Applying Software Metrics to RNN for Early Reliability Evaluation
المؤلفون المشاركون
Zhang, Hao
Zhang, Jie
Shi, Ke
Wang, Hui
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Structural modeling is an important branch of software reliability modeling.
It works in the early reliability engineering to optimize the architecture design and guide the later testing.
Compared with traditional models using test data, structural models are often difficult to be applied due to lack of actual data.
A software metrics-based method is presented here for empirical studies.
The recurrent neural network (RNN) is used to process the metric data to identify defeat-prone code blocks, and a specified aggregation scheme is used to calculate the module reliability.
Based on this, a framework is proposed to evaluate overall reliability for actual projects, in which algebraic tools are introduced to build the structural reliability model automatically and accurately.
Studies in two open-source projects show that early evaluation results based on this framework are effective and the related methods have good applicability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Hao& Zhang, Jie& Shi, Ke& Wang, Hui. 2020. Applying Software Metrics to RNN for Early Reliability Evaluation. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1182715
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Hao…[et al.]. Applying Software Metrics to RNN for Early Reliability Evaluation. Journal of Control Science and Engineering No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1182715
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Hao& Zhang, Jie& Shi, Ke& Wang, Hui. Applying Software Metrics to RNN for Early Reliability Evaluation. Journal of Control Science and Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1182715
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1182715
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر