PREDICTING FAULT-PRONE MODULES IN EMBEDDED SYSTEMS USING ANALOGY-BASED CLASSIFICATION MODELS
Notice bibliographique
Résumé
Embedded systems have become ubiquitous and essential entities in our ever growing high-tech world. The backbone of today's information-highway infrastructure are embedded systems such as telecommunication systems. They demand high reliability, so as to prevent severe consequences of failures including costly repairs at remote sites. Technology changes mandate that embedded systems evolve, resulting in a demand for techniques for improving reliability of their future system releases. Reliability models based on software metrics can be effective tools for software engineering of embedded systems, because quality improvements are so resource-consuming that it is not feasible to apply them to all modules. Identification of the likely fault-prone modules before system testing, can be effective in reducing the likelihood of faults discovered during operations. A software quality classification model is calibrated using software metrics from a past release, and is then applied to modules currently under development to estimate which modules are likely to be fault-prone. This paper presents and demonstrates an effective case-based reasoning approach for calibrating such classification models. It is attractive for software engineering of embedded systems, because it can be used to develop software reliability models using a faster, cheaper, and easier method. We illustrate our approach with two large-scale case studies obtained from embedded systems. They involve data collected from telecommunication systems including wireless systems. It is indicated that the level of classification accuracy observed in both case studies would be beneficial in achieving high software reliability of subsequent releases of the embedded systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».