<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Архітектура інтелектуальної системи оцінювання складності програмних проєктів у середовищах SaaS/PaaS

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Анотація

The paper proposes a software architecture for an intelligent information technology designed for automated software project complexity estimation in SaaS/PaaS environments. Unlike traditional approaches, the architecture is based on service-oriented principles and integrates a hybrid intelligent core that combines a frame-based requirements representation model with a fuzzy inference component. The structure of data acquisition modules via project management system APIs is described, allowing for dynamic accounting of cloud service integration complexity. The application of the proposed architecture enables the creation of adaptive decision support systems that increase the accuracy of software functional size estimation at early development stages and reduce the workload on human experts.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Білоус Д. А., Козловський А. В. Архітектура інтелектуальної системи оцінювання складності програмних проєктів у середовищах SaaS/PaaS // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/27383.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. ISO/IEC 20926:2009. Software and systems engineering. Software measurement. Режим доступу URL: https://www.iso.org/standard/51717.html
  2. M. de Freitas Junior. M. Fantinato and V. Sun - Improvements to the Function Point Analysis Method: A Systematic Literature Review - IEEE Trans Eng Manag, vol. 62, no. 4, pp. 495-506, Nov. 2015.
  3. Draz, M. M., Emam, O. & Azzam, S. M. Software cost estimation predication using a convolutional neural network and particle swarm optimization algorithm. Sci. Rep. 14, 13129 (2024). Режим доступу – URL: https://doi.org/10.1038/s41598-024-63025-8
  4. Russell S, Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd ed. - Upper Saddle River, NJ,