НЕЙРОМЕРЕЖНА МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ ЯКОСТІ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ АТРИБУТІВ ЯКОСТІ (Computer systems and information technologies, 2022)
Якість програмного забезпечення (ПЗ) стає все більш важливою темою протягом останнього десятиліття в зв’язкуіз стрімким зростанням ринку програмного забезпечення, із збільшенням конкуренції в індустрії ПЗ, а також із зростаннямскладності програмного забезпечення та покладеної відповідальності на нього. Актуальність проблем підвищення якості ПЗобумовлює необхідність прогнозування якості програмного забезпечення на ранніх етапах життєвого циклу та розробленнямоделей, методів та засобів прогнозування якості ПЗ на основі атрибутів.Універсальними структурами, що дозволяють узагальнити інформацію та виявити залежності між вхідними ірезультуючими даними, є штучні нейронні мережі (ШНМ), тому для реалізації функцій, які враховуватимуть взаємовпливихарактеристик та атрибутів якості запропоновано використовувати саме ШНМ. Авторами запропоновано концепціюпрогнозування якості ПЗ на основі ШНМ, в якій враховуються взаємовпливи атрибутів якості при визначенні характеристикякості ПЗ.Вперше запропонована нейромережна модель прогнозування якості програмного забезпечення на основі атрибутівякості відрізняється від відомих тим, що дає можливість враховувати важливість кожного атрибуту якості, а також взаємнийвплив атрибутів в межах кожної характеристики якості програмного забезпечення. Вихідні функціонали ШНМ, щовідповідають значенням характеристик якості ПЗ (функційна придатність, ефективність, зручність використання, надійність,сумісність, захищеність, супроводжуваність, можливість переносу), дають можливість оцінити сумарний вплив атрибутівякості на характеристики якості програмного забезпечення.Враховуючи запропоновану концепцію, перспективними завданнями для подальших досліджень є: розробленнянейромережного методу прогнозування рівня якості програмного забезпечення на основі атрибутів якості; реалізація танавчання нейромережної складової запропонованого методу; проєктування та реалізація технології прогнозування рівняякості програмного забезпечення на основі атрибутів якості на ранніх етапах життєвого циклу.
Keywords: програмне забезпечення (ПЗ), якість ПЗ, атрибути якості ПЗ, характеристики якості ПЗ, штучна нейронна мережа (ШНМ)