A new framework for software defect predication using enhanced AI technique
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
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.
Author
Isam Shıshakhan Taaban Al-hasnawı
How to Cite
Isam Shıshakhan Taaban Al-hasnawı (Yüksek Lisans Tezi). A new framework for software defect predication using enhanced AI technique, 2021, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- The comparison of Samuel P. Huntington's "Clash of Civilizations" and Immanuel Wallerstein's "World Systems Analysis"(2024)
- Energy efficient protocols for stable clustering in heterogeneous wireless sensor networks(2019)
- Phenomenology of perception: Unfolding the visual experience of space(2024)
- Sembolizmin 21. yüzyıl takı tasarımı üzerine etkileri(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Çocukluk çağı duygusal istismarının depresyon üzerine etkisinde psikolojik dayanıklılığın aracı rolü incelenmesi(2023)