Detecção de Defeitos de Software Através da Aplicação de uma Arquitetura de Rede Neural Profunda - Magalhães, Claudiane Duarte; Santos Júnior, Eder Silva dos; Luque, D. B. (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2023: Anais do L Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2023.230778, 2023)
O ciclo de vida de desenvolvimento de software abrange a etapa de teste de software, uma atividade rigorosa e custosa. Para obter sistemas de software confiáveis e de qualidade, adotar algoritmos de Redes Neurais para predição de possíveis defeitos tem se mostrado uma boa opção. Dessa forma, este artigo propõe uma estrutura de classificação, aplicada em 12 bases de dados da NASA para detectar defeitos de software. Avaliou-se ainda o efeito de duas técnicas de reamostragem híbridas, para tratar o problema de desbalanceamento das classes. Foram utilizadas as métricas acurácia, precisão, sensibilidade, pontuação F1, AUC e MCC, em que foram obtidos resultados competitivos ou superiores a outros estudos.