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
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)