[論文レビュー] A Neuro-Fuzzy Model with SEER-SEM for Software Effort Estimation

Wei Du, Danny Ho+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2015

Software Engineering Research参考文献 21被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、SEER-SEMと統合されたニューロファジィモデルを提案し、ソフトウェア作業量推定の正確性を向上させることを目的としている。ニューロファジィシステムのファジィ論理推論とSEER-SEMの統計的基盤を組み合わせることで、ハイブリッドモデルは平均相対誤差（MRE）を顕著に低減し、産業プロジェクトデータ上でのSEER-SEM単体と比較して優れた性能を示している。

ABSTRACT

Software effort estimation is a critical part of software engineering. Although many techniques and algorithmic models have been developed and implemented by practitioners, accurate software effort prediction is still a challenging endeavor. In order to address this issue, a novel soft computing framework was previously developed. Our study utilizes this novel framework to develop an approach combining the neuro-fuzzy technique with the System Evaluation and Estimation of Resource - Software Estimation Model (SEER-SEM). Moreover, our study assesses the performance of the proposed model by designing and conducting evaluation with published industrial project data. After analyzing the performance of our model in comparison to the SEER-SEM effort estimation model alone, the proposed model demonstrates the ability of improving the estimation accuracy, especially in its ability to reduce the large Mean Relative Error (MRE). Furthermore, the results of this research indicate that the general neuro-fuzzy framework can work with various algorithmic models for improving the performance of software effort estimation.

研究の動機と目的

• ソフトウェア工学における継続的な作業量推定の不正確さという課題に対処すること。
• ニューロファジィ技術と統合することで、SEER-SEMモデルの予測正確性を向上させること。
• 実際の産業プロジェクトデータを用いて、提案されたニューロファジィ-SEER-SEMフレームワークの性能を評価すること。
• ニューロファジィフレームワークが他の推定モデルに一般化可能であるかどうかを検証すること。
• ベースラインモデルと比較して、ソフトウェア作業量推定における平均相対誤差（MRE）を低減すること。

提案手法

• 提案されたモデルは、ニューロファジィシステムとSEER-SEMのアルゴリズム的モデルを統合し、不確実性の取り扱いにファジィ論理を、データからの学習にはニューラルネットワークを活用する。
• ニューロファジィ部は、専門家知識をモデル化するためのファジィ推論ルールを用い、履歴的なソフトウェアプロジェクトデータに基づいてメンバーシップ関数を訓練により調整する。
• SEER-SEMは、プロジェクトの規模、複雑さ、リソース制約に基づく基礎的な推定フレームワークを提供する。
• ハイブリッドモデルは、推定正確性を評価するために、公開済みの産業プロジェクトデータセットを用いて訓練および検証される。
• 性能は標準的な指標、特に平均相対誤差（MRE）を用いて評価され、ハイブリッドモデルとSEER-SEM単体との比較がなされる。
• フレームワークはモジュール型に設計されており、SEER-SEM以外のアルゴリズム的モデルとも統合可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ニューロファジィ技術とSEER-SEMを統合することで、ソフトウェア作業量推定の正確性が向上するか？
• RQ2 提案されたニューロファジィ-SEER-SEMモデルは、SEER-SEM単体と比較してMRE低減の面でどのように異なるか？
• RQ3 ニューロファジィフレームワークは、他のソフトウェア推定モデルの改善にどの程度一般化可能か？
• RQ4 ハイブリッドモデルは、多様な産業的ソフトウェアプロジェクトデータセットにおいても頑健性と正確性を維持できるか？
• RQ5 ファジィ論理とニューラル学習は、ソフトウェア作業量予測における推定誤差低減にどのような影響を及ぼすか？

主な発見

• 提案されたニューロファジィ-SEER-SEMモデルは、SEER-SEM単体と比較して平均相対誤差（MRE）を顕著に低減している。
• ニューロファジィ技術の統合により、複雑で不確実性の高いプロジェクトパラメータの取り扱いにおいて推定正確性が向上している。
• 実際の産業プロジェクトデータ上でも、モデルは優れた性能を示しており、実用的適用性が裏付けられている。
• ニューロファジィフレームワークは、SEER-SEMのようなアルゴリズム的モデルと統合された場合、互換性があり効果的であることが示された。
• 結果から、ハイブリッド手法は推定精度と信頼性の面でベースラインのSEER-SEMを上回ることが確認された。
• 本研究は、ソフトウェア工学における伝統的な推定モデルを強化するためのソフトコンピューティングフレームワークの可能性を確認した。