Predykcja wskaźników jakości oprogramowania z zastosowaniem modyfikacji metod gradientów zintegrowanych
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 15 Nr 2 (2025)
-
Precyzyjne wykrywanie i segmentacja samolotów cywilnych na zdjęciach satelitarnych przy użyciu YOLOv8
Ramesh Kumar Panneerselvam, Sarada Bandi, Sree Datta Siva Charan Doddapaneni5-12
-
Zastosowanie modeli YOLO i U-Net do identyfikacji materiałów budowlanych na segmentowanych obrazach
Ruslan Voronkov, Mykhailo Bezuglyi13-17
-
Integracja genomiki i sztucznej inteligencji w celu precyzyjnego monitorowania upraw i adaptacyjnego zarządzania stresem
Rajesh Polegopu, Satya Sumanth Vanapalli, Sashi Vardhan Vanapalli, Naga Prudvi Diyya, Mounika Vandila, Divya Valluri, Anjali Peddinti, Sowjanya Saladi, Meghana Pyla, Padmini Gelli18-26
-
Projektowanie i ocena nowej funkcji przenoszenia w kształcie namiotu przy użyciu algorytmu Polar Lights Optimizer do selekcji cech
Zaynab Ayham Almishlih, Omar Saber Qasim, Zakariya Yahya Algamal27-31
-
Algorytm wykrywania obiektów w systemie nawigacji drona ratowniczego
Nataliia Stelmakh, Yurii Yukhymenko; Ilya Rudkovskiy; Anton Lavrinenkov32-36
-
Skuteczna metoda rozpakowywania obrazu dookólnego
Said Bouhend, Chakib Mustapha Anouar Zouaoui, Adil Toumouh, Nasreddine Taleb37-43
-
Rozpoznawanie twarzy w gęstym tłumie przy użyciu metod głębokiego uczenia z kamerą IP
Sobhana Mummaneni, Venkata Chaitanya Satya Ramaraju Mudunuri, Sri Veerabhadra Vikas Bommaganti, Bhavya Vani Kalle, Novaline Jacob, Emmanuel Sanjay Raj Katari44-50
-
Analiza wybranych metod identyfikacji osób na podstawie danych biometrycznych
Marcin Rudzki, Paweł Powroźnik51-56
-
Możliwości diagnostyczne teziogafii macierzy Jonesa multifraktalnej struktury odwodnionych rozmazów krwi
Yuriy Ushenko, Iryna Soltys, Oleksandr Dubolazov, Sergii Pavlov, Victor Paliy, Marta Garazdiuk, Vasyl Garasym, Oleksandr Ushenko, Ainur Kozbakova57-60
-
Badanie wpływu temperatury dyfuzji boru na wydajność ogniw słonecznych n-type PERT monofacjalnych z ograniczonymi krokami termicznymi.
Hakim Korichi, Mohamed Kezrane, Ahmed Baha-Eddine Bensdira61-64
-
Modelowanie parametrów fotoprzetwornika opartego na heterostrukturze CdS/porowaty-CdTe/CdTe
Alena F. Dyadenchuk, Roman I. Oleksenko65-69
-
Projekt i wyzwania autonomicznego systemu monitorowania alarmów na statku dla zwiększenia bezpieczeństwa morskiego
Oumaima Bouanani, Sara Sandabad, Abdelmoula Ait Allal, Moulay El Houssine Ech-Chhibat70-76
-
Cyfryzacja podstacji z wykorzystaniem protokołu GOOSE między inteligentnymi urządzeniami elektronicznymi
Laura Yesmakhanova, Samal Kulmanova, Dildash Uzbekova, Bibigul Issabekova77-83
-
Koncepcyjny model tworzenia propozycji zapewnienia komunikacji jednostce z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Dmytro Havrylov, Roman Lukianiuk, Albert Lekakh, Olexandr Musienko, Vladymyr Startsev, Gennady Pris, Kyrylo Рasynchuk84-89
-
Opracowanie modelu analitycznego i metody optymalizacji priorytetowej obsługi korporacyjnej sieci komputerowej "Wybory"
Zakir Nasib Huseynov90-93
-
Heterogeniczna sieć neuronowa do prognozowania stanu wielostrefowych obiektów grzewczych
Maria Yukhimchuk, Volodymyr Dubovoi, Zhanna Harbar, Bakhyt Yeraliyeva94-99
-
Bufor napięcia push-pull o zwiększonej obciążalności
Oleksiy Azarov, Maxim Obertyukh, Mikhailo Prokofiev, Aliya Kalizhanova, Olena Kosaruk100-103
-
Ocena odnawialnych źródeł energii w warunkach niepewności przy użyciu rozmytej metody AHP
Kamala Aliyeva104-109
-
Model sieci energetycznej oparty na zasadzie fraktalno-klastrowej
Huthaifa A. Al_Issa, Artem Cherniuk, Yuliia Oliinyk, Oleksiy Iegorov, Olga Iegorova, Oleksandr Miroshnyk, Taras Shchur, Serhii Halko110-117
-
Modelowanie dynamicznych i statycznych trybów pracy asynchronicznego napędu elektrycznego małej mocy
Viktor Lyshuk, Sergiy Moroz, Yosyp Selepyna, Valentyn Zablotskyi, Mykola Yevsiuk, Viktor Satsyk, Anatolii Tkachuk118-123
-
Rozwój i optymalizacja urządzenia sterującego napędem hydraulicznym przenośnika taśmowego
Leonid Polishchuk, Oleh Piontkevych, Artem Svietlov, Oksana Adler, Dmytro Lozinsky124-129
-
Optymalizacja pracy światłowodowych czujników w warunkach kosmicznych
Nurzhigit Smailov, Marat Orynbet, Aruzhan Nazarova, Zhadyger Torekhan, Sauletbek Koshkinbayev, Kydyrali Yssyraiyl, Rashida Kadyrova, Akezhan Sabibolda130-134
-
Analiza wydajności VLC w optycznych systemach komunikacji bezprzewodowej do zastosowań wewnętrznych
Nurzhigit Smailov, Shakir Akmardin, Assem Ayapbergenova, Gulsum Ayapbergenova, Rashida Kadyrova, Akezhan Sabibolda135-138
-
Predykcja wskaźników jakości oprogramowania z zastosowaniem modyfikacji metod gradientów zintegrowanych
Anton Shantyr, Olha Zinchenko, Kamila Storchak, Andrii Bondarchuk, Yuriy Pepa139-146
Archiwum
-
Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
-
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27
-
Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
-
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
-
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
-
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26
-
Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
-
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
-
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
-
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23
-
Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
-
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
-
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
-
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12
-
Tom 11 Nr 4
2021-12-20 15
-
Tom 11 Nr 3
2021-09-30 10
-
Tom 11 Nr 2
2021-06-30 11
-
Tom 11 Nr 1
2021-03-31 14
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
Abstrakt
Artykuł poświęcony jest nowoczesnym systemom oprogramowania (SO) i poprawie ich jakości z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego, w tym metody Zintegrowanych Gradientów (ZG). Rozważono kluczowe problemy i ograniczenia stosowania ZG w rzeczywistych warunkach działania SO, takie jak złożoność systemów, korelacja zmiennych i wydajność obliczeniowa. Zaproponowano sposoby ulepszenia ZG, w tym integrację adaptacyjną, wygładzanie przestrzenne i wykorzystanie współczynników wagowych. Opisano wyniki eksperymentalne, które potwierdzają skuteczność proponowanych modyfikacji w celu poprawy jakości SO. Integracja adaptacyjna osiągnęła najlepsze wyniki (MAE 0,11), zdolność adaptacji i interpretacji.
Słowa kluczowe:
Bibliografia
[1] Akimova E. M., Kisel T. N.: Integrated application of strategic analysis methods. Kant 39(2), 2021, 10–16 [https://doi.org/10.24923/2222-243x.2021-39.2].
[2] Butler M., Petre L., Sere K.: Integrated formal methods. Springer Berlin, Heidelberg 2002 [https://doi.org/10.1007/3-540-47884-1].
[3] Dheeraj K. N., et al.: Crop quality prediction using ml and neural networks. International Journal on Cybernetics & Informatics 10(2), 2021, 7–11 [https://doi.org/10.5121/ijci.2021.100202].
[4] Evgeni P.: Testability analysis methods. Evgeni P.: Digital integrated circuits. Design-for-Test Using Simulink and Stateflow. CRC Press, Boca Raton 2007 [https://doi.org/10.1201/9781315222110-4].
[5] Fumagalli F., et al.: Incremental permutation feature importance (iPFI): Towards online explanations on data streams. Machine Learning 112, 2023, 4863–4903 [https://doi.org/10.1007/s10994-023-06385-y].
[6] Gelperin D.: The power of integrated methods. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes 19(4), 1994, 77–78 [https://doi.org/10.1145/190679.190687].
[7] Gleirscher M., Foster S., Woodcock J.: New opportunities for integrated formal methods. ACM Computing Surveys 52(6), 2020, 1–36 [https://doi.org/10.1145/3357231].
[8] Goldina A. A.: Methods of information disclosure in integrated reporting. Models, Systems, Networks in Economics, Technology, Nature and Society 3, 2021 [https://doi.org/10.21685/2227-8486-2021-3-2].
[9] Hahn S.-J., Lee B.-H.: Quality evaluation to small scaled software implementation result. The Journal of Korean Institute of Information Technology 21(1), 2023, 1–10 [https://doi.org/10.14801/jkiit.2023.21.1.1].
[10] Hooker J. N.: Optimization basics. Integrated methods for optimization. Springer US, 2011 [https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1900-6_3].
[11] Indi M. M., et al.: Evaluation of the effectiveness of technology-based project management systems for software development. Global International Journal of Innovative Research 1(2), 2023, 175–181 [https://doi.org/10.59613/global.v1i2.30].
[12] Jha K. N., Chockalingam C. T.: Prediction of quality performance using artificial neural networks. Journal of Advances in Management Research 6(1), 2009, 70–86 [https://doi.org/10.1108/09727980910972172].
[13] Kamaletdinov S., et al.: Evaluation of data quality based on Bayesian networks in railway rolling stock monitoring systems. E3S Web of Conferences 460, 2023, 04014 [https://doi.org/10.1051/e3sconf/202346004014].
[14] Kaneko H.: Cross‐validated permutation feature importance considering correlation between features. Analytical Science Advances 3(9-10), 2022, 278–287 [https://doi.org/10.1002/ansa.202200018].
[15] Kim S.-H.: Integrated development environment for java native methods. The Journal of the Korea Contents Association 10(7), 2010, 122–132 [https://doi.org/10.5392/jkca.2010.10.7.122].
[16] Movsessian A., Cava D. G., Tcherniak D.: Interpretable machine learning in damage detection using shapley additive explanations. ASME J. Risk Uncertainty Part B. 8(2), 2022 [https://doi.org/10.1115/1.4053304].
[17] Ni H., Yin H.: Exchange rate prediction using hybrid neural networks and trading indicators. Neurocomputing 72(13-15), 2009, 2815–2823 [https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.09.023].
[18] Oden J. T., Robinson J.: Integrated theory of finite element methods. Mathematics of Computation 29(132), 1975, 1157 [https://doi.org/10.2307/2005763].
[19] Pankov P. S., Tagaeva S. B.: Systems of differential equations and computer phenomena. Herald of Institute Mathematics of the National Academy of Sciences of the Kyrgyz Republic 2, 2020, 86–93 [https://doi.org/10.52448/16948173_2020_2_86].
[20] Roser M. E., et al.: Investigating reasoning with multiple integrated neuroscientific methods. Frontiers in Human Neuroscience 9, 2015, [https://doi.org/10.3389/fnhum.2015.00041].
[21] Smaling A.: Mixed, integrated, merged or hybrid methods? Kwalon 22(3), 2017. [https://doi.org/10.5117/2017.022.003.001].
[22] ter Beek M. H., Monahan R.: Integrated formal methods. Springer International Publishing. 2022 [https://doi.org/10.1007/978-3-031-07727-2].
[23] Wang S., Zhang Y.: Grad-CAM: Understanding AI models. Computers, Materials & Continua 76(2), 2023, 1321–1324 [https://doi.org/10.32604/cmc.2023.041419].
[24] Yoon H.: A quantitative evaluation for usability under software quality models. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11(3), 2023, 24–29 [https://doi.org/10.17762/ijritcc.v11i3.6194].
[25] Yue C., et al.: An entropy-based group decision-making approach for software quality evaluation. Expert Systems With Applications 238C, 2023, 121979 [https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121979].
[26] Zhang X., et al.: Informative data selection with uncertainty for multimodal object detection. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 35(10), 2023, 13561-13573 [https://doi.org/10.1109/tnnls.2023.3270159].
[27] Zhao J., et al.: Evaluating the impact of uncertainty visualization on model reliance. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 30(7), 2023, 4093–4107 [https://doi.org/10.1109/tvcg.2023.3251950].
[28] Zhao Z., Severini T. A.: Integrated likelihood computation methods. Computational Statistics 32(1), 2016, 281–313 [https://doi.org/10.1007/s00180-016-0677-z].
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 600
Downloads: 335

