Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї

Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї

Basic info

  • Publisher: National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"
  • Country of publisher: ukraine
  • Date added to EuroPub: 2019/Sep/29

Subject and more

  • LCC Subject Category:
  • Publisher's keywords:
  • Language of fulltext:
  • Time from submission to publication: weeks

Publication charges

  • Article Processing Charges (APCs): No
  • Submission charges: No
  • Waiver policy for charges? No

Open access & licensing

  • Type of License:
  • License terms
  • Open Access Statement: No
  • Year open access content began: 2001
  • Does the author retain unrestricted copyright? False
  • Does the author retain publishing rights? False

Best practice polices

  • Permanent article identifier:
  • Content digitally archived in:
  • Deposit policy registered in:

This journal has '94' articles

ШЛЯХИ ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ПРОЦЕСУ РОЗРОБКИ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ ЗРІЛОСТІ

ШЛЯХИ ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ПРОЦЕСУ РОЗРОБКИ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ ЗРІЛОСТІ

Authors: Mykhaylo Godlevskyi, Tetiana Goncharenko, Heorhii Burlakov, Dmytro Malets
Year: 2019, Volume: 0, Number: 2
(0 downloads)
Abstract

<p class="104">Стисло розглянуті основні етапи еволюції поняття якості виробу та послуги, починаючи з системи Тейлора до концепції тотального менеджменту якості TQM (Total Quality Management). Зважаючи на універсальний характер стандартів серії ISO-9000, вони були застосовані в області програмної інженерії. Шляхи підвищення якості процесу розробки програмного забезпечення (ПР ПЗ) розглядаються на основі моделей зрілості. Основними моделями зрілості є: CMMI (Capability Maturity Model Integration) та SPICE (Software Process Improvement and Capability dEtermination). CMMI реалізована у двох варіантах – дискретному і безперервному. Першому відповідає поняття «рівень зрілості», а другому – «рівень можливості». З цими поняттями пов’язана оцінка поточного стану ПР ПЗ організації та окремих фокусних областей. На відміну від моделі CMMI модель зрілості SPICE реалізована тільки в одному варіанті – безперервне подання. Ця модель визначає тільки поняття «рівень можливості» окремо взятих процесів. Аналогом фокусної області моделі CMMI є поняття процесу моделі SPICE, який складається з практик. Основним недоліком моделі CMMI є те, що вона не ураховує особливості організації розробника ПЗ. З іншого боку, при використанні моделі SPICE по відношенню до окремого процесу експерти можуть використовувати наступну інформацію: методологію управління проектом; модель життєвого циклу ПР ПЗ; особливості предметної області; цілі організації. На основі розглянутої структури та проведеного порівняльного аналізу цих моделей виявлені окремі їх властивості, які дозволили сформулювати шляхи підвищення зрілості ПР З. Основними з них є: формалізація моделей зрілості; розробка математичних моделей підвищення рівня зрілості як окремих процесів, так і всього ПР ПЗ; формування дискретної моделі зрілості на основі SPICE; використання методології колективного експертного оцінювання вихідного стану окремих фокусних областей моделі СММІ і процесів моделі SPICE.</p>

Keywords: якість, процес розробки програмного забезпечення, модель зрілості, фокусна область, практика, формалізація моделей зрілості, методологія колективного експертного оцінювання
USING THE AGGREGATED CRITERIA TO EVALUATE THE SOFTWARE TESTS QUALITY

USING THE AGGREGATED CRITERIA TO EVALUATE THE SOFTWARE TESTS QUALITY

Authors: Iryna Liutenko, Oleksii Kurasov, Daryna Lukinova, Svitlana Yershova, Anastasiia Semanyk
Year: 2019, Volume: 0, Number: 2
(0 downloads)
Abstract

<p class="304Annotationeng">An approach to evaluating the software tests quality using aggregated quality criteria is proposed. The article considers the finding of such characteristics of software tests that can be used to judge their quality and their need for improvement. The subject of the study is the formation of a software tests quality evaluation system, which can be used in the software development process. It is proposed to consider a software test as a multiattribute object. It is emphasized that it is necessary to take into account both quantitative and qualitative characteristics of tests and test coverage, which greatly complicates the construction of a model for evaluating the software tests quality. Various approaches to solving the problem of evaluating complex, multiattribute objects are considered. The problem of comparing and ordering complex objects taking into account different criteria is considered. The choice of the method of sequential aggregation of classified states to solve the problem of multi-criteria selection and assessment is justified. The stages of the procedure for solving the estimation problem using the method of sequential aggregation of classified states are considered. An activity diagram is constructed that reflects an algorithm for constructing a hierarchical system of criteria. The criteria for evaluating software tests are given, which belong to three groups - efficiency, coverage, and software implementation. For a hierarchical system of criteria aggregation, a set of indicators, their qualitative gradations with corresponding numerical intervals, are allocated. At the highest level of the hierarchy, it is proposed to use three composite criteria that correspond to the groups of efficiency, coverage and implementation, which will allow to obtain an integral indicator of the software tests quality. The resulting integral indicator includes five quality classes, each of which corresponds to a multitude of low-level indicator estimates. Tests quality evaluation will improve the testing process, which purpose is to ensure the specified quality of the software being developed.</p>

Keywords: software, testing, quality, evaluation, assessment criteria, multiattribute object, aggregated criterion
EFFICIENCY ESTIMATION OF METHODS FOR SENTIMENT ANALYSIS OF SOCIAL NETWORK MESSAGES

EFFICIENCY ESTIMATION OF METHODS FOR SENTIMENT ANALYSIS OF SOCIAL NETWORK MESSAGES

Authors: Natalia Borysova, Karina Melnyk
Year: 2019, Volume: 0, Number: 2
(0 downloads)
Abstract

<p class="304Annotationeng"><span lang="EN-US">The results of effectiveness evaluating of machine learning methods for sentiment analysis of social network messages are presented in this paper. The importance of the sentiment analysis problem as one of the important tasks of natural language processing in general and textual information processing in particular is substantiated. A review of existing methods and software for sentiment analysis are made. The choice of classifiers for sentiment analysis of texts for this research is substantiated. The principles of functioning of a Naïve Bayesian Classifier and classifier based on a recurrent neural network are described. Classifiers were sequentially trained in two corpuses: first, in the RuTweetCorp corpus, the corpus of short messages from the social network Twitter, and then on the Slang corpus, the corpus of messages from social networks Facebook and Instagram and posts from the Pikabu website, second corpus have been marked up the tonality of slang words. Information about the tonality of slang words was taken from the youth slang dictionary obtained as a result of the survey of users. The separation of texts by tonality was carried out into three classes: positive, negative and neutral. The efficiency of these classifiers was evaluated. Efficiency evaluation was carried out according to standard metrics Recall, Precision, F-measure, Accuracy. For the naive Bayesian classifier, after training on the first corpus, the following metric values were obtained: Recall = 0,853; Precision = 0,869; F-measure = 0,861; Accuracy = 0,855; and after training on the second corpus such values were obtained: Recall = 0,948; Precision = 0,975; F-measure = 0,961; Accuracy = 0,960. For the classifier based on a recurrent neural network, after training on the first corpus, the following metric values were obtained: Recall = 0,870; Precision = 0,878; F-measure = 0,874; Accuracy = 0,861; and after training on the second corpus such values were obtained: Recall = 0,965; Precision = 0,982; F-measure = 0,973; Accuracy = 0,973. These results prove that additional training on the second corpus increased the efficiency of classifiers by 10–11%.</span></p>

Keywords: sentiment analysis, social networks messages analysis, machine learning, text classification, naïve Bayesian classification, recurrent neural network, efficiency estimation
ОБҐРУНТУВАННЯ ПОПЕРЕДНЬОГО ВИБОРУ АРХІТЕКТУРИ  СИСТЕМИ ОБРОБКИ ДАНИХ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

ОБҐРУНТУВАННЯ ПОПЕРЕДНЬОГО ВИБОРУ АРХІТЕКТУРИ СИСТЕМИ ОБРОБКИ ДАНИХ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

Authors: Sergiy Shevchenko, Viktor Guzhva, Valeriy Malysh, Ivan Morkva
Year: 2019, Volume: 0, Number: 2
(0 downloads)
Abstract

<p class="104">Метою роботи є формування підходу до попереднього обґрунтування вибору типу архітектури системи обробки даних і управління. Архітектура системи являє собою способи побудови та організації її функціонування в процесі виконання програм обробки даних і управління. Якість архітектури може бути розглянуто з позицій прийнятих критеріїв ефективності таких як, наприклад, продуктивність, обсяги ресурсів, вартість обробки та інші. Вихідними даними для прийняття рішень по вибору кращою архітектури є характеристики даних задач, алгоритми обробки, характеристики прийнятних типів архітектури обчислювальних пристроїв, умови і вимоги до організації обчислювальних процесів і процесів управління, процедури обробки, їх характеристики і параметри, особливості програмного середовища, інструментальних засобів розробки і модифікації програмних рішень. Наявність невизначеності, викликаної майбутніми аспектами функціонування системи обробки даних і умовами її використання, а також зовнішніми і внутрішніми факторами, що  постійно змінюються, призводить до необхідності використання підходів формування архітектури системи обробки даних з позицій зменшення ризику прийняття необґрунтованих рішень. Тому виникають потреби в обробці даних у складі робочого навантаження, яке змінюється у часі, що проявляється як у сукупності задач обробки та їх вихідних даних, так і в необхідних процедурах обробки. Ці умови формують середовище обробки даних, для якого може бути поставлена у відповідність система обробки з адекватною архітектурою. Ступінь адекватності архітектури такої системи може бути оцінена з позицій обраних критеріїв і рівнів їх узгодження. Варіанти архітектури системи, що відповідають узгодженим рішенням, складають підмножину, яка надає обґрунтовані варіанти вибору рішень, що можуть прийматися з оцінками ефективності. З огляду на зростаючий інтерес замовників до побудови обчислювальних систем на основі хмарних технологій, обґрунтування та вибір архітектури системи обробки даних з використанням послуг хмарних обчислень набуває особливої актуальності. Підготовка подібних систем до застосування може займати кілька хвилин. Тому для поліпшення якості обґрунтування попереднього вибору архітектури системи обробки даних пропонується використовувати процедури апарату нечіткої логіки. Для ілюстрації підходу пропонується приклад чисельних розрахунків та аналіз отриманих результатів.</p>

Keywords: архітектура, комп’ютерна система, обробка даних, критерії, нечітка логіка, алгоритм

About Europub

EuroPub is a comprehensive, multipurpose database covering scholarly literature, with indexed records from active, authoritative journals, and indexes articles from journals all over the world. The result is an exhaustive database that assists research in every field. Easy access to a vast database at one place, reduces searching and data reviewing time considerably and helps authors in preparing new articles to a great extent. EuroPub aims at increasing the visibility of open access scholarly journals, thereby promoting their increased usage and impact.