Удосконалення регресійної моделі для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java та розробка програми для її реалізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПриходько С. Б.
dc.contributor.authorПозняков Роман Олександрович
dc.contributor.authorPoznyakov Roman Oleksandrovich
dc.date.accessioned2024-05-20T11:19:21Z
dc.date.available2024-05-20T11:19:21Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionПозняков Р.О. Удосконалення регресійної моделі для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java та розробка програми для її реалізації = Improving the regression model to estimate the RFC metric of open-source applications in Java and developing the software for its implementation : магістерська робота ; спец. 121 ''Інженерія програмного забезпечення'' / Р. О. Позняков ; наук. кер. С. Б. Приходько. – Миколаїв : НУК, 2022. – 108 с.
dc.description.abstract''Удосконалення регресійної моделі для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java та розробка програми для її реалізації'' Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – ''Інженерія програмного забезпечення''. Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2022 р. Обсяг роботи: 108 стор., 6 табл., 8 рис., 19 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми роботи: необхідність підвищення достовірності оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Мета та завдання дослідження. Метою є підвищення достовірності оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Завдання дослідження: проаналізувати існуючі регресійні моделі для оцінювання метрики RFC застосунків на Java; удосконалити регресійну модель для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java; розробити програму для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Об'єктом дослідження є процес оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Предметом дослідження є регресійні моделі для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Методи дослідження. У вирішенні поставлених завдань використано методи теорії ймовірності, математичної статистики, регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено регресійну модель для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java на основі нормалізуючого перетворення у формі десяткового логарифму, яка дозволяє підвищити достовірність оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java, в порівнянні з існуючими регресійними моделями. Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java для системи моделювання Scilab 6.0.0. Апробація результатів досліджень. Результати досліджень були оприлюднені на Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції. Публікації. Результати роботи викладені у 1 публікації, а саме: 1 матеріалах Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції.
dc.description.abstract1«Improving the regression model to estimate the RFC metric of open-source applications in Java and developing the software for its implementation» The qualification work in obtaining a master's degree in specialty 121 - "Software Engineering". Admiral Makarov National University of Shipbuilding. Mykolayiv, 2022. The qualification work is presented on the 108 pages of typewritten text, contains 6 tables, 8 figures, 5 appendices and 19 references. Relevance of the topic of the work: the need to increase the confidence of estimating the RFC metric of open-source applications in Java. The goal and objectives of the study. The goal of the study is to increase the confidence of estimating the RFC metric of open-source applications in Java by nonlinear regression model. The objectives of the study: to analyze existing regression models to estimate the RFC metric of applications in Java; to improve the regression model for estimating the RFC metric of open-source applications in Java; to develop the software for estimating the RFC metric of open-source applications in Java. The object of the study is the process of estimating the RFC metric of opensource applications in Java. The subject of the study is the regression models for estimating the RFC metric of open-source applications in Java. The methods of the study. The methods of probability theory, mathematical statistics, regression analysis are used in solving the problems. The scientific novelty of obtained results. The nonlinear regression model for estimating the RFC metric of open-source applications in Java is improved based on normalizing transformation in the decimal logarithm form which allows to increase confidence of estimating the RFC metric of open-source applications in Java in comparison with existing linear regression models. The practical significance of obtained results is that the software realizing the constructed model is developed for the simulation system of Scilab 6.0.0. Approbation of study results. The study results were presented at the All- Ukrainian scientific Internet-conference. Publications. The study results were published in one publication: the materials of the All-Ukrainian scientific Internet-conference. Keywords: regression model, estimation, the RFC metric, open-source application, Java.
dc.description.provenanceSubmitted by Антон Крамаренко (kramarenko4717@gmail.com) on 2024-05-18T15:03:50Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Poznyakov_magister.pdf: 44314080 bytes, checksum: 1fd088bf7449ae20140a0d64283e1a2f (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Ірина Бондар(iryna.bondar@nuos.edu.ua) on 2024-05-20T11:13:45Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Ірина Бондар(iryna.bondar@nuos.edu.ua) on 2024-05-20T11:18:45Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Ірина Бондар(iryna.bondar@nuos.edu.ua) on 2024-05-20T11:19:21Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-05-20T11:19:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Poznyakov_magister.pdf: 44314080 bytes, checksum: 1fd088bf7449ae20140a0d64283e1a2f (MD5) Previous issue date: 2022en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/8288
dc.language.isouk
dc.subjectрегресійна модель
dc.subjectоцінювання
dc.subjectметрика RFC
dc.subjectзастосунок з відкритим кодом
dc.subjectJava.
dc.subject121 ''Інженерія програмного забезпечення''
dc.subjectregression model
dc.subjectestimation
dc.subjectthe RFC metric
dc.subjectopen-source application
dc.subjectJava
dc.titleУдосконалення регресійної моделі для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java та розробка програми для її реалізації
dc.title.alternativeImproving the regression model to estimate the RFC metric of open-source applications in Java and developing the software for its implementation
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Poznyakov_magister.pdf
Розмір:
42.26 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗАС)
121 "Інженерія програмного забезпечення"