Definition of software metrics for software project development by using fuzzy sets and logic

2012

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/scis-isis.2012.6505336
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Software metrics measure certain properties of the software or its specifications. As quantitative measurements are required in all the sciences, there are ongoing efforts among computer science practitioners and academics to apply analogous approaches to software development process. The main aim is to provide objective, reproducible and quantitative measure that can have many useful applications in such important parts of software project management as the schedule and budget planning, cost estimation, quality assurance, software debugging, performance optimization and optimal staff task assignments as well as in the whole software development life cycle. There exist a number of techniques for modeling software metrics including FPA estimation (mean-based, median-based), LS regression, LMS regression, Neural Networks, and Fuzzy Logic. In this paper we are going to talk about singularities of applying Fuzzy Logic approach to the software metrics modeling.