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Knowledge Integration for Predicting Schedule Delays in Software Integration

机译：关于预测软件集成计划延迟的知识集成

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The inability of engineering managers to accurately predict schedule impact after a software integration test error results in increased schedule risk based on underestimation of the schedule delay. This research outlines how to effectively apply knowledge integration to provide engineering managers with a simple approach to support decisions by incorporating evidence-based recommendations for schedule impact that considers both legacy and current data. Knowledge integration is used to merge known software integration challenges with error reports from U.S. Army software integration test events to define Naive Bayes Model features. This approach results in a model that predicts schedule delay caused by a software integration error more accurately than existing approaches.
机译：在软件集成试验错误后，工程管理人员无法准确预测调度影响导致基于低估日程延迟的日程风险增加。 本研究概述了如何通过将基于证据的建议纳入考虑遗留和当前数据的日程影响，有效地应用知识集成，以提供简单的方法来支持决策，以便考虑遗留和当前数据的日程影响。 知识集成用于将已知的软件集成挑战合并了来自U.Sime Software集成测试事件的错误报告，以定义Naive Bayes模型功能。 这种方法导致模型预测由软件集成误差比现有方法更准确地引起的调度延迟。

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