Удосконалення математичної моделі для оцінювання розміру програмних застосунків на C# та розробка програми для її реалізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаіров В. О.
dc.contributor.authorЛаріонов Вадим Анатолійович
dc.contributor.authorLarionov Vadym Anatoliyovych
dc.date.accessioned2025-06-02T13:26:41Z
dc.date.available2025-06-02T13:26:41Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionЛаріонов, В. А. Удосконалення математичної моделі для оцінювання розміру програмних застосунків на C# та розробка програми для її реалізації = Improvement of a mathematical model for estimating the size of software applications in C# and development of a program for its implementation : магістерська робота ; спец. 121 ''Інженерія програмного забезпечення'' / В. А. Ларіонов ; наук. кер. В. О. Каіров. – Миколаїв : НУК, 2024. – 82 с.
dc.description.abstractАктуальність теми: полягає в необхідності більш точного оцінювання розміру програмних застосунків на C# через відсутність побудованих трьохфакторних моделей для цієї мови. Мета дослідження: метою роботи є підвищення достовірності оцінювання розміру програмних застосунків на C# за допомогою нелінійної регресійної моделі. Об’єкт дослідження: процес оцінювання розміру програмних застосунків на C#. Предмет дослідження: нелінійні регресійні моделі для оцінювання розміру програмних застосунків на C#. Методи дослідження: методи ймовірнісного аналізу, математичної статистики, регресійного аналізу, оптимізації, чисельні методи, принципи об'єктноорієнтованого програмування. Наукова новизна одержаних результатів: було вдосконалено трьохфакторну нелінійну регресійну модель для оцінювання розміру програмних застосунків на C#, яка базується на одновимірному нормалізуючому перетворенні десяткового логарифму та аналізі викидів регресії. У порівнянні з лінійною регресійною моделлю, побудованою за умови нормальності розподілу метрик, нова модель демонструє вищий множинний коефіцієнт детермінації 𝑅 2 , нижчу середню величину відносної похибки MMRE та більший відсоток прогнозованих результатів PRED(0,25). 5 Практичне значення одержаних результатів. У результаті виконання роботи було створено інструмент, що дозволяє будувати нелінійні регресійні моделі для оцінювання програмних застосунків на C# на етапі планування проекту. Апробація результатів роботи. Основні положення й результати кваліфікаційної роботи опубліковані на VII Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції «Сучасні інформаційні системи та технології» (м. Херсон, м. Хмельницький, 29 листопада 2024 року). Публікації: Основні положення й результати кваліфікаційної роботи опубліковано у 1 науковій праці – тезах конференції.
dc.description.abstract1Qualification work for obtaining a master's degree in specialty 121 – "Software Engineering". Admiral Makarov National University of Shipbuilding. Mykolaiv, 2024. Volume: 81 p., 14 tables, 8 figures, 28 references, 5 appendices. Topic Relevance: is the issue of more precise estimation of the size of C#-based application due to the lack of built regression models for this programming language. Research goal. The goal is to increase the confidence of estimation the size of C#-based applications using a nonlinear regression model. Object of research: the process of estimating the size of C#-based applications. Subject of research: the nonlinear regression models for estimating the size of C#-based applications. Methods of research: probabilistic analysis, mathematical statistics, regression analysis, optimization, object-oriented programming, and numerical methods. Scientific contribution: A three-factor nonlinear regression model for estimating the size of C# applications was enhanced. The model uses a univariate normalizing transformation based on the decimal logarithm and regression outlier analysis. Compared to the linear regression model, which assumes normal distribution of metrics, the new model demonstrates a higher multiple coefficient of determination (R²), lower mean magnitude of relative error (MMRE), and a greater percentage of predicted results (PRED(0.25)). Practical value of obtained results. As a result of the work, a tool was developed to construct nonlinear regression models for estimating the size of C# applications at the project planning stage. Approbation of the thesis results. . The results of the research presented in the paper were made public at the 7th All-Ukrainian Scientific and Practical Internet Conference of students, postgraduates and young scientists on the topic: "Modern 7 computer systems and networks in management" (Khmelnytskyi, Kherson, November 30, 2024). Publications. The main provisions and results of the qualification work are published in 1 scientific work – theses of the conference. Keywords: LOC estimation, code number lines, non-linear regression models, normalizing transformations, C#.
dc.description.provenanceSubmitted by Антон Крамаренко (kramarenko4717@gmail.com) on 2025-01-21T15:38:21Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Larionov_magister.pdf: 1428935 bytes, checksum: 5f2939e1097a1f4d11cc48ba685a1c47 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Rejected by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua), reason: Добрий день! На доопрацювання. На титулі не вказано завідувача кафедри (ПІБ), а також не вистачає його підпису. on 2025-01-24T09:40:16Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Антон Крамаренко (kramarenko4717@gmail.com) on 2025-02-27T13:11:07Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Larionov_magister.pdf: 1428935 bytes, checksum: 5f2939e1097a1f4d11cc48ba685a1c47 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Катерина Білоножко(kateryna.bilonozhko@nuos.edu.ua) on 2025-05-30T12:22:36Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Катерина Білоножко(kateryna.bilonozhko@nuos.edu.ua) on 2025-06-02T13:20:14Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Катерина Білоножко(kateryna.bilonozhko@nuos.edu.ua) on 2025-06-02T13:26:41Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-06-02T13:26:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Larionov_magister.pdf: 1428935 bytes, checksum: 5f2939e1097a1f4d11cc48ba685a1c47 (MD5) Previous issue date: 2024en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/10590
dc.language.isouk
dc.subjectоцінювання розміру програмного забезпечення
dc.subjectнелінійні регресійні моделі
dc.subjectнормалізуючі перетворення
dc.subjectС#.
dc.subjectLOC estimation
dc.subjectcode number lines
dc.subjectnon-linear regression models
dc.subjectnormalizing transformations
dc.subjectC#
dc.titleУдосконалення математичної моделі для оцінювання розміру програмних застосунків на C# та розробка програми для її реалізації
dc.title.alternativeImprovement of a mathematical model for estimating the size of software applications in C# and development of a program for its implementation
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Larionov_V_magister.pdf
Розмір:
1.36 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". Магістерські роботи