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  1. 学術雑誌論文等

Long-term software fault prediction with wavelet shrinkage estimation

https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2007555
https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2007555
5ebeac43-c85c-4564-973f-1013ef10feb0
名前 / ファイル ライセンス アクション
JSS_216_112123.pdf JSS_216_112123.pdf (17.3 MB)
 Download is available from 2026/6/7.
Item type デフォルトアイテムタイプ_(フル)(1)
公開日 2025-01-28
タイトル
タイトル Long-term software fault prediction with wavelet shrinkage estimation
言語 en
作成者 Wu, Jingchi

× Wu, Jingchi

en Wu, Jingchi

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Dohi, Tadashi

× Dohi, Tadashi

en Dohi, Tadashi

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Okamura, Hiroyuki

× Okamura, Hiroyuki

en Okamura, Hiroyuki

Search repository
アクセス権
アクセス権 embargoed access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
権利情報
言語 en
権利情報 © 2024. This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
権利情報
言語 en
権利情報 This is not the published version. Please cite only the published version.
権利情報
言語 ja
権利情報 この論文は出版社版ではありません。引用の際には出版社版をご確認、ご利用ください。
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Software reliability
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Fault prediction
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Non-homogeneous Poisson processes
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Wavelet shrinkage estimation
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Predictive performance
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Tool development
内容記述
内容記述 Wavelet shrinkage estimation received considerable attentions to estimate stochastic processes such as a non-homogeneous Poisson process in a non-parametric way, and was applied to software reliability estimation/prediction. However, it lacks the prediction ability for unknown future patterns in long term and penalizes assessing the software reliability in practice. In this paper, we focus on the long-term prediction of the number of software faults detected in the testing phase and propose many novel long-term prediction methods based on the wavelet shrinkage estimation. The fundamental idea is to adopt both the denoised fault-count data and prediction values, and to minimize several kinds of loss functions to make effective predictions. We also develop an automated wavelet-based software reliability assessment tool, W-SRAT2, which is a drastic extension of the existing tool, W-SRAT, by adding those prediction algorithms. In numerical experiments with 6 actual software development project data, we investigate the predictive performance of our long-term prediction approaches, which consist of 2,640 combinations, and compare them with the common software reliability growth models with the maximum likelihood estimation. It is shown that our wavelet shrinkage estimation/prediction methods outperform the existing software reliability growth models.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 This work was supported by JST , the establishment of university fellowships towards the creation of science technology innovation, Grant Number JPMJFS2129.
言語 en
出版者
出版者 Elsevier
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
関連情報
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1016/j.jss.2024.112123
開始ページ
開始ページ 112123
書誌情報 en : Journal of Systems and Software

巻 216, p. 112123, 発行日 2024-06-07
旧ID 56168
備考 The full-text file will be made open to the public on 7 June 2026 in accordance with publisher's 'Terms and Conditions for Self-Archiving
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Ver.1 2025-02-21 03:55:42.515378
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