Перегляд за Автор "Brynzei Oleksandr Anriyovych"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, та розробка програми для її реалізації
    (2022) Бринзей Олександр Андрійович; Brynzei Oleksandr Anriyovych; Латанська Л. О.
    «Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, та розробка програми для її реалізації». Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – «Інженерія програмного забезпечення». Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2022 р. Обсяг роботи: 89 стор., 16 табл., 7 рис., 23 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми обумовлена потребою в більш точному оцінюванні розміру серверних застосунків, які створюються з використання фреймворку NestJS через відсутність побудованих моделей для цього фреймворку. Мета дослідження – підвищення достовірності оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, за допомогою нелінійної регресійної моделі. Об’єкт дослідження: процес оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS. Предмет дослідження: нелінійні регресійні моделі для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS. Методи дослідження: методи теорії ймовірностей та математичної статистики, лінійного та нелінійного регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів: удосконалено нелінійну регресійну модель для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, з використанням нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму, що дозволяє підвищити достовірність оцінювання розміру програмного забезпечення в порівнянні з двохфакторною лінійною регресійною моделлю та однофакторною нелінійною регресійною моделлю для оцінювання розміру веб-додатків, реалізованих мовою Java. Ця двофакторна нелінійна регресійна модель у порівнянні з побудованою4 однофакторною нелінійною регресійною моделлю та існуючою однофакторною нелінійною регресійною моделлю для застосунків, розроблених мовою Java, має кращі показники якості моделей 𝑅2, 𝑀𝑀𝑅𝐸 та 𝑃𝑅𝐸𝐷(0,25). Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму для оцінювання розміру серверних, що створюються з використанням фреймворку NestJS. Програму створено на мові програмування Python. Програму, що розроблено, можна використовувати для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, на ранніх стадіях їх проектування. Апробація результатів роботи. Основні положення й результати кваліфікаційної роботи опубліковані на III Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції «Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи» (м. Миколаїв, 26–28 жовтня 2022 року). Публікації: Основні положення й результати кваліфікаційної роботи опубліковано у 1 науковій праці – тезах конференції.