PDF NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐO LƯỜNG KÍCH THƯỚC PHẦN MỀM THEO PHƯƠNG PHÁP COSMIC

Tin đăng trong 'Luận văn, luận án, Tài liệu tham khảo | Thesis' bởi admin, Cập nhật cuối: 01/09/2019.

  1. admin

    admin Administrator Staff Member

    Tham gia :
    16/04/2018
    Bài viết:
    7.450
    Lượt thích:
    6
    Điểm thành tích:
    65.884
    [​IMG][​IMG]
    [​IMG]


    NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐO LƯỜNG KÍCH THƯỚC PHẦN MỀM THEO PHƯƠNG PHÁP COSMIC

    TÊN ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON ĐỂ ƯỚC LƯỢNG KÍCH THƯỚC PHẦN MỀM


    TÓM TẮT ĐỀ TÀI

    Trong quá trình phát triển phần mềm, một yêu cầu tất yếu được đặt ra là cần có cơ sở khoa học cho phép các nhà phát triển phần mềm xác định kích thước tương đối của phần mềm sẽ phát triển. Các phương pháp này cho phép chúng ta ước lượng độ lớn phần mềm, giúp dự kiến chi phí, nhân công nhằm quản lý dự án hiệu quả.

    Mạng nơ-ron nhân tạo là mô hình xử lý thông tin, được mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thần kinh sinh vật, bao gồm số lượng lớn các nơ-ron được gắn kết để xử lý thông tin. Trong một vài năm trở lại đây, mạng nơ-ron được quan tâm nhiều hơn và áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đó có lĩnh vực ước lượng phần mềm.

    Đồ án hướng tới tìm hiểu việc ứng dụng mạng nơ-ron để đo lường kích thước phần mềm và áp dụng vào một dự án phần mềm cụ thể.



    CÁC MỤC TIÊU CHÍNH

    Lý thuyết

    · Tìm hiểu tổng quan về ước lượng phần mềm

    · Tìm hiểu việc áp dụng mạng nơ-ron vào ước lượng kích thước phần mềm

    Ứng dụng

    · Áp dụng mạng nơ-ron để đo độ lớn một phần mềm cụ thể

    KẾT QUẢ DỰ KIẾN

    Lý thuyết

    · Sinh viên hiểu căn bản về các phương pháp đo lường kích thước phần mềm

    · Sinh viên hiểu cách áp dụng mạng nơ-ron để ước lượng kích thước phần mềm

    Ứng dụng

    · Sinh viên biết áp dụng mạng nơ-ron để ước lượng kích thước một dự án phần mềm cụ thể


    TÀI LIỆU THAM KHẢO

    [1] Barry B.: Software Development Cost Estimation Approaches - A Survey. 1998.

    [2] Somya, G., Anubha, P.: Machine Learning Application to Improve COCOMO Model using Neural Networks. In: I.J. Information Technology and Computer Science, 2018.
     
    pdf : Bạn cần để tải tài liệu
    Đang tải...

Chia sẻ trang này