмного забезпечення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПоморова, Оксана Вікторівна
dc.contributor.authorPomorova, O.V.
dc.contributor.authorГоворущенко, Тетяна Олександрівна
dc.contributor.authorGovorushchenko, T.O.
dc.date.accessioned2014-09-26T07:22:52Z
dc.date.available2014-09-26T07:22:52Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractДослідження функціонування нейромережі при опрацюванні немасштабованої вхідної інформації показали, що ШНМ нечутлива до входів з малими діапазонами значень, а входи з великими діапазонами визначають результати роботи ШНМ. Отже, необхідне попереднє опрацювання вхідної інформації для даної ШНМ. Дослідження функціонування нейромережі при опрацюванні масштабованої вхідної інформації показали, що після масштабування вхідних вибірок визначальними є входи з малими діапазонами значень, а входи з великими діапазонами значень не впливають на роботу нейромережі, що призводить до істотного зниження ефективності оцінювання складності та якості проекту і ПЗ, а також до втрати частини значущої інформації. Отже, вбудована у пакет Matlab функція масштабування входів нейромережі premnmx не підходить для опрацювання значень метрик ПЗ. Вбудована у Matlab функція нормування prestd може опрацьовувати вхідні значення, які мають нормальний закон розподілу, отже, без модифікації не підходить для опрацювання значень метрик ПЗ. Вбудована функція факторного аналізу prepca також не може опрацьовувати значення метрик ПЗ без попередньої модифікації, оскільки для її застосування вхідні значення не повинні корелювати між собою. Отже, жодна із вбудованих функцій пакету Matlab не підходить для опрацювання значень метрик ПЗ етапу проектування без попередньої модифікації. Відтак, перспективним є розроблення нового або модифікованого методу опрацювання інформації (масштабування, нормування, факторного аналізу), що забезпечив би рівнозначне врахування метрик як з великими, так і з малими діапазонами для запобігання втрати значущої інформації та ефективності оцінювання складності та якості проекту і ПЗ.uk_UA
dc.identifier.citationПоморова О. В. Дослідження характеристик навчальної вибірки для штучної нейронної мережі оцінювання якості програмного забезпечення / О. В. Поморова, Т. О. Говорущенко // Поступ в науку : зб. наук. пр. / Бучац. ін.-т менеджменту і аудиту. – Бучач : БІМА, 2012. – № 8. – С. 147-152.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/1426
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherБучацький інститут менеджмету та аудитуuk_UA
dc.subjectЯкість програмного забезпеченняuk_UA
dc.subjectметрики ПЗuk_UA
dc.subjectШНМuk_UA
dc.subject.udc004.891.3:004.3uk_UA
dc.titleДослідження характеристик навчальної вибірки для штучної нейронної мережі оцінювання якості програмного забезпеченняuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Buchach12.pdf
Розмір:
300.5 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
Кафедра комп’ютерної інженерії та інформаційних систем