检索结果-南通市图书馆

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To Generate Rule for Software Defect Predication on Quantitative and Qualitative Factors using Artificial Neural Networks

To Generate Rule for Software Defect Predication on Quantita...

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International Conference on Intelligent Computational Systems

作者： Neha Gautam Parvinder S.Sandhu sunil khullar Department of Computer Science Rayat Institute of Engineering & Information Technology Rayat & Bahra Institute of Engineering & Biotechnology

Fault-proneness of a software module is the probability that the module contains faults. A correlation exists between the fault-proneness of the software and the measurable attributes of the code（i.e. the static metrics） and of the testing（i.e. the dynamic metrics）. Static code metrics such as Halstead complexity, Cyclomatic complexity, McC abe’s complexity measure are inefficient to measure quality. The use of single features of software to predict faults is uninformative. Therefore Artificial Neural Network is used for software defect prediction. An Artificial Neural Network（ANN） is an information-processing paradigm that is inspired by the way a biological nervous system in human brain works. Large number of neurons present in the human brain forms the key element of the neural network paradigm and act as elementary processing elements. These neurons are highly interconnected and work in unison to solve complex problems. Likewise, an Artificial Neural Network can be configured to solve a number of difficult and complex problems. Neural Network Approaches such as Multilayer Perceptron ＆ RBF are used for software Defect prediction on Quantitative and Qualitative factors.

关键词： Radial Basis Function(RBF) Artificial neural Network Multilayer Perceptron Cyclomatic complexity Mc Cabe’s complexity Halstead complexity

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