Die Entwicklung eines intelligenten Softwaresystems für die Vorhersage von Softwarefehlern (SDP) ist eine wichtige Herausforderung im Bereich der Softwaretechnik unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens, da Klassenungleichgewichtsprobleme Schwierigkeiten bei der Klassifizierung von fehlerhaften und nicht fehlerhaften Modulen verursachen. Das unausgewogene Lernen befasst sich mit diesem Problem und wird auch von Forschern verwendet, aber leider mit uneinheitlichen Ergebnissen. Aus diesem Grund haben wir ein umfassendes Experiment zur Entwicklung eines intelligenten...

La conception d'un système logiciel intelligent pour la prédiction des défauts logiciels (SDP) est un défi important dans le domaine de l'ingénierie logicielle en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, car les problèmes de déséquilibre de classe causent des difficultés pour la classification des modules défectueux et non défectueux. L'apprentissage déséquilibré traite ce problème et est également utilisé par les chercheurs, mais malheureusement avec des résultats incohérents. Pour cela, nous avons mené une expérience complète pour concevoir un système...

Reliability is one of the most critical and fundamental aspects while evaluating any software. With the rapid growth in the use of software, the issues concerning the trustworthiness of the software are also increasing. This provides the authors, the motivation to evaluate the software systems fiducially through the implementation of entropy based on the combination weights (CW) methods These weights are the result of mathematical computation and are based on experts' opinion. The entropy-based approach enables the authors to determine the degree of criteria as per experts' judgment and also...

Data Communication and Computer network plays a vital role in network design and management so understanding systems development life cycle Networking engineering is a complicated task, which involves software, firmware, chip level engineering, hardware, and electric pulses. To ease network engineering, the whole networking concept is divided into multiple layers. Each layer is involved in some particular task and is independent of all other layers. But as a whole, almost all networking tasks depend on all of these layers. Layers share data between them and they depend on each other only to...

Machine learning is important because it gives enterprises a view of trends in customer behavior and business operational patterns, as well as supports the development of new products. Many of today's leading companies, such as Facebook, Google, and Uber, make machine learning a central part of their operations. Machine learning has become a significant competitive differentiator for many companies.