دانلود ترجمه مقاله پیش پردازش داده دو مرحله ای برای پیش بینی خطای نرم افزار (آی تریپل ای ۲۰۱۵) (ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️)

ieee2

 

 

این مقاله انگلیسی ISI در نشریه آی تریپل ای در ۱۶ صفحه در سال ۲۰۱۵ منتشر شده و ترجمه آن ۴۳ صفحه میباشد. کیفیت ترجمه این مقاله ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️ بوده و به صورت کامل ترجمه شده است.

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

مطالعات تجربی روش پیش پردازش داده دو مرحله ای برای پیش بینی خطای نرم افزار

عنوان انگلیسی مقاله:

Empirical Studies of a Two-Stage Data Preprocessing Approach for Software Fault Prediction

 

 

مشخصات مقاله انگلیسی 
فرمت مقاله انگلیسی pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
سال انتشار ۲۰۱۵
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۱۶ صفحه با فرمت pdf
نوع مقاله ISI
نوع ارائه مقاله ژورنال
رشته های مرتبط با این مقاله مهندسی کامپیوتر
گرایش های مرتبط با این مقاله طراحی و تولید نرم افزار ، مهندسی نرم افزار
چاپ شده در مجله (ژورنال) نتایج بدست آمده در حوزه قابلیت اطمینان – Transactions on Reliability
کلمات کلیدی پیش بینی خطای نرم افزار، پیش گردازش داده، انتخاب ویژگی، کاهش نمونه، کنترل افزونگی، رتبه بندی ویژگی، مدل طبقه بندی
کلمات کلیدی انگلیسی Software fault prediction – data preprocessing – feature selection – instance reduction – redundancy control – feature ranking – classification model
ارائه شده از دانشگاه آزمایشگاه فناوری نرم افزار جدید، دانشگاه نانجینگ، چین
نمایه (index) scopus – master journals – JCR
نویسندگان Wangshu Liu – Shulong Liu – Qing Gu – Jiaqiang Chen
شناسه شاپا یا ISSN ۰۰۱۸-۹۵۲۹
شناسه دیجیتال – doi https://doi.org/10.1109/TR.2015.2461676
ایمپکت فاکتور(IF) مجله ۴٫۰۹۴ در سال ۲۰۱۹
شاخص H_index مجله ۹۵ در سال ۲۰۲۰
شاخص SJR مجله ۱٫۰۹۹ در سال ۲۰۱۹
شاخص Q یا Quartile (چارک) Q1 در سال ۲۰۱۹
بیس نیست 
مدل مفهومی ندارد 
پرسشنامه ندارد 
متغیر ندارد 
رفرنس دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
کد محصول ۱۱۳۶۲
لینک مقاله در سایت مرجع لینک این مقاله در سایت IEEE
نشریه آی تریپل ای – IEEE

 

مشخصات و وضعیت ترجمه فارسی این مقاله 
فرمت ترجمه مقاله pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
وضعیت ترجمه انجام شده و آماده دانلود
کیفیت ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️
تعداد صفحات ترجمه تایپ شده با فرمت ورد با قابلیت ویرایش  ۴۳ (۱ صفحه رفرنس انگلیسی) صفحه با فونت ۱۴ B Nazanin
ترجمه عناوین تصاویر و جداول ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل تصاویر ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل جداول ترجمه شده است 
ترجمه ضمیمه ندارد 
ترجمه پاورقی ندارد 
درج تصاویر در فایل ترجمه درج شده است  
درج جداول در فایل ترجمه درج شده است  
درج فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه  به صورت عکس درج شده است
منابع داخل متن به صورت عدد درج شده است 
منابع انتهای متن به صورت انگلیسی درج شده است

 

فهرست مطالب

چکیده

۱-مقدمه

۲- کار مرتبط

۳- رویکرد پیش پردازش داده دو مرحله ای

A-چارچوب رویکرد ما

B- مرحله انتخاب ویژگی

C- مرحله کاهش نمونه

۴- راه اندازی آزمایش

A-سوالات تحقیق

B- مجموعه های داده

D- سنجش عملکرد

۵- آنالیز نتایج

A-RQ1: طرح بهینه ی رویکرد

B-RQ2: کارایی رویکرد دو مرحله ای

C-RQ3: کارایی NTC

D-RQ4: کارایی ابزارهای کاهش نمونه

E- RQ5: تاثیر خصوصیات مجموعه داده

F- بحث

G- تهدیدها برای اعتبار

۶- نتیجه گیری

 

بخشی از ترجمه

چکیده

پیش بینی خطای نرم افزار یک اقدام ارزشمند در اطمینان از کیفیت نرم افزار می باشد تا به بهترین شکل منابع آزمایش محدود را تخصیص دهد. طبقه بندی یکی از روش های موثر برای پیش بینی خطای نرم افزار می باشد. مدل های طبقه بندی براساس مجموعه داده های به دست آمده به وسیله کاوش مخازن داده گذشته نرم افزار آموزش داده شده اند. در این مقاله، ما یک رویکرد پردازش داده دو مرحله ای نوین پیشنهاد کردیم که انتخاب ویژگی و کاهش نمونه را شامل می شود. خصوصا، در مرحله انتخاب ویژگی، ما در ابتدا آنالیر ارتباط را اجرا می کنیم و سپس یک روش خوشه بندی مبتنی بر آستانه به نام الگوریتم خوشه بندی مبتنی بر آستانه نوین را برای اجرای کنترل افزونگی پیشنهاد می¬کنیم. در مرحله کاهش نمونه، زیرنمونه گیری برای حفظ تعادل بین نمونه¬های معیوب و غیرمعیوب به کار گرفته شده است. در مطالعات تجربی، ما مجموعه داده ها را از پروژه های نرم افزاری جهان حقیقی همانند ناسا و Eclipse انتخاب کردیم. سپس ما رویکرد خود را با برخی روشهای پایه مقایسه کردیم و فاکتورهای تاثیرگذار بیشتر در رویکرد ما مورد بررسی قرار گرفتند. نتیجه نهایی اثربخشی (کارایی) رویکرد ما را نشان می دهد و یک راهنمایی برای رسیدن به پیش پردازش داده مقرون به صرفه در هنگام استفاده از رویکرد دو مرحله ای ما فراهم می کند.

 

۱-مقدمه

پیش بینی خطای نرم افزار (SFP) یک موضوع تحقیق داغ در قلمرو مهندسی نرم افزار می باشد (۱ تا ۱۷). این می¬تواند منابع آزمون (آزمایش) محدود را به طور موثر به وسیله پیش بینی استعداد خطای ماژولهای نرم افزار تخصیص دهد. طبقه بندی یکی از روشهای غالبا استفاده شده برای پیش بینی خطای نرم افزار می باشد. مسئولیت اصلی آن، طبقه بندی ماژولها، ارائه شده توسط یک مجموعه از متریکهای نرم افزار، به دو کلاس می باشد: مستعد خطا (FP) یا غیرمستعد خطا (NFP). برای یک مدل طبقه بندی خاص، طبقه بندی کننده باید از قبل براساس داده های آموزش به دست آمده از کاوش مخازن داده پیشین نرم افزار (تاریخچه نرم افزار) همانند تغییر لوگها در مدیریت پیکربندی نرم افزار، گزارش باگها (اشکالات) در سیستم ردیابی باگ و ایمیل های توسعه دهندگان، آموزش داده شود.

 

۶- نتیجه گیری

در این مطالعه، ما رویکرد پیش پردازش داده دو مرحله ای را ارائه می کنیم، که شامل هر دو انتخاب ویژگی و کاهش نمونه می باشد، تا کیفیت مجموعه داده های نرم افزار استفاده شده توسط مدلهای طبقه بندی برای پیش بینی خطای نرم افزار، بهبود دهیم. در مرحله انتخاب ویژگی، ما یک الگوریتم نوین پیشنهاد می کنیم که شامل هر دو آنالیز ارتباط و کنترل افزونگی می باشد. در مرحله کاهش نمونه، ما زیرنمونه گیری تصادفی را برای حفظ تعادل بین نمونه های معیوب و غیرمعیوب به کار می بریم. ما به طور سیستماتیک آزمایشهایی را براساس مجموعه داده های Eclipse و ناسا طراحی می کنیم و رویکرد خود را با دیگر روشهای پیش پردازش داده به طور رایج استفاده شده مقایسه می کنیم. نتایج پتانسیل رویکرد ما در ارتقاء عملکرد پیش بینی طبقه بندی کننده های ساخته شده بعد از آن را نشان می دهند.

 

بخشی از مقاله انگلیسی

Abstract

Software fault prediction is a valuable exercise in software quality assurance to best allocate limited testing resources. Classification is one of the effective methods for software fault prediction. The classification models are trained based on the datasets obtained by mining software historical repositories. However, the performance of the models depends on the quality of datasets. In this paper, we propose a novel two-stage data preprocessing approach which incorporates both feature selection and instance reduction. Specifically, in the feature selection stage, we first perform relevance analysis, and then propose a threshold-based clustering method, called novel threshold-based clustering algorithm, to conduct redundancy control. In the instance reduction stage, we apply random under-sampling to keep the balance between the faulty and non-faulty instances. In empirical studies, we chose datasets from real-world software projects, such as Eclipse and NASA. Then we compared our approach with some classical baseline methods, and further investigated the influencing factors in our approach. The final results demonstrate the effectiveness of our approach, and provide a guideline for achieving cost-effective data preprocessing when using our two-stage approach.

 

I. INTRODUCTION

SOFTWARE fault prediction (SFP) is a hot research topic in the domain of software engineering [1]–[۱۷]. It can allocate the limited test resources effectively by predicting the fault proneness of software modules. Classification is one of the prevalent methods used for software fault prediction. Its main task is to categorize modules, represented by a set of software metrics, into two classes: fault-prone (FP), or non-fault-prone (NFP). For a specific classification model, the classifier should be trained in advance based on the training data obtained by mining historical software repositories, such as change logs in software configuration management, bug reports in bug tracking systems, and the e-mails of developers.

 

VI. CONCLUSION

In this paper, we provide a two-stage data preprocessing approach, which incorporates both feature selection and instance reduction, to improve the quality of software datasets used by classification models for software fault prediction. In the feature selection stage, we propose a novel algorithm which involves both relevance analysis and redundancy control. In the instance reduction stage, we apply random under-sampling to keep the balance between the faulty and non-faulty instances. We systematically design experiments based on the Eclipse and NASA datasets, and compare our approach to other commonly used data preprocessing methods. The results demonstrate the potential of our approach in enhancing the prediction performance of the classifiers built thereafter.

 

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

مطالعات تجربی روش پیش پردازش داده دو مرحله ای برای پیش بینی خطای نرم افزار

عنوان انگلیسی مقاله:

Empirical Studies of a Two-Stage Data Preprocessing Approach for Software Fault Prediction

 

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *