Un sistema di raccomandazione di modelli
con una tassonomia efficiente dei componenti software riutilizzabili
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Il contributo dell'ottimizzazione ibrida basata su RideNN per la stima della riutilizzabilità del software è che l'algoritmo C-RideNN utilizza l'attuale Cat Swarm Optimization (CSO) insieme alla Rider Neural Network (RideNN) per scopi di formazione. Questo approccio consiste nello sviluppo di una tecnica per il modello di previsione del riutilizzo del software per mantenere il riutilizzo ottimale dei componenti software senza la probabilità di invecchiamento e inclini a guasti. Criteri, come complessità, coesione e accoppiamento, sono considerati per il riutilizzo con un totale di nove met...
Il contributo dell'ottimizzazione ibrida basata su RideNN per la stima della riutilizzabilità del software è che l'algoritmo C-RideNN utilizza l'attuale Cat Swarm Optimization (CSO) insieme alla Rider Neural Network (RideNN) per scopi di formazione. Questo approccio consiste nello sviluppo di una tecnica per il modello di previsione del riutilizzo del software per mantenere il riutilizzo ottimale dei componenti software senza la probabilità di invecchiamento e inclini a guasti. Criteri, come complessità, coesione e accoppiamento, sono considerati per il riutilizzo con un totale di nove metriche. La stima viene eseguita con l'algoritmo di rete neurale proposto basato sull'ottimizzazione Cat Swarm Rider (C-RideNN). L'algoritmo C-RideNN è formulato integrando il CSO con l'algoritmo ROA La stima del riutilizzo del software utilizzando l'ottimizzazione basata su NN ha dimostrato di produrre un totale migliorato di nove metriche correlate al software dal software. La stima del riutilizzo del software viene eseguita utilizzando l'algoritmo C-RideNN proposto. L'algoritmo C-RideNN stima il fattore di riutilizzo del software.
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