Проведено дослідження особливостей навчання і тестування штучної нейронної мережі (ШНМ) оцінювання якості програмного забезпечення немасштабованими та масштабованими вибірками. Дослідження показали, що під час опрацювання немасштабованих вхідних вибірок ШНМ нечутлива до входів з малими діапазонами значень, а входи з великими діапазонами визначають результати роботи ШНМ. Отже, підготовка вхідної інформації для даної ШНМ необхідна. Крім того, показано, що жодна із вбудованих функцій пакета Matlab не підходить для опрацювання значень метрик програмного забезпечення етапу проектування. Відтак, потрібно розробити нову або модифікувати одну із вбудованих функцій підготовки вхідної інформації ШНМ таким чином, щоб вона рівнозначно враховувала вхідні дані як з великими, так і з малими діапазонами для запобігання втрати значущої інформації.

  Повний текст PDF - 368.705 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"