Методи автоматизації процесів класифікації для виявлення помилок програмного забезпечення

dc.contributor.authorКачанюк Василь Сергійович
dc.date.accessioned2026-05-25T11:50:51Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОб’єкт дослідження: процеси аналізу та виявлення помилок в архітектурі програмного забезпечення. Мета роботи: дослідження методів автоматизації класифікації для виявлення помилок у програмному забезпеченні шляхом використання машинного навчання для ідентифікації стереотипів класових ролей та перевірки на порушення архітектурних правил. Предмет дослідження: моделі та методи автоматизованої класифікації стереотипів класових ролей та виявлення порушень архітектурних правил у програмному забезпеченні на основі машинного навчання. Результати дослідження: В роботі виконано розробку автоматизованого підходу до ідентифікації стереотипів класових ролей та виявлення архітектурних помилок у програмному забезпеченні на основі машинного навчання. Висновок Виконано розробку методології, що дозволяє автоматизувати процес виявлення помилок у програмному забезпеченні, особливо в частині архітектурних помилок та порушень стереотипів класових ролей. Інструмент може бути застосований для підвищення якості програмних продуктів, зменшення витрат на їх тестування та обслуговування, а також для полегшення роботи розробників під час проведення ревізії та рефакторингу коду.
dc.identifier.urihttps://repo.nung.edu.ua/handle/123456789/12261
dc.subjectПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
dc.subjectАВТОМАТИЗАЦІЯ
dc.subjectВИЯВЛЕН- НЯ ПОМИЛОК
dc.subjectСТЕРЕОТИПИ КЛАСОВИХ РОЛЕЙ
dc.subjectАРХІТЕКТУРНІ ПРАВИЛА
dc.subjectМЕТАПРОГРАМУВАННЯ
dc.subjectМАШИННЕ НАВЧАННЯ
dc.subjectКЛАСИФІКАЦІЯ
dc.titleМетоди автоматизації процесів класифікації для виявлення помилок програмного забезпечення
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2024_Магiстерська_IПм_23_2_Качанюк.pdf
Size:
1.86 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: