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Prediction of software quality using neuro-fuzzy model

机译:使用神经模糊模型预测软件质量

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摘要

In the era of digital systems, management of software project is the biggest challenge. So, early prediction of software quality plays a vital role in the software industry. It helps the management to take the qualitative decisions. In this paper the prediction model proposed by us is a hybrid one with the combination of neural network and fuzzy logic, which discards their individual limitations. This model provides some features which are able to deal with various objectives at the time of software development process. Using this model the prediction of software quality can be measured that also helps in checking the errors and avoiding the expense of redoing.
机译:在数字系统的时代,软件项目的管理是最大的挑战。 因此,软件质量的早期预测在软件行业中起着至关重要的作用。 它有助于管理层采取定性决策。 在本文中,我们提出的预测模型是一种混合动力,具有神经网络和模糊逻辑的组合,其丢弃了它们的个人局限性。 该模型提供了一些能够在软件开发过程时处理各种目标的功能。 使用此模型可以测量软件质量的预测,也有助于检查错误并避免牺牲重做费用。

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