Software Reliability Prediction Using Hybrid Jaya Optimization and Machine Learning Models (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Shark Nail, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
Condizione: Nuovo
EUR 32,80
Quantità: 1 disponibile
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
Paperback. Software reliability is an important aspect of software engineering because the ability of a software system to operate without failure influences quality, maintainability, availability, and user confidence. Software Reliability Prediction Using Hybrid Jaya Optimization and Machine Learning Models provides a focused technical examination of software reliability prediction, machine learning, optimization, reliability modeling, and the application of the Jaya optimization algorithm to software engineering problems.The book introduces the fundamental concepts of software reliability and explains the importance of predicting software failures during the development and testing lifecycle. Reliability prediction can help software engineers understand failure behavior, estimate future reliability, identify potential weaknesses, and support decisions related to testing and quality assurance. Traditional software reliability models provide useful mathematical frameworks, but their effectiveness may depend on assumptions about failure processes and available project data.A central focus is placed on machine learning-based software reliability prediction. Machine learning methods can identify patterns within historical software failure and testing data and use these patterns to estimate future reliability behavior. The book discusses general concepts associated with data preparation, feature selection, model development, training, prediction, validation, and performance evaluation.The Jaya optimization algorithm is examined as an optimization technique for improving predictive modeling. Optimization can be used to identify suitable parameter combinations, select relevant variables, or improve the performance of machine learning models. The book explores the principles of Jaya optimization and its potential integration with machine learning approaches for software reliability prediction.The hybrid methodology forms an important part of the book. Combining optimization with machine learning can provide a systematic framework for addressing challenges associated with model parameters, feature selection, and predictive performance. The book considers how an optimization layer can support the development of more effective reliability prediction models while recognizing the importance of appropriate datasets, model validation, and evaluation criteria.Software reliability data and failure behavior are also examined from a predictive modeling perspective. Software testing can generate observations related to failures, execution time, fault occurrence, and other reliability indicators. Preparing such data appropriately is essential for developing predictive models capable of capturing meaningful relationships between input variables and reliability outcomes. Software Reliability Prediction Using Hybrid Jaya Optimization and Machine Learning Models examines machine learning and optimization techniques for predicting software reliability and failure behavior This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781962116626
- Titolo
- Software Reliability Prediction Using Hybrid Jaya Optimization and Machine Learning Models (Paperback)
- Autore
- Solanki
- Editore
- Shark Nail
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 196211662X
- ISBN 13
- 9781962116626
Software reliability is an important aspect of software engineering because the ability of a software system to operate without failure influences quality, maintainability, availability, and user confidence. Software Reliability Prediction Using Hybrid Jaya Optimization and Machine Learning Models provides a focused technical examination of software reliability prediction, machine learning, optimization, reliability modeling, and the application of the Jaya optimization algorithm to software engineering problems.
The book introduces the fundamental concepts of software reliability and explains the importance of predicting software failures during the development and testing lifecycle. Reliability prediction can help software engineers understand failure behavior, estimate future reliability, identify potential weaknesses, and support decisions related to testing and quality assurance. Traditional software reliability models provide useful mathematical frameworks, but their effectiveness may depend on assumptions about failure processes and available project data.
A central focus is placed on machine learning-based software reliability prediction. Machine learning methods can identify patterns within historical software failure and testing data and use these patterns to estimate future reliability behavior. The book discusses general concepts associated with data preparation, feature selection, model development, training, prediction, validation, and performance evaluation.
The Jaya optimization algorithm is examined as an optimization technique for improving predictive modeling. Optimization can be used to identify suitable parameter combinations, select relevant variables, or improve the performance of machine learning models. The book explores the principles of Jaya optimization and its potential integration with machine learning approaches for software reliability prediction.
The hybrid methodology forms an important part of the book. Combining optimization with machine learning can provide a systematic framework for addressing challenges associated with model parameters, feature selection, and predictive performance. The book considers how an optimization layer can support the development of more effective reliability prediction models while recognizing the importance of appropriate datasets, model validation, and evaluation criteria.
Software reliability data and failure behavior are also examined from a predictive modeling perspective. Software testing can generate observations related to failures, execution time, fault occurrence, and other reliability indicators. Preparing such data appropriately is essential for developing predictive models capable of capturing meaningful relationships between input variables and reliability outcomes.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
CitiRetail
Stevenage, Regno Unito
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
Tariffe di spedizione da Regno Unito a U.S.A.
| Articolo | Da 7 a 14 giorni lavorativi | Da 7 a 60 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 43,65 | EUR 43,65 |
Metodi di pagamento
Descrizione dello Store
Online business
Informazioni sull’azienda del venditore
ABC BOOKS LIMITED
10 John Street
London, Regno Unito WC1N 2EB
Condizioni di vendita
Orders can be returned within 30 days of receipt.
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a CitiRetail, Stevenage, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Please note that titles are dispatched from our US, Canadian or Australian warehouses. Delivery times specified in shipping terms. Orders ship within 2 business days. Delivery to your door then takes 7-14 days.