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Balogun, A. O., A. O. Bajeh, H. A. Mojeed et A. G. Akintola. « Software defect prediction : A multi-criteria decision-making approach ». Nigerian Journal of Technological Research 15, no 1 (30 avril 2020) : 35–42. http://dx.doi.org/10.4314/njtr.v15i1.7.
Texte intégralMalhotra, Ruchika, et Juhi Jain. « Predicting Software Defects for Object-Oriented Software Using Search-based Techniques ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 31, no 02 (février 2021) : 193–215. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194021500054.
Texte intégralVandecruys, Olivier, David Martens, Bart Baesens, Christophe Mues, Manu De Backer et Raf Haesen. « Mining software repositories for comprehensible software fault prediction models ». Journal of Systems and Software 81, no 5 (mai 2008) : 823–39. http://dx.doi.org/10.1016/j.jss.2007.07.034.
Texte intégralZaim, Amirul, Johanna Ahmad, Noor Hidayah Zakaria, Goh Eg Su et Hidra Amnur. « Software Defect Prediction Framework Using Hybrid Software Metric ». JOIV : International Journal on Informatics Visualization 6, no 4 (31 décembre 2022) : 921. http://dx.doi.org/10.30630/joiv.6.4.1258.
Texte intégralKalouptsoglou, Ilias, Miltiadis Siavvas, Dionysios Kehagias, Alexandros Chatzigeorgiou et Apostolos Ampatzoglou. « Examining the Capacity of Text Mining and Software Metrics in Vulnerability Prediction ». Entropy 24, no 5 (5 mai 2022) : 651. http://dx.doi.org/10.3390/e24050651.
Texte intégralShatnawi, Raed. « Software fault prediction using machine learning techniques with metric thresholds ». International Journal of Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems 25, no 2 (26 juillet 2021) : 159–72. http://dx.doi.org/10.3233/kes-210061.
Texte intégralEldho, K. J. « Impact of Unbalanced Classification on the Performance of Software Defect Prediction Models ». Indian Journal of Science and Technology 15, no 6 (15 février 2022) : 237–42. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v15i6.2193.
Texte intégralKarunanithi, N., D. Whitley et Y. K. Malaiya. « Prediction of software reliability using connectionist models ». IEEE Transactions on Software Engineering 18, no 7 (juillet 1992) : 563–74. http://dx.doi.org/10.1109/32.148475.
Texte intégralFenton, N. E., et M. Neil. « A critique of software defect prediction models ». IEEE Transactions on Software Engineering 25, no 5 (1999) : 675–89. http://dx.doi.org/10.1109/32.815326.
Texte intégralLawson, John S., Craig W. Wesselman et Del T. Scott. « Simple Plots Improve Software Reliability Prediction Models ». Quality Engineering 15, no 3 (avril 2003) : 411–17. http://dx.doi.org/10.1081/qen-120018040.
Texte intégralRadliński, Łukasz. « The Impact of Data Quality on Software Testing Effort Prediction ». Electronics 12, no 7 (31 mars 2023) : 1656. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12071656.
Texte intégralGANESAN, K., TAGHI M. KHOSHGOFTAAR et EDWARD B. ALLEN. « CASE-BASED SOFTWARE QUALITY PREDICTION ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 10, no 02 (avril 2000) : 139–52. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194000000092.
Texte intégralAlsolai, Hadeel, et Marc Roper. « The Impact of Ensemble Techniques on Software Maintenance Change Prediction : An Empirical Study ». Applied Sciences 12, no 10 (22 mai 2022) : 5234. http://dx.doi.org/10.3390/app12105234.
Texte intégralYang, Xinli, Jingjing Liu et Denghui Zhang. « A Comprehensive Taxonomy for Prediction Models in Software Engineering ». Information 14, no 2 (10 février 2023) : 111. http://dx.doi.org/10.3390/info14020111.
Texte intégralCHALLAGULLA, VENKATA UDAYA B., FAROKH B. BASTANI, I.-LING YEN et RAYMOND A. PAUL. « EMPIRICAL ASSESSMENT OF MACHINE LEARNING BASED SOFTWARE DEFECT PREDICTION TECHNIQUES ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 17, no 02 (avril 2008) : 389–400. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213008003947.
Texte intégralJohn, Boby. « A Brief Review of Software Reliability Prediction Models ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology V, no IV (27 avril 2017) : 990–97. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2017.4180.
Texte intégralSchneidewind, Norman. « Experience with Risk-Based Software Defect Prediction Models ». Journal of Aerospace Computing, Information, and Communication 4, no 1 (janvier 2007) : 619–27. http://dx.doi.org/10.2514/1.26507.
Texte intégralKoru, A. G., et Hongfang Liu. « Building Defect Prediction Models in Practice ». IEEE Software 22, no 6 (novembre 2005) : 23–29. http://dx.doi.org/10.1109/ms.2005.149.
Texte intégralJiang, Yue, Bojan Cukic et Yan Ma. « Techniques for evaluating fault prediction models ». Empirical Software Engineering 13, no 5 (12 août 2008) : 561–95. http://dx.doi.org/10.1007/s10664-008-9079-3.
Texte intégralMalhotra, Ruchika, et Juhi Jain. « Predicting defects in imbalanced data using resampling methods : an empirical investigation ». PeerJ Computer Science 8 (29 avril 2022) : e573. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.573.
Texte intégralMa, Baojun, Huaping Zhang, Guoqing Chen, Yanping Zhao et Bart Baesens. « Investigating Associative Classification for Software Fault Prediction : An Experimental Perspective ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 24, no 01 (février 2014) : 61–90. http://dx.doi.org/10.1142/s021819401450003x.
Texte intégralMariño, Perfecto, Francisco Poza, Santiago Otero et Fernando Machado. « Multidisciplinary Software Developments in a Power Transformers Scenario ». Key Engineering Materials 293-294 (septembre 2005) : 635–42. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.293-294.635.
Texte intégralKumar, Ajay, et Kamaldeep Kaur. « SOM-FTS : A Hybrid Model for Software Reliability Prediction and MCDM-Based Evaluation ». International Journal of Engineering and Technology Innovation 12, no 4 (27 juin 2022) : 308–21. http://dx.doi.org/10.46604/ijeti.2022.8546.
Texte intégralCanaparo, Marco, et Elisabetta Ronchieri. « Data Mining Techniques for Software Quality Prediction in Open Source Software ». EPJ Web of Conferences 214 (2019) : 05007. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/201921405007.
Texte intégralJIANG, YUE, BOJAN CUKIC, TIM MENZIES et JIE LIN. « INCREMENTAL DEVELOPMENT OF FAULT PREDICTION MODELS ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 23, no 10 (décembre 2013) : 1399–425. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194013500447.
Texte intégralSCHNEIDEWIND, NORMAN. « SOFTWARE RISK ANALYSIS ». International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering 16, no 02 (avril 2009) : 117–36. http://dx.doi.org/10.1142/s0218539309003320.
Texte intégralIslam, Mohammad Rubyet, et Peter Sandborn. « Demonstration of a Response Time Based Remaining Useful Life (RUL) Prediction for Software Systems ». Journal of Prognostics and Health Management 3, no 1 (25 février 2023) : 9–36. http://dx.doi.org/10.22215/jphm.v3i1.3641.
Texte intégralGradišnik, Mitja, Tina Beranič et Sašo Karakatič. « Impact of Historical Software Metric Changes in Predicting Future Maintainability Trends in Open-Source Software Development ». Applied Sciences 10, no 13 (3 juillet 2020) : 4624. http://dx.doi.org/10.3390/app10134624.
Texte intégralTimonidis, Nestor, Rembrandt Bakker et Paul Tiesinga. « Prediction of a Cell-Class-Specific Mouse Mesoconnectome Using Gene Expression Data ». Neuroinformatics 18, no 4 (24 mai 2020) : 611–26. http://dx.doi.org/10.1007/s12021-020-09471-x.
Texte intégralSiswantoro, Muhammad Zain Fawwaz Nuruddin, et Umi Laili Yuhana. « Software Defect Prediction Based on Optimized Machine Learning Models : A Comparative Study ». Teknika 12, no 2 (30 juin 2023) : 166–72. http://dx.doi.org/10.34148/teknika.v12i2.634.
Texte intégralZighed, Narimane, Nora Bounour et Abdelhak-Djamel Seriai. « Comparative Analysis of Object-Oriented Software Maintainability Prediction Models ». Foundations of Computing and Decision Sciences 43, no 4 (1 décembre 2018) : 359–74. http://dx.doi.org/10.1515/fcds-2018-0018.
Texte intégralDiwan, Sinan, et Abdul Syukor Mohamad. « Machine Learning Empowered Software Prediction System ». Wasit Journal of Computer and Mathematics Science 1, no 3 (1 octobre 2022) : 54–64. http://dx.doi.org/10.31185/wjcm.61.
Texte intégralDesai, Bhoushika, et Roopesh Kevin Sungkur. « Software Quality Prediction Using Machine Learning ». International Journal of Software Innovation 10, no 1 (janvier 2022) : 1–35. http://dx.doi.org/10.4018/ijsi.297997.
Texte intégralHong, Euy-Seok. « Taxonomy Framework for Metric-based Software Quality Prediction Models ». Journal of the Korea Contents Association 10, no 6 (28 juin 2010) : 134–43. http://dx.doi.org/10.5392/jkca.2010.10.6.134.
Texte intégralMURAKAMI, Yukasa, Masateru TSUNODA et Koji TODA. « Evaluation of Software Fault Prediction Models Considering Faultless Cases ». IEICE Transactions on Information and Systems E103.D, no 6 (1 juin 2020) : 1319–27. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2019kbp0019.
Texte intégralChamoli, Shilpee, Gil Tenne et Sanjay Bhatia. « Analysing Software Metrics for Accurate Dynamic Defect Prediction Models ». Indian Journal of Science and Technology 8, S4 (1 février 2015) : 96. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/2015/v8is4/63111.
Texte intégralSyeed, M. M. Mahbubul, Imed Hammouda et Tarja Systä. « Prediction Models and Techniques for Open Source Software Projects ». International Journal of Open Source Software and Processes 5, no 2 (avril 2014) : 1–39. http://dx.doi.org/10.4018/ijossp.2014040101.
Texte intégralMahesha, Pandit, et Gupta Deepali. « Performance of Genetic Programming-based Software Defect Prediction Models ». International Journal of Performability Engineering 17, no 9 (2021) : 787. http://dx.doi.org/10.23940/ijpe.21.09.p5.787795.
Texte intégralLaMotte, Lynn R., et Jeffrey D. Wells. « Inverse prediction for heteroscedastic response using mixed models software ». Communications in Statistics - Simulation and Computation 46, no 6 (25 janvier 2017) : 4490–98. http://dx.doi.org/10.1080/03610918.2015.1118508.
Texte intégralMiyazaki, Y., A. Takanou, H. Nozaki, N. Nakagawa et K. Okada. « Method to estimate parameter values in software prediction models ». Information and Software Technology 33, no 3 (avril 1991) : 239–43. http://dx.doi.org/10.1016/0950-5849(91)90139-3.
Texte intégralLaMotte, Lynn R., et Jeffrey D. Wells. « Inverse prediction for multivariate mixed models with standard software ». Statistical Papers 57, no 4 (4 août 2016) : 929–38. http://dx.doi.org/10.1007/s00362-016-0815-2.
Texte intégralBalogun, Abdullateef Oluwagbemiga, Shuib Basri, Said Jadid Abdulkadir et Ahmad Sobri Hashim. « Performance Analysis of Feature Selection Methods in Software Defect Prediction : A Search Method Approach ». Applied Sciences 9, no 13 (9 juillet 2019) : 2764. http://dx.doi.org/10.3390/app9132764.
Texte intégralMabayoje, Modinat Abolore, Abdullateef Olwagbemiga Balogun, Hajarah Afor Jibril, Jelili Olaniyi Atoyebi, Hammed Adeleye Mojeed et Victor Elijah Adeyemo. « Parameter tuning in KNN for software defect prediction : an empirical analysis ». Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer 7, no 4 (10 août 2019) : 121–26. http://dx.doi.org/10.14710/jtsiskom.7.4.2019.121-126.
Texte intégralGoyal, Somya, et Pradeep Kumar Bhatia. « Comparison of Machine Learning Techniques for Software Quality Prediction ». International Journal of Knowledge and Systems Science 11, no 2 (avril 2020) : 20–40. http://dx.doi.org/10.4018/ijkss.2020040102.
Texte intégralYanjun Li, Yanjun Li, Huan Huang Yanjun Li, Qiang Geng Huan Huang, Xinwei Guo Qiang Geng et Yuyu Yuan Xinwei Guo. « Fairness Measures of Machine Learning Models in Judicial Penalty Prediction ». 網際網路技術學刊 23, no 5 (septembre 2022) : 1109–16. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022092305019.
Texte intégralAli, Awad, Mohammed Bakri Bashir, Alzubair Hassan, Rafik Hamza, Samar M. Alqhtani, Tawfeeg Mohmmed Tawfeeg et Adil Yousif. « Design-Time Reliability Prediction Model for Component-Based Software Systems ». Sensors 22, no 7 (6 avril 2022) : 2812. http://dx.doi.org/10.3390/s22072812.
Texte intégralAlmayyan, Waheeda. « Towards Predicting Software Defects with Clustering Techniques ». International Journal of Artificial Intelligence & ; Applications 12, no 1 (31 janvier 2021) : 39–54. http://dx.doi.org/10.5121/ijaia.2021.12103.
Texte intégralYuan, Yuyu, Chenlong Li et Jincui Yang. « An Improved Confounding Effect Model for Software Defect Prediction ». Applied Sciences 13, no 6 (8 mars 2023) : 3459. http://dx.doi.org/10.3390/app13063459.
Texte intégralKakkar, Misha, Sarika Jain, Abhay Bansal et P. S. Grover. « Nonlinear Geometric Framework for Software Defect Prediction ». International Journal of Decision Support System Technology 12, no 3 (juillet 2020) : 85–100. http://dx.doi.org/10.4018/ijdsst.2020070105.
Texte intégralPan, Cong, Minyan Lu et Biao Xu. « An Empirical Study on Software Defect Prediction Using CodeBERT Model ». Applied Sciences 11, no 11 (23 mai 2021) : 4793. http://dx.doi.org/10.3390/app11114793.
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