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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Le livre est organisé comme suit : Le chapitre 1 décrit le processus de développement de logiciels, la nécessité d'estimer l'effort et les différentes approches des techniques algorithmiques d'estimation de l'effort. Le chapitre 2 présente une étude documentaire des approches existantes en matière d'estimation de l'effort et fournit un rapport détaillé sur la combinaison non algorithmique des approches afin d'améliorer la précision de l'estimation. Le chapitre 3 propose une nouvelle méthode d'estimation de l'effort basée sur la logique floue avec une taille de point de fonction. La fonction d'appartenance triangulaire floue est utilisée avec le paramètre de taille dans le point de fonction. Ce modèle est comparé au modèle COCOMO pour sa précision. Le chapitre 4 propose un schéma neuro-flou adaptatif qui intègre le concept de réseau neuronal artificiel et de logique floue. Le chapitre 5 propose l'optimisation par essaim particulaire et l'algorithme hybride K means pour le regroupement des données, et l'effort est estimé à l'aide d'un réseau neuronal et d'une estimation basée sur l'analogie. Le chapitre 6 est une comparaison de tous les modèles proposés dans quatre expériences. Les mesures utilisées sont MRE, MAE, MBRE et MIBRE. Les résultats montrent que les algorithmes neuro-flous et de clustering sont les meilleurs pour estimer l'effort logiciel. 132 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206487296
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Le livre est organisé comme suit : Le chapitre 1 décrit le processus de développement de logiciels, la nécessité d'estimer l'effort et les différentes approches des techniques algorithmiques d'estimation de l'effort. Le chapitre 2 présente une étude documentaire des approches existantes en matière d'estimation de l'effort et fournit un rapport détaillé sur la combinaison non algorithmique des approches afin d'améliorer la précision de l'estimation. Le chapitre 3 propose une nouvelle méthode d'estimation de l'effort basée sur la logique floue avec une taille de point de fonction. La fonction d'appartenance triangulaire floue est utilisée avec le paramètre de taille dans le point de fonction. Ce modèle est comparé au modèle COCOMO pour sa précision. Le chapitre 4 propose un schéma neuro-flou adaptatif qui intègre le concept de réseau neuronal artificiel et de logique floue. Le chapitre 5 propose l'optimisation par essaim particulaire et l'algorithme hybride K means pour le regroupement des données, et l'effort est estimé à l'aide d'un réseau neuronal et d'une estimation basée sur l'analogie. Le chapitre 6 est une comparaison de tous les modèles proposés dans quatre expériences. Les mesures utilisées sont MRE, MAE, MBRE et MIBRE. Les résultats montrent que les algorithmes neuro-flous et de clustering sont les meilleurs pour estimer l'effort logiciel.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 132 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206487296
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Taschenbuch. Etat : Neu. Analyse et conception de l'estimation de l'effort de développement logiciel | Nagarajan Shivakumar (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2023 | Editions Notre Savoir | EAN 9786206487296 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 127755095
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le livre est organisé comme suit : Le chapitre 1 décrit le processus de développement de logiciels, la nécessité d'estimer l'effort et les différentes approches des techniques algorithmiques d'estimation de l'effort. Le chapitre 2 présente une étude documentaire des approches existantes en matière d'estimation de l'effort et fournit un rapport détaillé sur la combinaison non algorithmique des approches afin d'améliorer la précision de l'estimation. Le chapitre 3 propose une nouvelle méthode d'estimation de l'effort basée sur la logique floue avec une taille de point de fonction. La fonction d'appartenance triangulaire floue est utilisée avec le paramètre de taille dans le point de fonction. Ce modèle est comparé au modèle COCOMO pour sa précision. Le chapitre 4 propose un schéma neuro-flou adaptatif qui intègre le concept de réseau neuronal artificiel et de logique floue. Le chapitre 5 propose l'optimisation par essaim particulaire et l'algorithme hybride K means pour le regroupement des données, et l'effort est estimé à l'aide d'un réseau neuronal et d'une estimation basée sur l'analogie. Le chapitre 6 est une comparaison de tous les modèles proposés dans quatre expériences. Les mesures utilisées sont MRE, MAE, MBRE et MIBRE. Les résultats montrent que les algorithmes neuro-flous et de clustering sont les meilleurs pour estimer l'effort logiciel. N° de réf. du vendeur 9786206487296
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