تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : أساليب جديدة في تعلم الآلة لتحسين التنبؤ بالأخطاء البرمجية New Machine Learning Approaches to Improve Software Bug Prediction   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : التنبؤ بالأخطاء في أنظمة البرامج هو واحدة من المشاكل البحثية المهمة في هندسة البرمجيات، وبواسطة التنبؤ الصحيح لأخطاء البرمجيات يستطيع المطورون بأن يسرعوا من عملية فحص وتحديد أجزاء الشيفرة المصدرية من البرنامج التي تحتوي على أخطاء، ويسهم ذلك في تقليص الوقت والجهد المستغرق عادة في عمليات فحص وصيانة البرمجيات، وفي رفع دقة وجودة المشاريع البرمجية عن استخدام الطرق التقليدية، الهدف الأساسي من هذه الرسالة هو تقديم أدوات تعلم الآلة الموثوقة لمطوري البرامج ليستخدموها في التنبؤ بالأخطاء وتحديدها في أنظمة البرمجيات. ولتحقيق هذا الهدف، تم تطوير أساليب جديدة من تعلم الآلة والتي تجمع أسلوب التعلم الغير إشرافي مع اختيار الخصائص وأسلوب التعلم الإشرافي، وباستخدام عدة من خوارزميات تعلم الآلة الإشرافية مثل آلة المتجهات الداعمة، الغابة العشوائية، الشبكات العصبية والشبكات العصبية العميقة. وقد أظهرت النتائج التجريبية على مجموعة من بيانات التنبؤ بالأخطاء البرمجية مفتوحة المصدر حصول أساليب تعلم الآلة المقترحة على نتائج أداء عالي مع تأثيرات إحصائية مميزة عند مقارنتها ضد أبرز الأساليب الأساسية المعروفة حالياً.  المشرف : د.عبدالله مهدي سعيد القرني  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1440 هـ 2019 م  المشرف المشارك : د. تركي طلال سالم تركي  تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, August 19, 2019  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني عماد نبيل كائن Kaen, Emad Nabil باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  44865.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث