Навчально-науковий інститут комп'ютерних наук та управління проектами (ННІКНУП)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Навчально-науковий інститут комп'ютерних наук та управління проектами (ННІКНУП) за Ключові слова "121 ''Інженерія програмного забезпечення''"
Зараз показуємо 1 - 11 з 11
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Математична модель для визначення складності об’єктно-орієнтованого проектування через зв’язки між класами комп’ютерних ігор та розробка програми для її реалізації(2022) Папакін Микита Максимович; Mykyta Maksimovych Papakyn; Приходько С. Б.''Математична модель для визначення складності об’єктно-орієнтованого проектування через зв’язки між класами комп’ютерних ігор 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: 100 стор., 7 табл., 9 рис., 23 використаних джерела, 5 додатків. Актуальність теми роботи: необхідність підвищення достовірності оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор. Мета та завдання дослідження. Метою є підвищення достовірності оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор. Завдання дослідження: проаналізувати існуючі математичні моделі для оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор; удосконалити математичну модель для оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор на основі нормалізуючого перетворення; розробити програму для оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор. Об'єктом дослідження є процес оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор. Предметом дослідження є математичні моделі для оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор. Методи дослідження. У вирішенні поставлених завдань використано методи теорії ймовірності, математичної статистики, багатовимірного статистичного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено рівняння еліпсу передбачення для десяткових логарифмів метрик RFC та CBO для оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор на основі нормалізуючого перетворення у формі десяткового логарифму із врахуванням викидів у даних. Це рівняння еліпсу передбачення у порівнянні з існуючими математичними моделями враховує кореляцію між метриками RFC та CBO, що дозволяє підвищити достовірність оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор. Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму для оцінювання складності ООП через зв’язки між класами комп’ютерних ігор для системи моделювання Scilab 6.0.0. Апробація результатів досліджень. Результати досліджень були оприлюднені на Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції. Публікації. Результати роботи викладені у 1 публікації, а саме: 1 матеріалах Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції.Документ Математична модель для моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів і розробка програмного забезпечення для її реалізації(2022) Сорокіна Євгенія Володимирівна; Sorokina Yevgenia Volodimirivna; Пухалевич А. В.''Математична модель для моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів і розробка програмного забезпечення 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: 107 стор., 8 табл., 9 рис., 23 використаних джерела, 5 додатків. Актуальність теми роботи: необхідність підвищення достовірності моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів. Мета та завдання дослідження. Метою є підвищення достовірності моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів. Завдання дослідження: проаналізувати існуючі регресійні моделі для моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів; удосконалити регресійну модель для моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів; розробити програму для моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів. Об'єктом дослідження є процес моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів. Предметом дослідження є регресійні моделі для моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів. Методи дослідження. У вирішенні поставлених завдань використано методи теорії ймовірності, математичної статистики, регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено регресійну модель для моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів, на основі нормалізуючого перетворення у формі десяткового логарифму, яка дозволяє підвищити достовірність моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів, в порівнянні з існуючими регресійними моделями. Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму для моделювання трудомісткості agile тестування невеликих веб проєктів, для системи моделювання Scilab 6.0.0. Апробація результатів досліджень. Результати досліджень були оприлюднені на Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції. Публікації. Результати роботи викладені у 1 публікації, а саме: 1 матеріалах Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції.Документ Математична модель для моделювання трудомісткості розробки програмних проектів та створення програми для її реалізації(2022) Машкін Олексій Олександрович; Mashkin Oleksii Oleksandrovych; Пухалевич А. В.''Математична модель для моделювання трудомісткості розробки програмних проектів та створення 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: 107 стор., 6 табл., 11 рис., 32 використаних джерела, 5 додатків. Актуальність теми роботи: необхідність підвищення достовірності моделювання трудомісткості розробки програмних проектів. Мета та завдання дослідження. Метою є підвищення достовірності моделювання трудомісткості розробки програмних проектів. Завдання дослідження: проаналізувати існуючі регресійні моделі для моделювання трудомісткості розробки програмних проектів; удосконалити регресійну модель для моделювання трудомісткості розробки програмних проектів; розробити програму для моделювання трудомісткості розробки програмних проектів. Об'єктом дослідження є процес моделювання трудомісткості розробки програмних проектів. Предметом дослідження є регресійні моделі для моделювання трудомісткості розробки програмних проектів. Методи дослідження. У вирішенні поставлених завдань використано методи теорії ймовірності, математичної статистики, регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено регресійну модель для моделювання трудомісткості розробки програмних проектів, на основі нормалізуючого перетворення у формі десяткового логарифму, яка дозволяє підвищити достовірність моделювання трудомісткості розробки програмних проектів, в порівнянні з існуючими регресійними моделями. Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму для моделювання трудомісткості розробки програмних проектів, для системи моделювання Scilab 6.0.0. Апробація результатів досліджень. Результати досліджень були оприлюднені на Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції. Публікації. Результати роботи викладені у 1 публікації, а саме: 1 матеріалах Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції.Документ Математична модель для оцінювання розміру WordPress тем на PHP та розробка програмного забезпечення для її реалізації(2022) Дорогань Ілля Юрійович; Dorohan Ilya Yuriyovych; Пухалевич А. В.Математична модель для оцінювання розміру WordPress тем на PHP та розробка програмного забезпечення 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: 83 сторінки, 9 таблиць, 14 рисунків, 14 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми роботи: полягає в тому, що оцінювання розміру WordPress тем на PHP є актуальною задачею, виходячи з поширеності системи керування вмістом WordPress та тем до неї розроблених з використанням мови програмування PHP. Мета роботи: підвищення достовірності оцінювання розміру WordPress тем на PHP. Завдання дослідження: проаналізувати існуючі математичні моделі для оцінювання розміру WordPress тем на PHP; аргументувати необхідність побудови математичної моделі для оцінювання розміру WordPress тем на PHP; побудувати математичну модель для оцінювання розміру WordPress тем на PHP; розробити програмне забезпечення, що реалізує побудовану математичну модель для оцінювання розміру WordPress тем на PHP. Об'єкт дослідження: процес оцінювання розміру WordPress тем на PHP. Предмет дослідження: нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру WordPress тем на PHP. Методи дослідження: методи теорії ймовірності, математичної статистики, регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів полягає в удосконаленні трьохфакторної нелінійної регресійної моделі для оцінювання розміру PHP застосунків із відкритим кодом за рахунок знаходження параметрів моделі для WordPress тем на PHP, що дозволяє підвищити достовірність оцінювання їх розміру в порівнянні з існуючими трифакторними нелінійними регресійними моделями. Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програмне забезпечення для оцінювання розміру WordPress тем на PHP.Документ Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру web-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Symfony, та розробка програми для її реалізації(2022) Кольцов Андрій В’ячеславович; Koltsov Andrii Vyacheslavovych; Латанська Л. О.Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – "Інженерія програмного забезпечення". Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2022 р. Обсяг роботи: 94 стор., 19 табл., 7 рис., 27 використаних джерел, 5 додатків Актуальність теми: полягає в необхідності більш точного оцінювання розміру web-застосунків, які створюються з використання фреймворку Symfony через відсутність побудованих моделей для цього фреймворку. Мета дослідження. Метою роботи підвищення достовірності оцінювання розміру web-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Symfony, за допомогою нелінійної регресійної моделі. Об’єкт дослідження: процес оцінювання розміру web-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Symfony. Предмет дослідження: нелінійні регресійні моделі для оцінювання розміру web-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Symfony. Методи дослідження: методи математичної статистики та теорії ймовірностей, регресійного аналізу, математичного програмування, об`єктно-орієнтованого програмування. Наукова новизна одержаних результатів: удосконалено нелінійну регресійну модель для оцінювання розміру web-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Symfony, на основі одновимірного нормалізуючого перетворення десяткового логарифму і викидів регресії. Ця нелінійна регресійна модель в порівнянні з існуючими нелінійними регресійними моделями для PHP фреймворків CakePHP та Yii має більше значення множинного коефіцієнту 4 детермінації 𝑅2, менше значення середньої величини відносної похибки 𝑀𝑀𝑅𝐸 та більше значення відсотку прогнозованих результатів 𝑃𝑅𝐸𝐷(0.25). Практичне значення одержаних результатів. Виконано розробку програми, яка реалізує побудовану нелінійну модель для оцінювання розміру web-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Symfony. Розроблена програма дозволяє виконати оцінювання розміру таких застосунків на початкових стадіях роботи над проектом. 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.Документ Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Vue, та розробка програми для її реалізації(2022) Конишев Олександр Володимирович; Konyshev Oleksandr Volodymyrovich; Макарова Л. М.Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – "Інженерія програмного забезпечення". Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, Миколаїв, 2022 р. Обсяг роботи 108 стор., 7 табл., 15 рис., 38 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми роботи: полягає в тому, що в епоху інформаційних технологій, що швидко розвиваються, постійно зростаючої кількості високобюджетних проектів в області розробки ПЗ, дуже важливим стає вміння оцінити на ранніх етапах можливі вигоди і збитки від проекту, проаналізувати можливі сценарії розвитку подій. Метою дослідження є підвищення достовірності оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Vue. Об’єктом дослідження є процес оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Vue. Предметом дослідження є нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Vue. Наукова новизна одержаних результатів: удосконалено нелінійну регресійну модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Vue, за рахунок використання нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму і викидів регресії. Ця нелінійна регресійна модель у порівнянні з однофакторною нелінійною регресійною моделлю має кращі показники якості R2, MMRE та PRED(0,25). Практичне значення одержаних результатів полягає в розробленій програмі для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Vue, яка дозволить автоматизувати та скоротити час необхідних розрахунків. Апробація результатів роботи. Основні положення і результати досліджень, викладені у магістерській роботі, пройшли апробацію на V Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих вчених "Сучасні комп’ютерні системи та мережі в управлінні" (м. Хмельницький, 30 листопада 2022 р.). Публікації. Основні результати магістерської роботи викладено у 1 науковій праці – матеріалах конференції. Ключові слова: нелінійна регресійна модель, веб-застосунок, оцінювання розміру, логарифмічне перетворення, фреймворк Vue.Документ Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру персональних застосунків-органайзерів, що створюються мовою Kotlin для Андроїд, та розробка програми для її реалізації(2022) Телехан Анна Миколаївна; Telekhan Anna Mykolaivna; Макарова Л. М.Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – «Інженерія програмного забезпечення». Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2022 р. Обсяг роботи: 128 стор., 22 табл., 12 рисунки, 26 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми. Процес аналізу та оцінки розміру програмного забезпечення є основою для подальшого розрахунку ресурсів та трудомісткості, необхідних для розробки програмного забезпечення та реалізації проекту. Проте моделей для оцінювання розміру персональних застосунків, що створюються мовою Kotlin для Андроїд майже не існує. Таким чином, побудова нелінійної регресійної моделі, яка дасть змогу швидко та вірогідно оцінювати розмір персональних застосунків-органайзерів, що створюються мовою Kotlin для Андроїд є актуальним завданням Мета дослідження. Метою даної роботи є підвищення достовірності оцінювання розміру персональних застосунків-органайзерів, що створюються мовою Kotlin для Андроїд. Об’єкт дослідження: процес оцінювання розміру персональних застосунків-органайзерів, що створюються мовою Kotlin для Андроїд. Предмет дослідження: однофакторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру персональних застосунків-органайзерів, що створюються мовою Kotlin для Андроїд. Наукова новизна одержаних результатів: удосконалено однофакторну нелінійну регресійну модель для оцінювання розміру персональних застосунків-органайзерів, що створюються мовою Kotlin для Андроїд, на основі нормалізації за допомогою десяткового логарифма та викидів регресії. Ця нелінійна регресійна модель у порівнянні з існуючою моделлю має більшу достовірність оцінювання по параметрам якості MMRE і PRED(0,25) та вужчі довірчий інтервал і інтервал передбачення. Апробація результатів досліджень. Основні положення і результати досліджень, викладені у кваліфікаційній роботі, пройшли апробацію на III Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції "Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи" (м. Миколаїв, 26-28 жовтня 2022 р.). Публікації. Результати кваліфікаційної роботи висвітлено в 1 науковій праці – тезах конференції.Документ Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмних застосунків на TYPEScript для криптовалютних операцій та розробка програми для її реалізації(2022) Павлюк Ксенія Андріївна; Pavliuk Kseniia Andriivna; Латанська Л. О.Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмних застосунків на TYPEScript для криптовалютних операцій 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: 110 стор., 15 табл., 9 рис., 21 використане джерело, 5 додатків. Актуальність теми. Ефективність оцінювання розміру програм є основою для інших оцінювань та не існує ефективних універсальних інструментів прогнозування розміру майбутніх продуктів, які є оптимальними для всіх типів проектів, мов програмування, фреймворків, технологій і середовищ розробки. Тому удосконалення двохфакторної регресійної моделі для оцінювання розміру програмних застосунків на TYPEScript для криптовалютних операцій з використанням нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму є актуальною задачею інженерії програмного забезпечення. Мета дослідження. Підвищення достовірності оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, написаних мовою TYPEScript, за допомогою нелінійної регресійної моделі являється метою дослідження. Об’єкт дослідження. В якості об‘єкту дослідження обрано процес оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, що створюються мовою TYPEScript. Предмет дослідження. В якості предмету дослідження розглядаються нелінійні регресійні моделі для оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, написаних мовою TYPEScript. Методи дослідження. При дослідженні використовувалися методи математичної статистики, теорії ймовірностей, лінійного та нелінійного регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено регресійну модель для оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, написаних мовою TYPEScript, за рахунок використання нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму і багатовимірних викидів. Отримана двохфакторна нелінійна регресійна модель в порівнянні з двохфакторною лінійною регресійною моделлю має кращі показники якості , та ( ), що підвищує достовірність даного оцінювання в порівнянні з лінійною двохфакторною регресійною моделлю. Практичне значення отриманих результатів. В рамках магістерської роботи розроблене ПЗ для оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, написаних мовою TYPEScript, що дозволило 4 автоматизувати, скоротити час та підвищити достовірність оцінювання на ранніх етапах розробки. Апробація результатів досліджень. Результати досліджень, викладених у роботі, були оприлюднені на V Всеукраїнській науково-практичній інтернетконференції студентів, аспірантів та молодих вчених за тематикою: «Сучасні комп‘ютерні системи та мережі в управлінні» (м. Хмельницький, 30.11.2022) . Публікації. Результати досліджень викладені в 1 роботі.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.Документ Регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, та розробка програми для її реалізації(2022) Давлатова Діана Хакимжонівна; Davlatova Diana; Макарова Л. М.Давлатова Діана Хакимжонівна "Регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, 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: 121 стор., 20 табл., 13 рис., 57 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми роботи: Проблема отримання ефективної системи оцінювання розміру веб-застосунків – це важливе завдання, що вимагає удосконалення існуючих методів. Враховуючи те, що всі моделі безпосередньо залежать від мови програмування та її особливостей, маємо, що для обраної мови програмування, фреймворку та бібліотеки не було створено відповідної моделі, реалізованої для особливостей мови Python, тому є доцільним створити таку модель. Таким чином, побудова нелінійних регресійних моделей із використанням нормалізуючих перетворень для підвищення достовірності оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, і створення на їх основі інформаційної технології переробки інформації є актуальною та має практичну цінність. Мета і завдання дослідження: підвищення достовірності оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, та розробка програми для її реалізації. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити 5 завдань. Об’єктом досліджень є процес оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework. Предметом досліджень є регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework. Методи дослідження: методи теорії ймовірностей, математичної статистики, математичного моделювання, регресійного аналізу, об'єктно-орієнтованого програмування. Наукова новизна одержаних результатів полягає в удосконаленні нелінійної регресійної моделі для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, за рахунок застосування нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму і викидів регресії. Ця двофакторна нелінійна регресійна модель у порівнянні з побудованою однофакторною нелінійною регресійною моделлю та існуючою однофакторною нелінійною регресійною моделлю з використанням мови Java краща за параметрами якості MMRE та PRED(0,25). Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, на основі побудованої регресійної моделі. Апробація результатів досліджень. Основні положення і результати досліджень, викладені у кваліфікаційній роботі, пройшли апробацію на III Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції "Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи" (м. Миколаїв, 26–28 жовтня 2022 р.). Публікації. Результати кваліфікаційної роботи висвітлено в 1 науковій праці – тезах конференції.Документ Удосконалення регресійної моделі для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java та розробка програми для її реалізації(2022) Позняков Роман Олександрович; Poznyakov Roman Oleksandrovich; Приходько С. Б.''Удосконалення регресійної моделі для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java 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: 108 стор., 6 табл., 8 рис., 19 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми роботи: необхідність підвищення достовірності оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Мета та завдання дослідження. Метою є підвищення достовірності оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Завдання дослідження: проаналізувати існуючі регресійні моделі для оцінювання метрики RFC застосунків на Java; удосконалити регресійну модель для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java; розробити програму для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Об'єктом дослідження є процес оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Предметом дослідження є регресійні моделі для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java. Методи дослідження. У вирішенні поставлених завдань використано методи теорії ймовірності, математичної статистики, регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено регресійну модель для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java на основі нормалізуючого перетворення у формі десяткового логарифму, яка дозволяє підвищити достовірність оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java, в порівнянні з існуючими регресійними моделями. Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму для оцінювання метрики RFC застосунків з відкритим кодом на Java для системи моделювання Scilab 6.0.0. Апробація результатів досліджень. Результати досліджень були оприлюднені на Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції. Публікації. Результати роботи викладені у 1 публікації, а саме: 1 матеріалах Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції.