Um sistema de recomendação de modelos

A contribuiç ã o do RideNN baseado na otimizaç ã o hí brida para a estimaç ã o da reutilizaç ã o de software é que o algoritmo C-RideNN utiliza a atual Cat Swarm Optimization (CSO) juntamente com a Rider Neural Network (RideNN) para fins de treino. Esta abordagem consiste em desenvolver uma té cnica para o modelo de previsã o de reutilizaç ã o de software para manter a reutilizaç ã o ideal dos componentes de software sem a probabilidade de envelhecimento e propensã o para falhas. Crité rios como a complexidade, coesã o e acoplamento sã o considerados para reutilizaç ã o com um total de nove mé tricas. A estimaç ã o é realizada com o algoritmo de rede neural proposto com base na otimizaç ã o Cat Swarm Rider (C-RideNN). O algoritmo C-RideNN é formulado pela integraç ã o do CSO com o algoritmo ROA. A estimativa da reutilizaç ã o de software utilizando a otimizaç ã o baseada em NN demonstrou produzir um total melhorado de nove mé tricas relacionadas com o software. A estimativa da reutilizaç ã o de software é feita atravé s do algoritmo C-RideNN proposto. O algoritmo C-RideNN estima o fator de reutilizaç ã o de software.