Математична модель щодо прийняття рішень про якість програмних систем, які базуються на штучному інтелекті, та програма для її реалізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛатанська Л. О.
dc.contributor.authorКорнієнко Андрій Михайлович
dc.date.accessioned2026-01-19T12:36:34Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionКорнієнко, А. М. Математична модель щодо прийняття рішень про якість програмних систем, які базуються на штучному інтелекті, та програма для її реалізації = Mathematical model for decision-making about the quality of software systems based on artificial intelligence and a software for its implementation : магістерська робота ; спец. 124 ''Системний аналіз'' / А. М. Корнієнко ; наук. кер. Л. О. Латанська. – Миколаїв : НУК, 2025. – 108 с.
dc.description.abstractКорнієнко Андрій Михайлович «Математична модель щодо прийняття рішень про якість програмних систем, які базуються на штучному інтелекті, та програма для її реалізації» Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 124 – «Системний аналіз». Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2025 р. Обсяг роботи: 107 стор., 22 табл., 8 рис., 22 використаних джерела, 6 додатків. Актуальність теми дослідження. Оцінювання якості програмних систем (ПС), розроблених із застосуванням технологій штучного інтелекту, нині є актуальним і перспективним науковим напрямом. Це пов’язано, з одного боку, із постійною потребою підвищувати ефективність розробки та забезпечувати успішність ПС, а з іншого – зі зростанням ролі інструментів штучного інтелекту у процесі створення ПС. Мета дослідження. Метою є підвищення достовірності оцінювання якості ПС, які базуються на штучному інтелекті, шляхом розробки спеціалізованої математичної моделі. Об’єкт дослідження – це процес оцінювання якості ПС, які базуються на штучному інтелекті Предмет дослідження. Предметом дослідження є математичні моделі для прийняття рішень щодо якості ПС, які базуються на штучному інтелекті, що використовують метрики RFC, CBO, WMC. Методи дослідження. В якості методів дослідження обрано методи регресійного аналізу, математичної статистики та теорії ймовірностей, математичного програмування. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено математичну модель для прийняття рішень щодо якості ПС, які базуються на штучному інтелекті. На відміну від наявних підходів, запропонована модель враховує інтервали значень метрик таких ПС за рахунок визначення нових параметрів моделі і застосування нормалізуючого перетворення десятковий логарифм для прогнозування метрики RFC на основі метрик CBO та WMC, що забезпечує підвищення достовірності оцінювання якості ПС відповідного класу. Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програмну систему для оцінювання метрики RFC та прийняття рішення про якість ПС, які базуються на штучному інтелекті. Апробація результатів досліджень. Результати роботи оприлюднено на VIII Всеукраїнській науково-практичній інтернет конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «СУЧАСНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ І ТЕХНОЛОГІЇ» (24 листопада 2025 р., м. Херсон, м. Хмельницький). Публікації. За результатами роботи опубліковано 1 наукову працю – тези VIII Всеукраїнської науково-практичної інтернет конференції студентів, аспірантів та молодих вчених.
dc.description.abstract1Andrii Korniienko «Mathematical model for decision-making about the quality of software systems based on artificial intelligence and a software for its implementation» Qualification work for obtaining a master's degree in specialty 124 – «Systems Analysis». Admiral Makarov National University of Shipbuilding. Mykolaiv, 2025. Volume: 107 p., 22 tables, 8 figures, 22 references, 6 appendices. Relevance of the topic. The quality assessment of software systems (SS) developed using artificial intelligence technologies is currently a relevant and promising scientific direction. This is due, on the one hand, to the constant need to increase the efficiency of development and ensure the success of SS, and, on the other hand, to the growing role of artificial intelligence tools in the process of creating PS. Purpose of the research. The goal is to increase the reliability of assessing the quality of artificial intelligence-based SS by developing a specialized mathematical model. Оbject of the research. The object of the study is the process of assessing the quality of artificial intelligence-based SS. Subject of the research. The subject of the research is mathematical models for making decisions about the quality of SS based on artificial intelligence, using RFC, CBO, WMC metrics. Methods of the research. The methods chosen for the research were regression analysis, mathematical statistics and probability theory, and mathematical programming. Scientific novelty of the obtained results. The mathematical model for making decisions on the quality of SS based on artificial intelligence has been improved. Unlike existing approaches, the proposed model takes into account the intervals of the values of the metrics of such SS by determining new model parameters and applying the normalizing transformation of the decimal logarithm to predict the RFC metric based on the CBO and WMC metrics, which ensures increased reliability of assessing the quality of SS of the corresponding class. Practical significance of the obtained results. A software system has been developed for evaluating RFC metrics and making decisions about the quality of SS based on artificial intelligence. Approbation of research results. The results of the work were presented at the VIII All-Ukrainian Scientific and Practical Internet Conference of Students, Postgraduate Students and Young Scientists «MODERN INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES» (November 24, 2025, Kherson, Khmelnytskyi). Publications. Based on the results of the work, 1 scientific work was published – theses of the VIII All-Ukrainian Scientific and Practical Internet Conference of Students, Postgraduate Students and Young Scientists.
dc.description.provenanceSubmitted by Антон Крамаренко (kramarenko4717@gmail.com) on 2026-01-07T13:52:13Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Kornienko_A_magister.pdf: 1468887 bytes, checksum: 4df1fca23086994a968c0527ff08a5ec (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-01-19T12:30:58Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-01-19T12:35:55Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-01-19T12:36:34Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-01-19T12:36:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Kornienko_A_magister.pdf: 1468887 bytes, checksum: 4df1fca23086994a968c0527ff08a5ec (MD5) Previous issue date: 2025en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/11947
dc.language.isouk
dc.subjectоцінювання метрики RFC
dc.subjectякість ПС
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectнелінійні регресійні моделі
dc.subjectнормалізуюче перетворення десятковий логарифм.
dc.subject124 ''Системний аналіз''
dc.subjectRFC metric evaluation
dc.subjectSS quality
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectnonlinear regression models
dc.subjectnormalizing transformation decimal logarithm
dc.titleМатематична модель щодо прийняття рішень про якість програмних систем, які базуються на штучному інтелекті, та програма для її реалізації
dc.title.alternativeMathematical model for decision-making about the quality of software systems based on artificial intelligence and a software for its implementation
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kornienko_A_magister.pdf
Розмір:
1.4 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗАС)
124 "Системний аналіз"