The aim of this paper was to estima

The aim of this paper was to estimate the number of defects in software and remove them successfully. This paper incorporates Weibull distribution approach along with inflection S-shaped Software Reliability Growth Models (SRGM). In this combination two parameter Weibull distribution methodology is used. Relative Prediction Error (RPE) is calculated to predict the validity criterion of the developed model. Experimental results on actual data from five data sets are compared with two other existing models, which expose that the proposed software reliability growth model predicts better estimation to remove the defects. This paper presents best software reliability growth model with including feature of both Weibull distribution and inflection S-shaped SRGM to estimate the defects of software system, and provide help to researchers and software industries to develop highly reliable software products.

Results (Thai) 1:

จุดประสงค์ของเอกสารนี้คือการ ประมาณจำนวนข้อบกพร่องในซอฟต์แวร์ และเอาออกเสร็จเรียบร้อยแล้ว เอกสารนี้ประกอบด้วยวิธีการแจกจ่ายแบบเวย์บูลพร้อมกับโรคติดเชื้อ S รูปซอฟต์แวร์เชื่อถือได้เติบโตรุ่น (SRGM) ในชุดนี้ จะใช้พารามิเตอร์สองวิธีการกระจายแบบเวย์บูล คลินิกข้อผิดพลาดการทำนายญาติ (หลาย) คำนวณทำนายเกณฑ์ความถูกต้องของรูปแบบการพัฒนา มีการเปรียบเทียบผลการทดลองกับข้อมูลจริงจากชุดข้อมูลห้ากับสองอยู่รุ่นอื่น ๆ ซึ่งแสดงว่า แบบจำลองการเติบโตความน่าเชื่อถือเสนอซอฟต์แวร์ทำนายประเมินดีกว่าการเอาข้อบกพร่อง เอกสารนี้แสดงรุ่นเจริญเติบโตความน่าเชื่อถือซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุด ด้วยรวมถึงคุณลักษณะของการกระจายแบบเวย์บูลและโรคติดเชื้อ S รูป SRGM การประเมินข้อบกพร่องของซอฟต์แวร์ระบบ ให้ความช่วยเหลือนักวิจัยและอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ที่เชื่อถือได้สูง

Results (Thai) 2:

จุดมุ่งหมายของการวิจัยนี้คือการประเมินจำนวนของข้อบกพร่องในซอฟต์แวร์และลบออกประสบความสำเร็จ กระดาษนี้จะรวมเอาวิธีการกระจาย Weibull พร้อมกับการผันตัว S รุ่นเจริญเติบโตของซอฟแวร์ความน่าเชื่อถือ (SRGM) ในชุดนี้สองพารามิเตอร์ Weibull วิธีการกระจายถูกนำมาใช้ ข้อผิดพลาดในการทำนายสัมพัทธ์ (RPE) จะถูกคำนวณเพื่อคาดการณ์เกณฑ์ความถูกต้องของรูปแบบการพัฒนา ผลการทดลองกับข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงจากห้าชุดข้อมูลจะถูกเมื่อเทียบกับสองรุ่นที่มีอยู่อื่น ๆ ซึ่งเปิดเผยว่าซอฟต์แวร์รูปแบบการเจริญเติบโตของความน่าเชื่อถือที่เสนอคาดการณ์การประมาณค่าที่ดีกว่าที่จะลบข้อบกพร่อง บทความนี้นำเสนอรูปแบบการเจริญเติบโตของความน่าเชื่อถือซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดกับรวมถึงคุณลักษณะของทั้งสองแบบ Weibull การจัดจำหน่ายและการผันตัว S SRGM เพื่อประเมินข้อบกพร่องของระบบซอฟแวร์และการให้ความช่วยเหลือแก่นักวิจัยและอุตสาหกรรมซอฟแวร์ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ที่น่าเชื่อถือสูง

Results (Thai) 3:

จุดมุ่งหมายของงานวิจัยนี้เพื่อประเมินจำนวนของข้อบกพร่องในซอฟต์แวร์และลบออกเรียบร้อยแล้ว บทความนี้ประกอบด้วยวิธีการแบบไวบูลล์ พร้อมกับรูปแบบโมเดล ( ซอฟต์แวร์ ) การ srgm ) ในการรวมกันนี้สองพารามิเตอร์ของการแจกแจงแบบไวบูลล์ และใช้ ญาติทำนายผิดพลาด ( RPE ) จะถูกคำนวณเพื่อทำนายเกณฑ์ความตรงของโมเดล . ผลการทดลองกับข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงจากชุด 5 ข้อมูลเปรียบเทียบกับรุ่นสองอื่น ๆที่มีอยู่ ซึ่งเปิดเผยว่า การเสนอซอฟต์แวร์ความน่าเชื่อถือแบบจำลองการเจริญเติบโตดีกว่าคาดการณ์ประมาณเพื่อลบข้อบกพร่อง บทความนี้นำเสนอการพัฒนาแบบจำลองที่ดีที่สุดซอฟต์แวร์ความน่าเชื่อถือด้วย ได้แก่ คุณลักษณะของทั้งสองมีการแจกแจงแบบไวบูลล์ และโหวดรูป srgm ประเมินข้อบกพร่องของระบบซอฟต์แวร์ และช่วยให้นักวิจัยและซอฟต์แวร์อุตสาหกรรมเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ที่เชื่อถือได้สูง