I A E S  I n t e r n at io n al  Jou r n al  of  A r t if ic ia I n t e ll ig e n c e  ( I J - AI )   V ol .   14 , N o.   3 J une   20 25 , pp.  1820 ~ 1828   I S S N 2252 - 8938 ,   D O I 10.11591/ ij a i. v 14 .i 3 .pp 1820 - 1828           1820     Jou r n al  h om e page ht tp : // ij ai . ia e s c or e .c om   N ove l   ar t i f i c i al  i n t e l l i ge n c e - b ase d  e n se m b l e  l e ar n i n g f or   op t i m i z e d  sof t w ar e  q u al i t y       S an ge e t h a G ovi n d a 1 , A gn e s  N al in V in c e n t 2 , M e r w a R am e s h  B ab u 3   1 D e pa r t m e nt  of  C om put e r  S c i e nc e , C hr i s t  U ni ve r s i t y, B a nga l or e , I ndi a   2 F a c ul t y of   I nf or m a t i on T e c hnol ogy, A M I T Y  I ns t i t ut e  of  H i ghe r   E duc a t i on, Q u a t r e  B or ne s , M a ur i t i us   3 D e pa r t m e nt  of  C om put e r  S c i e nc e B ha r a t hi a r  U ni ve r s i t y, C oi m ba t or e , I ndi a       A r t ic le  I n f o     A B S T R A C T   A r ti c le  h is to r y :   R e c e iv e M a r   19 2024   R e vi s e F e b   26 2025   A c c e pt e M a r   15 2025       Artificial  intelligence   (AI)  contributes  towards   improving  so ftware  engineerin quality however,  existin g   AI  models   are  witness ed   to  deploy  learning - based  approaches  without  addressing  various  compl exities  associated   with  datasets.  literature  review  showcases  an  unequi lbrium  between  addressing  the  accuracy  and  computational  burden.  Therefore,  the  proposed  manuscript  presents  novel  AI - based   ensemble  learning  model  that  is  capable  of  performing  an   effective  prediction  of  software   qualit y.  The  presented  scheme  adopts  correlation - based  and  multicollinearity - based  attribut es  to  select  essential   featur selectio n.  At   the  same  time,   the  s cheme  also  introduces  hybrid  learning  approach  integrated   with  bio - i nspired  algorit hm  f or  constructing  the  ensemble  learning  scheme.  The  qua ntified  outcome  of  the  proposed   study  showcases   65%  minimized  d efect  d ensity,  94%  minimized  mean  time  to  failure,   62%  minimized  processing  time   of  the   algorit hm, and  43% enhanced  predicti ve accuracy .   K e y w o r d s :   A c c ur a c y   A r ti f ic ia in te ll ig e nc e   D e f e c de ns it y   S of twa r e  e ngi ne e r in g   S of twa r e  qua li ty   This is an  open  acce ss artic le unde r the  CC BY - SA   license.     C or r e s pon di n g A u th or :   S a nge e th a  G ovi nda   D e pa r tm e nt  of  C om put e r  S c ie nc e , C hr is U ni ve r s it y   D ha r m a r a m  C ol le ge , H os ur  M a in   R oa d, B ha v a ni   N a ga r , P os t,   B e nga lu r u, K a r na ta ka - 560029 , I ndi a   E m a il s a nge e th a .g@ c hr is tu ni ve r s it y.i n       1.   I N T R O D U C T I O N     S of twa r e   qua li ty   is   one   of   th e   e s s e nt ia a ge nda s   th a a s s is i e ns ur in th e   s uc c e s s   of   a ove r a ll   bus in e s s be tt e r   m a in ta in a bi li ty a nd  pr a c ti c a s ys te m   r e li a bi li ty I pos it iv e ly   in f lu e nc e s   us e r   s a ti s f a c ti on  in   s of twa r e   e ngi ne e r in [ 1] W h e s of twa r e   is   de s ig n e in   a dhe r e nc e   to   hi ghe r   qua li ty   s t a nda r ds it   c a n   of f e r   a   pos it iv e   us e r   e xpe r ie nc e   th a r e s ul ts   in   hi ghe r   r e te nt io of   us e r s   a nd  hi ghe r   s a ti s f a c ti on  [ 2] T he   be tt e r   de s ig qua li ty   of   s of twa r e   a lw a ys   e ns ur e s   hi ghe r   r e li a bi li ty   by   r e duc in une xpe c te d   f a il ur e s r e duc in g   dow nt im e  a nd  e ns ur in be tt e r   c ont in ui ty   in   bus in e s s   pr oc e s s e s   [ 3] A   w e ll - s t r uc tu r e s of twa r e   c ode   c a of f e r   opt im a l   c os r e duc ti on  w it m or e   s tr a ig ht f or w a r m a in ta in a bi li ty   [ 4 ] A pa r f r om   th is a   w e ll - de s ig ne s of twa r e   pr oduc is   a ls le s s   s u s c e pt ib le   to   s e c ur it vul ne r a bi li ti e s T he r e by  it   c a n   pr ot e c s e ns it iv e   d a ta   a nd  r e s is le th a th r e a ts   [ 5] H ow e ve r a c c om pl is hi ng  a   be tt e r   s of twa r e   qua li ty   s ta nda r is   of te e nc ount e r e w it va r io us   c ha ll e nge s W it h i nc r e a s in g c om pe ti ti on t ow a r ds  yi e ld in g t he  opt im a f o r m  of  pr oduc de s ig n, t he  s of twa r e  de s ig n s ys te m   is   tr a ns f or m in in to   a   m or e   c om pl e pr obl e m   w he r e   it   is   qui t e   c ha ll e ngi ng  to   e ns ur e   opt im a qua li ty   a c r os s   a ll   it s   in te r a c ti on s   a nd   c om pone nt s   [ 6] C ha ngi ng   r e qui r e m e nt s   is   a not he r   c h a ll e nge   th a t   le a d s   to   a   m or e   s ig ni f ic a nt   pr obl e m   if   not   id e nt if ie on  pr ope r   p r oduc de ve lo pm e nt   ti m e   [ 7] A   li m it e s e of   ti m e   f o r   de ve lo pm e nt   is   a not he r   is s u e   th a le a ds   to   ove r lo oke s of twa r e   de f e c ts   th a pot e nt ia ll a f f e c de s ig qua li ty   [ 8] A not he r   s ig ni f ic a nt   c ha ll e nge   is   a s s oc ia t e w it r e s our c e   li m it a ti ons   th a in vol ve   s ki ll e pe r s onn e l,   budge t,   a nd  time   [ 9] .   I w a s   a ls o   not e th a w he s of twa r e   de m a nds   in te gr a ti on  w it a   di f f e r e nt   pl a tf or m   or   s ys te m c om pa ti bi li ty   is s ue s   s ur f a c e   th a pot e nt ia ll a f f e c r e li a bi li ty   a nd  pe r f or m a nc e   s im ul ta ne ous ly   [ 10] Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J  A r ti f   I nt e ll     I S S N :   2252 - 8938       N ov e ar ti fi c ia in te ll ig e nc e - bas e e ns e m bl e  l e ar ni ng f or  opt imi z e d s of tw a r e  quali ty     ( Sange e th a G o v in da )   1821   F in a ll y, e xt e ns iv e  de m a nd f or  va li da ti on a nd t e s ti ng t ool s  a nd  m e th odol ogi e s  i s  s om e ti m e s  r e s our c e - in te ns iv e   a nd t im e - c ons um in [ 11] .   O ne   e f f e c ti ve   w a y   to   a ddr e s s   a ll   th e   c ha ll e nge s   m e nt io ne a bo ve   is   to   a dopt   a   pr e e m pt iv e   a ppr oa c w he r e   a r ti f ic ia in te ll ig e nc e   ( A I )   s ig ni f ic a nt ly   e nha nc e s   s of twa r e   qua li ty W it a ut om a te te s ti ng,  ge ne r a ti ng   te s c a s e s , e x e c ut in g t he m , a nd pe r f or m in g de e pe r  a na ly s is  i s  p os s ib le   [ 12] T he  t e s out c om e s  c a n be  us e d f or   tr a in in us in a   m a c hi n e   le a r ni ng  a lg or it hm th e r e by  a s s i s ti ng  in   pa tt e r id e nt if ic a ti on  a nd  pr e di c ti on  of   pot e nt ia f a il ur e s   a nd  e nha nc in te s ti ng  c ove r a ge   [ 13] A not h e r   c ont r ib ut io of   A I   is   to   a na ly z e   th e   c ode   qua li ty   th a c a id e nt if pot e nt ia e r r or s f ol lo w e by   r e c o m m e ndi ng  e nha nc e m e nt s   th a c a a s s is th e   de ve lo pe r s   in   de ve lo pi ng  c le a ne r   a nd  m a in ta in a bl e   c ode   [ 14] A I   a lg or it hm s   c a a na ly z e   c ode   c ha nge s u s e r   f e e dba c k, a nd s ys te m  be ha vi our  t o i de nt if y a nd p r io r it iz e  bugs B y a ut om a ti c a ll y t r ia gi ng a nd a s s ig ni ng bugs ,   A I   s tr e a m li ne s   th e   bug  r e s ol ut io n   pr oc e s s r e duc in th e   ti m e   t de te c a nd   f ix   de f e c ts .   A I - dr iv e pr e di c ti ve   a na ly ti c s   c a a nt ic ip a te   s of twa r e   f a il ur e s   by   a na ly z in g   hi s to r ic a da ta s ys te m   lo gs a nd  pe r f or m a nc e   m e tr ic s T hi s   pr oa c ti ve   a ppr oa c e na bl e s   or ga ni z a ti ons   to   a ddr e s s   is s ue s   be f or e   th e im pa c us e r s im pr ovi ng  s ys te m   r e li a bi li ty   a nd  upt im e A I   c a a ut om a te   pa r ts   of   th e   s of twa r e   de ve lo pm e nt   pr oc e s s   by  ge ne r a ti ng  c ode   s ni ppe ts te m pl a te s or   e ve e nt ir e   m odul e s   ba s e on  hi gh - le ve s pe c if ic a ti ons   or   de s ig pa tt e r ns T hi s   a c c e le r a te s  de ve lo pm e nt  a nd r e duc e s  t he  l ik e li hood of  e r r or s  i nt r oduc e d dur in g m a nua c odi ng. AI  a lg or it h m s   c a opt im iz e   s of twa r e   pe r f or m a nc e   by  a na ly z in us a ge   pa tt e r ns r e s our c e   c ons um pt io n,  a nd  s ys te m   c onf ig ur a ti ons B dyna m ic a ll a dj us ti ng  pa r a m e te r s   a nd   c onf ig ur a ti ons A I   s ys te m s   c a m a xi m iz e   e f f ic ie nc y,  s c a la bi li ty a nd  r e s pon s iv e ne s s H ow e v e r th e r e   a r e   c ha ll e nge s   in   e f f e c ti ve   A I   im pl e m e nt a ti on  to w a r ds   s of twa r e   qu a li ty   im pr ove m e nt   [ 15] [ 16] i)   A I   m ode ls   tr a in e on  bi a s e or   in c om pl e te   d a ta s e t s   m a y   pr oduc e   bi a s e pr e di c ti ons l e a di ng  to   unf a ir   out c om e s E ns u r in f a ir ne s s   a nd  m it ig a ti ng  bi a s   in   s of twa r e   qua li ty   pr e di c ti on  m ode ls   r e qui r e s   c a r e f ul   da ta   c ol le c ti on,  pr e pr oc e s s in g,  a nd  m ode tr a in in te c hni que s ,     ii )   e xt r a c ti ng  r e le va nt  f e a tu r e s  f r om  s of twa r e  a r te f a c ts  f or  i nput  i nt o A I  m ode ls  r e qui r e s  doma in  e xpe r ti s e  a nd   c a r e f ul   c ons id e r a ti on  of   f e a tu r e   s e le c ti on  te c hni que s I na de qua te   f e a tu r e   r e pr e s e nt a ti on  c a l e a to   s ubopti m a pe r f or m a nc e   a nd  pr e di c ti v e   a c c ur a c y a nd   ii i)   A I   m ode ls   tr a in e on  s pe c if ic   d a ta s e t s   or   c ont e xt s   m a s tr uggl e   to   ge n e r a li z e   to   n e w   or   uns e e s c e na r io s .   E ns ur in th e   r obus tn e s s   a nd  g e ne r a li z a bi li ty   of   s of twa r e  qua li ty  pr e di c ti on mode ls  a c r os s  di f f e r e nt  pr oj e c ts , doma in s , a nd e nvi r onm e nt s  r e m a in s  a  s ig ni f ic a nt   c ha ll e nge .   T he   r e la te w or in   th i s   pe r s pe c ti ve   of   A I - ba s e m e th od s   h a s   be e n   r e vi e w e to   in c lu de   va r ie a ppr oa c he s   a nd  te c hni que s   a ddr e s s in e nh a nc in s of twa r e   qu a l it y.  T he   w or c ondu c te by  C h e ng  e al .   [ 17]   us e m a c hi ne   le a r ni ng  to   in ve s ti ga te   th e   s uppor ta bi li ty   of   to ol s   ta r ge ti ng  in c r e a s in r e li a bi li ty   in   va li da ti on  te c hni que s S a kl a m a e va   a nd  P a vl   [ 18]   ha ve   a ls in ve s ti ga te A I - ba s e a ppr oa c he s f oc us in on  s of twa r e   de ve lo pm e nt   in   a gi le   m e th odol ogi e s T he   s tu dy  s how c a s e s   th e   be tt e r   s c ope   of   A I - ba s e m e th ods pr ovi di ng  it s   in he r e nt   is s ue s   c a b e   a ddr e s s e d.  K okol   [ 19]   ha ve   pr e s e nt e a   w or w he r e   th e   s ig ni f ic a nc e   of   r e s e a r c on  s of twa r e   qua li ty   is   in c r e a s in w it m or e   a dva nc e m e nt   of   da ta   m in in a nd  f a ul pr e di c ti on  us in m a c hi ne   le a r ni ng.  A I   m e th odol ogy  ha s   a ls b e e in ve s ti ga te c on c e r ni ng  pha r m a c e ut ic a r e s e a r c d e s ig n,  a s   r e por te d   in   th e   w or of   G onz á le z   e t   al .   [ 20] T h e   s tu dy   by  S ie be r t   e t   al .   [ 21]   di s c u s s e d   a   f r a m e w or f or   s of twa r e   qua li ty   m ode ls   us in m a c hi ne   le a r ni ng.  T he   w or pr e s e nt e by  S to c c e al .   [ 22]   di s c us s e th e   im pa c of   m a c hi ne   le a r ni ng  a nd  de e le a r ni ng  th a c a n   f a c il it a te   a ut o m a te te s ti ng  pr ogr a m s   to   a ddr e s s   s of twa r e   s e c ur it th r e a ts C ho  e al .   [ 23]   ha ve   de ve lo p e a   uni que   m a tu r it f r a m e w or us in A I   to   in c r e a s e   th e   de gr e e   of   r e li a bi li ty   of   s of twa r e   pr oc e s s e s   w he r e   s ta ti s ti c a a na ly s is   is   c a r r ie out   c ons id e r in m ul ti pl e   r e a l - ti m e   s of twa r e   pr oj e c ts T h e   di s c u s s io pr e s e nt e by  B oukhli f   e al .   [ 24]   ha s   di s c lo s e th a na tu r a la ngua ge   pr oc e s s in a nd  ne ur a ne twor ks   a r e   f r e que nt ly   a dopt e a ppr oa c he s   f or   pr e di c ti ve   a s s e s s m e nt   in   s of twa r e   te s ti ng.  O ve r a ll th e   a ut hor s   c onc lu d e th e   be n e f ic ia s c op e   of   us in A I   in   s of twa r e   te s ti ng.  T he   di s c us s io r e por te d by B a r e nka m e al .   [ 25 ]   ha s  r e por te d a  s im il a r  a s pe c of  t he  e nha nc e d s c ope  of  A I  t ow a r ds  m ul t ip le   ope r a ti ons   in   s of twa r e   de ve lo pm e nt f r om   di s c ove r in th e   pa tt e r to   in c r e a s in th e   c om put a ti ona s pe e d.  T he   pr im e  l im it a ti on of   r e vi e w  i s  a dopt io n of  s ophi s ti c a te d A I - a ppr oa c he s   f oc u s in g   m a in ly  on l oc a pe r s pe c ti ve  of   s of twa r e   is s ue s   w it hout   m uc c ons id e r a ti on  of   gl oba is s u e s A not he r   s ig ni f ic a nt   is s ue   is   r e la te to   lo w   c om put a ti ona e f f ic ie nc y be in g r e c or de d.   T he  pr opos e d s ys t e m , t he r e f or e , c ont r ib ut e s  t o a  nove f or m  o f   s im pl if ie d pr e di c ti ve  A I - ba s e d m ode l   to w a r ds   opt im iz a ti on  of   th e   de gr e e   of   s of twa r e   qua li ty T he   n ove va lu e   a dde to   th e   pr opos e s tu dy  is   a s   f ol lo w s i)   in tr oduc e s   a   s im pl if ie s c he m e   to   id e nt i f th e   is s ue s   f ol lo w e by  im pr ov in th e   la r ge   da ta s e a s s oc ia t e d w it h s of twa r e  qua li ty  a s s e s s m e nt , i i)  a  nove a nd s im pl if ie d e m pi r ic a s c he m e  i s  pr e s e nt e d t ow a r ds   le ve r a gi ng  th e   pr e li m in a r s ui ta bi li ty   a nd  us a ge   of   c om pl e da ta s e to w a r ds   ne xt - le ve of   a na ly ti c a l   ope r a ti on,  ii i)   a   s im pl e   c or r e la te d - ba s e s e le c ti on  m e th od  of   a e s s e nt ia f e a tu r e   ha s   be e pr e s e nt e to w a r ds   s im pl if yi ng  th e   c om pl e r e la ti ons hi a m ong  th e   va r ia bl e s   in   th e   da ta s e t,   a nd  iv )   a   nove e ns e m bl e ba s e A I   a ppr oa c ha s   be e us e th a u s e s   bot s upe r vi s e a nd  un s u pe r vi s e le a r ni ng  m e th odol ogi e s   to   c a r r out   pr e di c ti ve   a na ly s i s   of   s of twa r e   qua li ty T he   f ol lo w in s e c ti on  di s c u s s e s   th e   r e s e a r c m e th odol ogy  im pl e m e nt e d t ow a r ds  a c c om pl is hi ng t he   a bove - s ta te s tu dy c o nt r ib ut io n.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I S S N :   2252 - 8938   I nt  J  A r ti f   I nt e ll V ol 14 , N o.  3 J une   20 25 :   1820 - 1828   1822   2.   M E T H O D   T he   pr opos e s ys te m ' s   c or e   pur pos e   is   to   ha r ne s s   A I ' s   pot e n ti a to   in c r e a s e   th e   qu a li ty   s c or e   of   s of twa r e   de ve lo pm e nt .   F or   th is   pur pos e ,   th e   pr opo s e s ys te m   de ve lo ps   a   uni que   da ta s e m ot iv a te d   by  th e   e xi s ti ng  s ta nda r da ta s e [ 26]   th a is   f r e que nt ly   us e f or   in ve s t ig a ti ng  s of twa r e   qua li ty   c onc e r ni ng  th e   s c or e   of   de f e c ts T he   pr im e   a ge nda   of   th e   pr opos e a na ly ti c a s tu dy  m ode is   to   r e duc e   th e   c os of   te s ti ng  th e   s of twa r e   qua li ty   a lo ng  w it th e   r e te nt io n   of   a opt im a s c or e   of   a c c ur a c y   w hi le   de pl oyi ng  A I F r om   th e   pe r s pe c ti ve   of   A I th e  e xi s ti ng  li te r a tu r e   f in ds   th a e xi s ti ng  A I  ha s   m a in ly   us e le a r ni ng - ba s e a ppr oa c he s   f or   pr e di c ti ng  th e   s c or e   of   s of twa r e   qua li ty how e ve r va r io us   de gr e e s   of   f lu c tu a ti ons   a nd  in c ons is te nc ie s   a r e   a s s oc ia t e w it it H e nc e th e   pr opos e s c he m e   im pl e m e nt s   di f f e r e nt   va r ia nt s   of   le a r ni ng  a ppr oa c he s   w he r e   onl s e le c ti ve   a tt r ib ut e s   a nd  c a te gor iz a ti on  ope r a ti ons   a r e   c a r r i e out   to   a c c om pl is opt im a a c c ur a c s c or e s T he  pr oc e s s  f lo w  of  t he  pr opos e d s tu dy mode is   s how n i n F ig ur e  1.           F ig ur e   1 .   P r o c e s s  f lo w   of   pr op o s e s t udy       A c c or di ng  to   F ig ur e   1,  th e   pr opos e s c he m e   in ve s ti ga te s   di f f e r e nt   f or m s   of   le a r ni ng - ba s e a ppr oa c he s   in   A I   on  publ ic ly   a va il a bl e   d a ta s e t s   w it th e   s ol e   in te nt io of   opt im iz in th e   a c c ur a c of   th e   da ta s e in   c ont r a s to   e xi s ti ng  s tu di e s T he   pr opos e s ys te m   us e s   a   c lu s te r in a ppr oa c to   gr oup  th e   c la s s   la be ls   a nd  th e s ubj e c th e   e xt r a c te a tt r ib ut e s   to   c la s s if ic a ti on  a ppr oa c he s T he   s c he m e   a ls us e s   a     na tu r e - in s pi r e a lg or it hm   to   opt im iz e   th e   in te r na ope r a ti on   of   le a r ni ng - ba s e m e th odol ogi e s S ta nda r pe r f or m a nc e   pa r a m e te r s   a s s o c ia te w it a c c ur a c ie s   a r e   a dopt e to   te s ti f to   th e   s tu dy  m ode l' s   e f f e c ti ve ne s s F ol lo w in is   th e   s e que nc e   of   ope r a ti ons   be in c a r r ie out   in   th e   pr opos e m ode to w a r ds   a c c om pl is hi ng  th e   s tu dy obje c ti ve s :     P r e pr oc e s s in d a ta th e   pr im a r ta s in   th e   p r opos e s tu dy  is   t tr a ns f or m   th e   da ta s e be f or e   s ubj e c ti ng  it   to   th e   le a r ni ng  ope r a ti on  to   a c c om pl is h   a   s ta nda r f or m a t.   I w a s   not e th a th e r e   is   a   s ig ni f ic a nt   ga p   be twe e th e   c ol um na r   va lu e s   w it hi th e   d a ta s e t   c onc e r ni ng   va r ie s t a nda r m e tr ic s .   T hi s   s ig ni f ic a nt   di f f e r e nc e   le a ds   to   a bnor m a ll hi ghe r   s ta ti s ti c a s c or e s   r e g a r di ng  s ta nda r de vi a ti on.  T hi s   is  s or te out   by  us in a   s ta nd a r s c a li ng  m e c ha ni s m w hi c c a m a ke   th e   da ta s e m uc m or e   s ta nd a r di z e in   c ont r a s to   w ha it  w a s  i n i ts  or ig in a f or m . T he  e m pi r ic a e xpr e s s io n of  s u c h s c a le  α i s  r e pr e s e nt e as   ( 1) .     = 1 2   ( 1)     I ( 1) ,   th e   c om put a ti on  of   s c a le   α  f or   s ta nda r di z a ti on  is   r e p r e s e nt e a s   th e   A 1   a nd  A 2   va r ia bl e s T he   va r ia bl e   A 1   is   a   r e pr e s e nt a ti on   of   th e   di f f e r e nc e   be twe e obs e r va ti on  σ   a nd  th e   m e a va lu e   of   s a m pl e s   of   tr a in in da ta   μ,   i. e .,  A 1 =   ( σ -   μ ) w hi le   th e   s e c ond  va r ia bl e   A 2   r e pr e s e nt s   s t a nda r de vi a ti on  a s s oc ia t e w it s a m pl e s  of  t r a in in g γ , i .e .,  A 2 =  γ .     S e le c ti on of   f e a tu r e th e   pr i m e  pur pos e  of  t hi s  m odul e  i s  t m in im iz e  t he  c a r di na li ty  of  f e a tu r e s  a s s oc ia te d   w it pe r f or m in tr a in in a nd  va li da ti on  ope r a ti ons   in   a   pr e di c ti ve   m ode l.   T h e   pr opos e s c he m e   us e s   m ul ti c ol li ne a r it a nd  c or r e la ti on  a ppr oa c f or   de te r m in in th e   s ig ni f ic a nc e   of   und e r ta ke f e a tu r e s   onc e   th e   da ta s e is   r e a dy  to   be   pr oc e s s e d.  T h e   pr opos e s c he m e   c ons id e r s   th a if   one   f e a tu r e   is   di r e c tl y   pr opor ti ona to   a not he r th e it   s ta te s   two  f e a tu r e s   to   pos s e s s   a  pos it iv e   c or r e la ti on  s c or e H ow e ve r if   one   f e a tu r e   is   in ve r s e ly   pr opor ti ona to   a not h e r it   s ta t e s   two  f e a tu r e s   to   po s s e s s   a   ne ga ti ve   c or r e la ti on  s c or e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J  A r ti f   I nt e ll     I S S N :   2252 - 8938       N ov e ar ti fi c ia in te ll ig e nc e - bas e e ns e m bl e  l e ar ni ng f or  opt imi z e d s of tw a r e  quali ty     ( Sange e th a G o v in da )   1823   O th e   ot he r   ha nd,  if   one   f e a tu r e   va lu e   doe s n' a f f e c th e   f e a t ur e   va lu e   of   a not he r th e   pr opos e s c he m e   c ons id e r s  i to  ha ve  a   z e r o - c or r e la ti on s c or e . T o s im pl if y t he  a n a ly s is , t he  pr opos e s c he m e   c ons id e r s  onl y   th e   in it ia m   num be r   of   n   a tt r ib ut e s   ( n << m )   w he r e   s uc s e le c te m   a tt r ib ut e s   a r e   e it he r   ne ga ti v e ly   or   z e r o   c or r e la te w it hout   th e   pr e s e nc e   of   a ny  c la s s   la be ls .   T hi s   s e le c ti on   pr oc e s s   of   f e a tu r e s   a s s is ts   in   s ig ni f ic a nt ly   c ont r ol li ng  th e   ove r f it ti ng   is s ue s   a nd  m in im iz in th e   ope r a ti on  c os in vol ve in   opt im iz in g   th e   pe r f or m a nc e   of   th e   pr opos e s tu dy  m ode l.   T he   pr opos e s c he m e   a dopt s   th e   hybr id   le a r ni ng   a ppr oa c in  A I  w he r e  uns upe r vi s e d a nd s upe r vi s e d l e a r ni ng a ppr oa c he s  a r e  us e d f or  c a te gor iz in g a nd c la s s if ic a ti on,  r e s pe c ti ve ly  t ow a r ds  opt im iz in g t he  s of twa r e  qua li ty  pr e di c ti on. F ol lo w in g i s  f ur th e r  i nf or m a ti on a bout  i ts   im pl e m e nt a ti on .     C a te gor iz a ti on:   th e   pr opo s e s t udy  m ode l   us e s   th e   k - m e a n s   c lu s t e r in g   ( K M C )   a ppr oa c to   s t udy  c la s s   la be l s  t o  c ho os e  t h e  c a r di n a li ty  of   c lu s te r s  o pt im a ll y.  T he  e m pi r i c a f or m   of  t he   k   s c or e  of   c lu s te r s  i s  a s   ( 2) :     = 2 = 1   ( 2)     T he   a bov e   e m pi r ic a e xpr e s s io n   ( 2)   r e pr e s e nt s   δ i. e .,   th e   s um   of   s qua r e s   pr e s e nt s   in   one   c lu s te r   out   of   k   c lu s te r s   r e pr e s e nt e by  τ,   i. e .,  th e   di s ta nc e   be twe e th e   da ta   poi nt   a nd  r e s pe c ti ve   c e nt r oi in   th e   k   num be r   of  c lu s te r s .     C la s s if ic a ti on:   th e   pr opos e s c he m e   us e s   a   s upe r vi s e le a r ni n m e th od  f or   th e   da ta   c ha r a c te r iz e by  th e   c la s s   la be a s   th e   out put .   F ur th e r th e   s c he m e   c la s s if ie s   th e   d a ta   in to   70%   a nd  30%   of   th e   tr a in in a nd   te s ti ng  da ta r e s pe c ti ve ly T he   da ta   w it c la s s   la be ls   a r e   c on s id e r e f or   t r a in in w hi le   da ta   w it hout   a ny   c la s s   la be ls   a r e   us e f or   te s ti ng.  F ur th e r ,   th e   s c he m e   us e s   m ul ti pl e   c la s s if ie r s   to   c onduc c la s s if ic a ti on  a na ly s is   in   th e   f or m   of   e ns e m bl e   c l a s s if ie r s . T he   s c he m e   u s e s   r a ndom  f or e s ( R F ) n a ïv e   B a ye s   ( N B ) a nd   s uppor ve c to r  m a c hi ne   ( S V M ) , w he r e  t he  R F  a nd  S V M  a r e  c ons id e r e d a s  c a ndi da te  pr e di c ti ve  m ode ls . I c ont r a s t,  N B  i s  c on s id e r e d a  ba s e li ne  pr e di c ti ve  m ode f or  pe r f or m in g c la s s if ic a ti on.   T he   pr im e   ju s ti f ic a ti on  be hi nd  a dopt in th e   R F   a ppr oa c is   t ha it   a c ts   a s   a in te gr a te l e a r ni ng  m e th od  th a in te gr a te s   va r ie f or m s   of   c la s s if ie r s   f or   opt im iz i ng  th e   pr e di c ti ve   out c om e M ul ti pl e   de c is io tr e e s   c a be   de pl oye to   th e   da ta   s ubs e f ol lo w e by  e xt r a c ti n it s   m e a va lu e   to   a r r iv e   a th e   f in a l   va lu e   of   pr e di c ti ve   pe r f or m a nc e T he  s c he m e   us e s   a   950  tr e e  s tr uc tu r e   a lo ng  w it 50  a r bi tr a r s ta te s   f or   im pl e m e nt in th is   c la s s if ie r T h e   s c h e m e   us e s   th e   N B   a lg or it hm   known  f or   it s   c a te gor iz a ti on  c a p a bi li ti e s   a nd  c la s s if ic a ti on.   T hi s   a ppr oa c c om put e s   a ll   th e   li ke li hoods   a nd  th e e s ti m a te s   pr oba bi li ti e s   th a don' f a vour   th e   li ke li hoods T he   a ppr oa c w or ks   s ui ta bl in   th e   pr e s e nc e   of   no  c onne c ti o a m ong  th e   e s s e nt ia f e a tu r e s   of   th e   da ta s e t.   T he   s c he m e   c ons id e r s   40  a s   a   s ta t e   of   a r bi tr a r in e s s .   F in a ll y,  th e   pr opos e d   s c he m e   us e s   S V M a not he r   dom in a nt   f or m   of   s upe r vi s e le a r ni ng  a ppr oa c in   A I C ons id e r in a   r e s tr ic te da ta s e s i z e S V M   of f e r s   be tt e r   pe r f or m a nc e   a nd   r e duc e pr oc e s s in g   ti m e T he   c ons i de r e da ta   is   c la s s if ie us in g   a   bounda r y   of   de c is io by  S V M   w he r e   e a c in vol ve c la s s   a r e   c la s s if ie d.  T h e   s ys te m   a c c om pl is h e s   a opt im a hype r pl a ne   in   th e   pr e s e nc e   of   th e   hi ghe s de gr e e   of   m a r gi ns   ge ne r a te f r om   a ll   th e   c la s s e s A   s im il a r   va lu e   of   40  is   c ons id e r e d a  s t a te  of  a r bi tr a r in e s s  i n S V M  i m pl e m e nt a ti on.   I is   to   be   not e th a th e   pr opos e A I   m e th od  us e s   a e ns e m bl e   f or m   o f   pr e di c ti ve   a ppr oa c a nd  not   a in te gr a te f or m   of   pr e di c ti ve   a ppr oa c h.   I w il m e a n   th a th e  pr opos e s c he m e   h a s   c ons id e r e d   one   le a r ni ng  m ode N B   a s   th e   b a s e li ne   pr e di c ti ve   m ode w hi l e   ot he r   m ode ls   R F   a nd  S V M   a c a s   c a ndi da te   pr e di c ti ve   m ode ls T he   pr opos e s c he m e   im pl e m e nt s   th is   A I   a ppr oa c us in a   s ta c ki ng   c la s s if ic a ti on - ba s e d   m e th odol ogy.  A th e   s a m e   ti m e a   va lu e   of   40  is   a ls m a in ta in e to   im pl e m e nt   th is   e ns e m bl e   pr e di c ti ve   m ode w it r e s pe c to   it s   va lu e   of   s ta t e   of   it s   a r bi tr a r in e s s T h e   s ta nda r pe r f or m a nc e   pa r a m e t e r s   a s s oc ia te d   w it th e   a c c ur a c y - ba s e d a tt r ib ut e s   a r e   c ons id e r e f or   th e   a s s e s s m e nt T he   f ol lo w in s e c ti on  e la bor a te s   on  th e   out c om e  a f te r  i m pl e m e nt in g t hi s  s c he m e  of  pr e di c ti ng s of twa r e  qua li ty .       3.   R E S U L T S   T hi s   s e c ti on  di s c us s e s   th e   out c om e   of   th e   pr opo s e s tu dy  i ll us tr a te in   th e   pr io r   s e c ti on.  T h e   im pl e m e nt a ti on  of   th e   pr opos e s tu dy  ha s   be e n   c a r r ie out   c ons id e r in th e   s ta nda r C M d a ta s e t   th a c ons is ts   of   22  pr ope r ti e s   w it 499  m odul e s   w it h   449  de f e c f r e e   in s ta nc e s 49   de f e c ti ve   in s ta nc e s , a nd  w r it te in   C   la ngua ge A   c lo s e r   lo ok  in to   th is   da ta s e s how s   a ppr oxi m a te ly   a   10%   de f e c r a te F r om   th e   pe r s pe c ti ve   of   m e tr ic s th is   d a ta s e t   c ons i s ts   of   H a ls te a a nd   M c c a be   m e tr ic s w hi c h   a r e   num e r ic a l   da ta   a nd  m e th od - le ve l   a tt r ib ut e s T hi s   da ta s e is   s ubj e c te to   pr e pr oc e s s in g,   s e le c ti ng  e s s e nt ia f e a tu r e s ,   a nd  p e r f or m in a e ns e m bl e d A I - ba s e d l e a r ni ng a ppr oa c h w it h r e s p e c to  c a te gor i z a ti on a nd c la s s if ic a ti on.  T he  pr opos e d s y s te m   m ode is   s c r ip te us in P yt hon,  c ons id e r in a   nor m a w in dow s   m a c hi ne T he   pr opos e s ys te m   i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I S S N :   2252 - 8938   I nt  J  A r ti f   I nt e ll V ol 14 , N o.  3 J une   20 25 :   1820 - 1828   1824   be nc hm a r ki ng  by  c om pa r in it   w it a n   e xi s ti ng   s ta nda lo ne   a p pr oa c of   le a r ni ng  a lg or it hm s vi z N B S V M ,   R F K M C I is   a l s c om pa r e w it s t a nda lo ne   bi o - in s pi r e a ppr oa c he s   vi z pa r ti c le   s w a r m   opt im iz a ti on  ( P S O )   a nd  a nt   c ol ony  opt im iz a ti on  ( A C O ) T he   a s s e s s m e nt   c onc e r ns   de f e c de n s it y,  m e a ti m e - to - f a il ur e   ( M T T F ) , a c c ur a c y, a nd a lg or it hm  pr oc e s s in g t im e .     3.1 .     A c c om p li s h e d   ou t c om e   T he   pr im a r pe r f or m a nc e   m e tr ic   e va lu a te d   in   th e   out c om e   a s s e s s m e nt   pr oc e s s   i s   de f e c d e ns it y,  w hi c is   c om pu a te a s   to ta num be r   of   de f e c ts   in   e a c c ode   li ne I c a a ls be   a na ly z e f r om   th e   f unc ti ona l   poi nt s A   pr a c ti c a de s ig of   s of twa r e   w il l   a lwa ys   a nt ic ip a te   f or   lo w e r   nu m be r   of   de f e c de ns it ie s T of f e r   c le a r   a nd  unde r s ta nd a bl e   in f e r e nc e th e   d e f e c de n s it s c or e   i s   tr a ns f or m e to   pr oba bi li ty   va lu e s   f or   be tt e r   qua nt if ic a ti on  of   out c om e s T h e   s im ul a te d   out c om e   of   th e   pr o pos e s y s te m   w it a n   e xi s ti ng  A I - ba s e d   ot he r   s ta nda lo ne  l e a r ni ng a ppr oa c h e s  a nd bio - in s pi r e d a ppr oa c h e s  a r e  s how n i n F ig ur e  2 .           F ig ur e   2 .   C om p a r a ti ve  a na ly s i s  of   de f e c d e n s it y       T he   out c om e   s ho w in   F ig ur e   2   s ho w c a s e s   th a th e   pr opos e d   s ys te m   p r op  of f e r s  a ppr oxi m a te ly   65%   of   th e   r e duc e s c or e   of   de f e c de ns it in   c ont r a s to   th e   e xi s ti n s ys te m S om e   of   th e   in te r e s ti ng  f in di ngs   c a be   w it hdr a w f r o m   th is   out c om e .   A   c lo s e r   lo ok   in to   th e   out c o m e   s how s   th a th e   N B   a ppr oa c h,  w hi c a c ts   a s   a   ba s e li ne   m ode in   th e   pr opos e s ys te m pe r f or m s   m uc be tt e r   th a th e   s ta nda lo ne   N B   a ppr oa c h.  A   s im il a r   tr e nd  is   a ls s e e f or   c onve nt io na s ta nda lo ne   S V M   a nd  R F   a ppr oa c he s a ls us e in   e ns e m bl e   f or m   in   th e   pr opos e s ys te m I c a a ls be   s e e th a K M C   us a ge   a s   a   s ta nda lo ne   a ppr oa c of f e r s   m or e   de f e c t s   in   c ont r a s to   it s   in te gr a te us a ge   in   th e   pr opos e s c he m e T hi s   out c om e   s how c a s e s   th a th e   e ns e m bl e   a ppr oa c h   of   A I   us e in   th e   pr opos e d   s y s te m   of f e r s   be tt e r   r e du c ti on  of   de f e c de ns it y   pe r f or m a nc e   in   c ont r a s to   c onve nt io na A I - ba s e s ta nda lo ne   a ppr oa c he s A pa r f r om   th is ,   it   is   not e d   th a us in bi o - in s pi r e a ppr oa c he s   in te gr a te in to   th e   pr opos e d   s ys t e m   ha s   r e duc e d   de f e c de n s it y s c or e s  c om pa r e to  s ta nda lo ne   P S O  a nd  A C O   a lg or it hm s .   T he   s e c ond  li ne   of   a na ly s i s   s how in   F ig ur e   is   a s s oc ia te w it e va lu a ti ng   M T T F c om put e a s   m e a dur a ti on  be twe e th e   s of twa r e   f a il ur e s   r e pr e s e nt e in   t he   pr oba bi li ty   s c or e F ur th e r ,   F ig ur e s   3   to   5   s how s  t ha th e  pr opos e d s y s te m  of f e r s  a ppr oxi m a te ly  94%  r e du c e d M T T F , 43%  i nc r e a s e d a c c ur a c y, a nd 62%   r e duc e d a lg or it hm  pr oc e s s in g t im e  i n c ont r a s to  e xi s ti ng A I - ba s e d a ppr oa c he s  f or  e nha nc in g s of twa r e  qua li ty   pr e di c ti on.     3.2   D is c u s s io n  o f  r e s u lt s   T he   ove r a ll   r e s ul s c or e   s how c a s e s   th a th e   pr opos e s y s te m   of f e r s   a   c on s is te nt   p a tt e r of   out c om e s   c om pa r e to   e xi s ti ng  A I - ba s e a ppr oa c he s T h e   pr im e   r e a s o be hi nd  th e s e   out c om e   pa tt e r ns   a nd  tr e nds   s how in   gr a phi c a out c om e s   c a be   ju s ti f ie a s   f ol lo w s u n li ke   a ny  c onve nt io na s tu di e s   w it A I - ba s e s of twa r e   e ngi ne e r in s ol ut io ns th e   pr opos e s y s te m   doe s n' c ons id e r   it s   in put   da ta s e a s   it   is   s ubj e c te to   le a r ni ng  a ppr oa c he s I ns te a d,  th e   r a w   da t a s e unde r goe s   a   s e r i e s   of   ope r a ti ons e li m in a ti ng  it s   in c ons is te nc y   a nd  e nha nc in th e   qua li ty th e r e by  of f e r in hi ghe r   da ta   pur it y.  H e nc e it   of f e r s   a   s ig ni f ic a nt ly   lo w   c om put a ti ona bur de w he A I - ba s e m e th odol ogi e s   a r e   a pp li e d.  T he   pr opos e s c h e m e   pr e s e nt s   a   nove e ns e m bl e   a ppr oa c of   dua f or m s   a f te r   pe r f or m in th e   c a t e gor iz a ti on  ope r a ti on  us in K M C T he   f ir s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J  A r ti f   I nt e ll     I S S N :   2252 - 8938       N ov e ar ti fi c ia in te ll ig e nc e - bas e e ns e m bl e  l e ar ni ng f or  opt imi z e d s of tw a r e  quali ty     ( Sange e th a G o v in da )   1825   e ns e m bl e   a ppr oa c h   w a s   to   c ons id e r   R F N B a nd  S V M ,   w hi le   th e   s e c ond  w a s   to   in te gr a te   a ll   th r e e   le a r ni ng  a ppr oa c he s   w it th e   bi o - in s pi r e a ppr oa c of   P S O T hi s   r e du c e s   th e   c om put a ti ona lo a a nd  in c r e a s e s   th e   a c c ur a c y, w hi c h c a n be  di r e c tl y s ta te a s  t he  c or e  r e a s on f or  s of twa r e  qua li ty  i m pr ove m e nt .   H ow e ve r th e   c onve nt io na A I - ba s e a ppr oa c he s   in   th e ir   s ta nda lo ne   f or m   w e r e   w it ne s s e w it s ub - opt im a pe r f or m a nc e   s c or e s W he th e   N B   a ppr oa c is   us e in   th e   pr opos e d e s ig im pl e m e nt a ti on,  it   e f f e c ti ve ly   of f e r s   e f f e c ti ve ne s s   to w a r ds   be tt e r   pr oc e s s in of   c a te gor ic a da ta   a nd  hi ghe r   di m e ns io n a da ta .   H ow e ve r w he us e a s   a   s ta nda lo n e   f or m it   s how e unde r - pe r f or m a nc e   is s ue s   in   a ll   th e   e va lu a ti on  m e tr ic s ,   e s pe c ia ll in   th e   pr e s e n c e   of   a   hi ghe r   num be r   of   c or r e la te f e a tu r e s F ur th e r s ta nda lo ne   N B   w a s   pr ove not   to   of f e r   m uc a s s is ta n c e   to w a r d s   c om pl e x   r e la ti ons hi ps   w it hi n t he   da ta . T he   s e c ond  a lg or it hm   of   S V M ,   w he n   us e w it th e   pr opos e s ys te m s how c a s e it s   c a pa bi li ty   to   pr oc e s s   hi gh - di m e ns io na da ta a nd  th e r e   a r e   not   m a ny  is s ue s   to w a r ds   ov e r f it ti ng.  H ow e ve r th e   s ta nda lo ne   us a g e   of   S V M   on  th e   C M da ta s e w a s   w it ne s s e d   w it hi ghe r   pr oc e s s in ti m e A   s im il a r   tr e nd  w a s   a l s w it ne s s e f or   th e   R F   a lg or it hm w hi c la c ke in te r pr e ta bi li ty  a nd w a s  e nc ount e r e d w it h a n i nt e r m it te nt  s lo w  t r a in in g pr oc e s s .   F ur th e r th e   R F   a lg or it hm   doe s n' p e r f or m   w e ll   in   a im ba la n c e da ta s e t.   I i s   to   be   not e th a th e   K M C   a lg or it hm   w a s   s ig ni f ic a nt ly   a s s is ti ve   in   th e   pr opos e d   s c he m e   to w a r ds   c a te gor iz a ti on  w it m or e   s tr a ig ht f or w a r d i m pl e m e nt a ti on  e f f ic ie nc y f o r  l a r ge r  da ta s e ts , t oo. T he  s ta nda lo ne  ve r s io n of  K M C  w a s  not e w it hi ghe r   s e ns it iv it to w a r ds   in it ia c lu s te r s   a nd  de m a nds   th e   a c qui s it io of   pr e de f in e c lu s te r s w hi c m a y   not   be   s ui ta bl e   f or   th e   r e a l - ti m e   e nvi r onm e nt   of   s of twa r e   d e s i gn  a s s e s s m e nt W h e us e w it th e   pr opos e d   e ns e m bl e   a ppr oa c h   w it A I   m e th ods a   bi o - in s pi r e a ppr oa c li ke   P S O   w a s   w it ne s s e w it m or e   s tr a ig ht f or w a r d i m pl e m e nt a ti on w it h be tt e r  c ons is te nc y. H ow e v e r , t he  s ta nda lo ne  ve r s io n of  P S O  a nd A C O  i s   w it ne s s e to   of f e r   li m it e pe r f or m a nc e   in   hi gh - di m e ns io na s pa c e s   a nd  s lo w e r   c onve r ge nc e   s pe e d s r e s pe c ti ve ly T hi s   r e s ul ts   in   hi ghe r   de f e c de ns it y,  hi ghe r   M T T F lo w e r   a c c ur a c y,  a nd  in c r e a s e a lg or it hm   pr oc e s s in ti m e H e nc e th e   ove r a ll   out c om e   s ugge s ts   th e   pr opos e e ns e m bl e   A I - ba s e a ppr oa c to   of f e r   opt im a s of twa r e  de s ig n qua li ty .             F ig ur e  3 .   C om pa r a ti ve  a na ly s is  of   m e a n t im e  t f a il ur e   F ig ur e   4 .   C om p a r a ti ve  a na ly s i s  of   a c c ur a c y           F ig ur e  5 .   C om pa r a ti ve  a na ly s is  of  a lg or it hm  pr oc e s s in g t im e     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I S S N :   2252 - 8938   I nt  J  A r ti f   I nt e ll V ol 14 , N o.  3 J une   20 25 :   1820 - 1828   1826   4.   C O N C L U S I O N   T he   pr opos e s y s te m   ha s   pr e s e nt e a   nove e ns e m bl e - ba s e d   A I   m e th od  to w a r ds   le ve r a gi ng  th e   pr e di c ti ve   pe r f or m a nc e   a s s oc ia te w it s of twa r e   qua li ty T he   pr opos e s tu dy  ha s   de pl oye le a r ni ng - ba s e d   a ppr oa c he s   th a a s s is t   to w a r ds   f e a tu r e   s e le c ti on  w hi le   th e   s of twa r e   qua li ty   pr e di c ti on  is   c a r r ie out   by   c lu s te r in g.  T he   pr opos e s tu dy  m ode c ont r ib ut e s   to w a r ds   th e   f ol lo w in nove f e a tu r e s i)   th e   pr opos e d   s c he m e   us e s   a   s ta nd a r publ ic ly   a va il a bl e   da ta s e f or   s of twa r e   qua li ty   th a is   s ubj e c te to   e m pi r ic a ll de s ig ne s c a la r   a tt r ib ut e s   to w a r ds   pe r f or m in th e   pr e pr oc e s s in ope r a ti on,  unl ik e   th e   e xi s ti ng  a ppr oa c h   th a doe s n' e m pha s iz e  m uc h on thi s  s te p, i i)  t he  pr opos e d s c h e m e  a l s o i nt r oduc e d a  s im pl if ie d s e le c ti on of  f e a tu r e   c ons id e r in c or r e la ti on  a nd  m ul ti c ol li ne a r it y   a tt r ib ut e   th a t   is   s uc c e s s f ul ly   us e f or   e s ta bl is hi ng  r e la ti ons hi p   a m ong  c om pl e a tt r ib ut e s   of   da ta s e t,   ii i)   th e   pr opos e s c he m e   us e s   uns up e r vi s e le a r ni ng  a ppr oa c in   A I   f or   pe r f or m in c a te gor iz a ti on  w hi le   s upe r vi s e a ppr oa c h   is   u s e to w a r ds   c a r r yi ng  out   pr e di c ti ve   p e r f or m a nc e a nd  iv )   pr opos e s tu dy  m ode of f e r s   a ppr oxi m a te ly   65%   of   m in im iz e de f e c de n s it y,  94%   of   m in im iz e M T T F 62%   of   m in im iz e pr oc e s s in ti m e   of   a lg or it hm a nd  43%   of   e nha nc e pr e di c ti ve   a c c ur a c y.   H ow e ve r th e   pr im e   li m it a ti on  of   th e   c ur r e nt   w or k   is   th a t   i doe s n’ a ddr e s s   th e   pr obl e m   of   im pr ovi ng  s of twa r e   qua li ty   w he r e   th e r e   is   a   c ons id e r a bl e   le s s e r   a m ount   of   in put s   or   ne c e s s a r gr ound  tr ut in f o r m a ti on.   T hi s  l im it a ti on c a n be  a ddr e s s e d i n f ut ur e  di r e c ti on of  w or k w h e r e  ge ne r a ti ve  A I  m ode ll in g c a n be  c a r r ie d out  to w a r ds  ge ne r a ti ng pos s ib le   c a s e s  of  s ynt he s iz e  da ta .       F U N D I N G  I N F O R M A T I O N   A ut hor s  s ta te  no f undi ng i nvol ve d.       A U T H O R   C O N T R I B U T I O N S  S T A T E M E N T   T hi s   jo ur na us e s   th e   C ont r ib ut or   R ol e s   T a xonomy  ( C R e d iT )   to   r e c ogni z e   in di vi dua a ut hor   c ont r ib ut io ns , r e duc e  a ut hor s hi p di s put e s a nd f a c il it a te  c ol la bo r a ti on.     N am e  o f  A u t h or   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   S a nge e th a   G ovi nda                               A gne s  N a li ni  V in c e nt                               M e r w a  R a m e s h B a bu                                 C     C onc e pt ua l i z a t i on   M     M e t hodol ogy   So     So f t w a r e   Va     Va l i da t i on   Fo     Fo r m a l  a na l ys i s   I     I nve s t i ga t i on   R     R e s our c e s   D   :   D a t a  C ur a t i on   O   :   W r i t i ng  -   O r i gi na l  D r a f t   E   :   W r i t i ng  -   R e vi e w  &   E di t i ng   Vi     Vi s ua l i z a t i on   Su     Su pe r vi s i on   P     P r oj e c t  a dm i ni s t r a t i on   Fu     Fu ndi ng a c qui s i t i on         C O N F L I C T  O F  I N T E R E S T  S T A T E M E N T   A ut hor s  s ta te  no c onf li c of  i nt e r e s t.       D A T A   A V A I L A B I L I T Y   T he   da ta   th a s uppor th e   f in di ngs   of   th is   s tu dy  a r e   a va il a bl e   f r om   th e   c or r e s ponding  a ut hor [ S G ] ,   upon r e a s ona bl e  r e que s t.       R E F E R E N C E S   [ 1]   A A l a m i   a nd  O K r a nc he r H ow   s c r um   a dds   va l ue   t a c hi e vi ng  s of t w a r e   qua l i t y? ,”   E m pi r i c al   Sof t w ar e   E ngi ne e r i ng vol 27,   no. 7, D e c . 2022, doi :  10.1007/ s 10664 - 022 - 10208 - 4.   [ 2]   P K a r ha ä   e t   al . S t r a t e gi e s   t m a na ge   qua l i t r e qui r e m e nt s   i a gi l e   s of t w a r e   de ve l opm e nt :   a   m ul t i pl e   c a s e   s t udy,”   E m pi r i c al   Sof t w ar e  E ngi ne e r i ng , vol . 26, no. 2, M a r . 2021, doi :  10.1007/ s 10664 - 020 - 09903 - x.   [ 3]   L C ha z e t t e W B r unot t e a nd  T S pe i t h,  E xpl a i na bl e   s of t w a r e   s ys t e m s :   f r om   r e qui r e m e nt s   a na l ys i s   t s ys t e m   e va l ua t i on,”   R e qui r e m e nt s  E ngi ne e r i ng , vol . 27, no. 4, pp. 457 487, D e c . 2022, doi :  10.1007/ s 00766 - 022 - 00393 - 5.   [ 4]   L L a v a z z a S M or a s c a ,   a nd  M G a t t o,  A e m pi r i c a l   s t udy  on  s of t w a r e   unde r s t a nda bi l i t a nd  i t s   de p e nde nc e   on  c ode   c ha r a c t e r i s t i c s ,”   E m pi r i c al  Sof t w a r e  E ngi ne e r i ng , vol . 28, no. 6, N ov. 2023, doi :  10.1007/ s 10664 - 023 - 10396 - 7.   [ 5]   M A ydos ,   Ç A l d a n,  E C kun,   a nd  A .   S oyda n,  S e c ur i t t e s t i ng  of   w e a ppl i c a t i ons :   a   s ys t e m a t i c   m a ppi ng  of   t he   l i t e r a t ur e ,”   J our nal   of   K i ng  Saud  U ni v e r s i t y - C om put e r   and  I nf or m at i on   Sc i e nc e s vol 34,  no.  9,   pp.  6775 6792,   O c t 2022 ,     doi :  10.1016/ j .j ks uc i .2021.09.018.   [ 6]   P . O r vi z  F e r nde z M . D a vi d,  D . C .  D um a , E R onc hi e r i , J . G om e s ,  a nd D .  S a l om oni , “ S of t w a r e  qua l i t y a s s ur a nc e  i n I N D I G O - da t a c l oud  pr oj e c t :   a   c onve r gi ng   e vol ut i on  o f   s of t w a r e   e ngi ne e r i n pr a c t i c e s   t s uppor t   e u r ope a r e s e a r c   e - i nf r a s t r uc t ur e s ,”   J our nal  of  G r i d C om put i ng , vol . 18, no. 1, pp. 81 98, M a r . 2020, doi :  10.1007/ s 10723 - 020 - 09509 - z.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J  A r ti f   I nt e ll     I S S N :   2252 - 8938       N ov e ar ti fi c ia in te ll ig e nc e - bas e e ns e m bl e  l e ar ni ng f or  opt imi z e d s of tw a r e  quali ty     ( Sange e th a G o v in da )   1827   [ 7]   M A A kba r A A K ha n,  S M a hm ood,  a nd  A M i s hr a S R C M I M M :   t he   s of t w a r e   r e qui r e m e nt s   c ha nge   m a na ge m e nt   a nd   i m pl e m e nt a t i on  m a t ur i t y   m ode l   i n   t he   dom a i n   of   gl oba l   s of t w a r e   de ve l o pm e nt   i ndus t r y,”   I nf or m at i on  T e c hnol ogy   and  M anage m e nt , vol . 24, no. 3, pp. 195 219, S e p. 2023, doi :  10.1007/ s 10799 - 022 - 00364 - w.   [ 8]   L N e e l a nd  D K a vi t ha E s t i m a t i on  of   s of t w a r e   qua l i t pa r a m e t e r s   f or   hybr i a gi l e   pr oc e s s   m ode l ,”   SN   A ppl i e Sc i e nc e s   vol . 3, no. 3, M a r . 2021, doi :  10.1007/ s 42452 - 021 - 04305 - 0.   [ 9]   E R onc hi e r i   a nd  M C a na pa r o,  A s s e s s i ng  t he   i m pa c t   of   s of t w a r e   qua l i t m ode l s   i he a l t hc a r e   s of t w a r e   s ys t e m s ,”   H e al t h   Sy s t e m s , vol . 12, no. 1, pp. 85 97, J a n. 2023, doi :  10.1080/ 20476965.2022.216 2445.   [ 10]   S W a i S of t w a r e   qua l i t a nd  b a c kw a r c om pa t i bi l i t i t he   vi d e ga m e   i ndus t r y,”   J our nal   of   I ndus t r i al   and  B us i n e s s   E c onom i c s , vol . 49, no. 3, pp. 545 570, S e p. 2022, doi :  10.1007/ s 40812 - 022 - 00224 - 2.   [ 11]   M . S a a da t m a nd   e t  al . ,  “ S m a r t D e l t a  pr oj e c t :  a ut om a t e d  qua l i t y a s s ur a nc e  a nd  o pt i m i z a t i on a c r os s  pr oduc t  ve r s i ons  a nd  va r i a nt s ,”   M i c r opr oc e s s or s  and M i c r o s y s t e m s , vol . 103, N ov. 2023, doi :  10.1016/ j .m i c pr o.2023.104967.   [ 12]   V . L e na r duz z i ,  F . L om i o, S M or e s c hi ni , D .  T a i bi , a nd D A . T a m bur r i , “ S of t w a r e  qua l i t y f or  A I :  w he r e  w e  a r e  no w ? ,”   Sof t w ar e   Q ual i t y :   F ut ur e   P e r s pe c t i v e s   on  Sof t w ar e   E ngi ne e r i ng  Q ual i t y S pr i nge r ,   C ha m vol 404,  pp.   43 53,  J a n.  2021,   doi :   10.1007/ 978 - 3 - 030 - 65854 - 0_4.   [ 13]   F A l a s w a a nd  E P oova m m a l S of t w a r e   qua l i t pr e di c t i on  us i ng  m a c hi ne   l e a r ni ng,”   M at e r i al s   T oday :   P r oc e e di ngs ,   vol 62,   pp. 4714 4720, 2022, doi :  10.1016/ j .m a t pr .2022.03.165.   [ 14]   A K ha n,  R .   R M e kur i a a nd  R I s a e v,   A ppl yi ng  m a c hi ne   l e a r ni ng  a na l y s i s   f or   s of t w a r e   qua l i t t e s t ,”   i 2023   I nt e r nat i onal   C onf e r e nc e  on C ode  Q ual i t y  ( I C C Q ) , pp. 1 15 ,   A pr . 2023,  doi :  10.1109/ I C C Q 57276.2023.10114664.   [ 15]   F A B a t a r s e h,  L F r e e m a n,  a nd  C . - H H ua ng,  A   s ur ve on  a r t i f i c i a l   i nt e l l i ge nc e   a s s ur a nc e ,”   J our nal   of   B i D at a vol 8,     no. 1, D e c . 2021, doi :  10.1186/ s 40537 - 021 - 00445 - 7.   [ 16]   B G e z i c i   a nd  A K .   T a r ha n,  S ys t e m a t i c   l i t e r a t ur e   r e vi e w   on  s of t w a r e   qua l i t f or   A I - ba s e s of t w a r e ,”   E m pi r i c al   Sof t w a r e   E ngi ne e r i ng , vol . 27, no. 3, M a y 2022, doi :  10.1007/ s 10664 - 021 - 10105 - 2.   [ 17]   K S C he ng,  P . - C H u a ng,  T . - H A hn,  a nd  M S ong,  T ool   s uppor t   f or   i m pr ovi ng  s of t w a r e   qua l i t i m a c hi ne   l e a r ni ng   pr ogr a m s ,”   I nf or m at i on , vol . 14, no. 1, J a n. 2023, doi :  10.3390/ i nf o14010053.   [ 18]   V S a kl a m a e va   a nd  L P a vl i č T he   pot e nt i a l   o f   A I - d r i ve a s s i s t a nt s   i s c a l e d   a gi l e   s of t w a r e   de ve l opm e nt ,”   A ppl i e Sc i e nc e s vol . 14, no. 1, D e c . 2023, doi :  10.3390/ a pp14010319.   [ 19]   P K okol S of t w a r e   qua l i t y:   how   m uc doe s   i t   m a t t e r ? ,”   E l e c t r oni c s vol 11,  no.  16,  A ug.  2022,  doi :   10.3390/ e l e c t r oni c s 11162485.   [ 20]   A B - G onz á l e z   e t   al . T he   r ol e   of   A I   i dr ug   di s c ove r y:   c ha l l e nge s oppor t uni t i e s a nd  s t r a t e gi e s ,”   P har m ac e ut i c al s   vol . 16, no. 6, J un. 2023, doi :  10.3390/ ph16060891.   [ 21]   J S i e be r t   e t   al . C ons t r uc t i on  of   a   qua l i t m ode l   f or   m a c hi ne   l e a r ni ng  s ys t e m s ,”   Sof t w ar e   Q ual i t y   J our nal vol 30,  no.  2,    pp. 307 335, J un. 2022, doi :  10.1007/ s 11219 - 021 - 09557 - y.   [ 22]   A S t oc c e t   al . S of t w a r e   t e s t i ng  i t he   m a c hi ne   l e a r ni ng  e r a :   s pe c i a l   i s s ue   of   t he   e m pi r i c a l   s of t w a r e   e ngi ne e r i ng  ( E M S E )   j our na l ,”   E m pi r i c al  Sof t w ar e  E ngi ne e r i ng , vol . 28, no. 3, M a y 2023, doi :  10.10 07/ s 10664 - 023 - 10326 - 7.   [ 23]   S C ho,  I K i m J K i m H W oo,  a nd  W S hi n,  A   m a t ur i t m ode l   f or   t r us t w or t hy  A I   s of t w a r e   de ve l opm e nt ,”   A ppl i e Sc i e nc e s vol . 13, no. 8, A pr . 2023, doi :  10.3390/ a pp13084771.   [ 24]   M B oukhl i f M H a ni ne a nd  N K ha r m oum A   de c a de   of   i nt e l l i ge nt   s of t w a r e   t e s t i ng  r e s e a r c h:   a   bi bl i om e t r i c   a na l ys i s ,”   E l e c t r oni c s , vol . 12, no. 9, M a y 2023, doi :  10.3390/ e l e c t r oni c s 12092109.   [ 25]   M B a r e nka m p,  J R e bs t a dt a nd  O T hom a s A ppl i c a t i ons   of   A I   i c l a s s i c a l   s of t w a r e   e ngi ne e r i ng,”   A I   P e r s pe c t i v e s vol 2,     no. 1, D e c . 2020, doi :  10.1186/ s 42467 - 020 - 00005 - 4.   [ 26]   A . A l i , N . K ha n, M . A bu - T a i r J . N oppe n, S . M c C l e a n, a n d I . M c C he s ne y, “ D i s c r i m i na t i n g f e a t ur e s - ba s e d c os t - s e ns i t i ve  a pp r oa c h   f or   s o f t w a r e   de f e c t   p r e di c t i on ,”   A ut om a t e So f t w ar e   E ngi ne e r i ng v ol 2 8,  no.   11 pp.  1 - 1 8,  J ul 2021,   doi :   10.1 007/ s 1 0515 - 021 - 00289 - 8.       B I O G R A P H I E S  O F  A U T H O R S       Dr.  Sangeetha  Govinda           a esteemed  faculty  member  in  the  Department  of   Computer  Scienc at  Christ  (Dee med   to  be  Univer sity),   Centra Ca mpus,  Bangal ore,  India,   holds  Ph . D .   degree   from  Bharathiar   University,  Coimbatore.   W ith  an  extensive  car eer  spanning  over  19  years,   she  has  made   significant  contributions   to  teaching,  researc h,  and   adminis tration,   shaping  education al  methodo logies   across  undergra duate  and  postgrad uate   levels.   Her   scholarly  endeavors   are  underscored   by  the  publicatio of  national   and  12   internationa resear ch  papers  in  prestigious   journals  indexed  in   IE EE,  WoS,  and  S copus.  Beyond   academia,  she   actively  serves  as  board   of  examination  (BO E)  member  for  esteemed   institutions  such  as  Bengaluru   City  University,   Bangalore   Univers ity,  and  Mount  Carmel   College.  Additional ly,  she  contribut es  her  experti se  as  member  of  t he  review   committee   for  ASTES  journal.   Her  diverse   research  interests   encompass  data   mining IoT,  softwar e   engineerin g,  cryptograp hy,  computer  networks basics and  IT  for  Business.  Her   dedication  to  academic  excellence  extends  beyond  research,  as  evid enced  by  her   numerous  invited  talks,  guest  lectures,  international  and  national   conference  participatio n,  and  organization  of   workshops,  seminars,  and  faculty   development  programs   (FDPs ).   Recogniz ed  for  he outstanding  contributions,  she   was   honored  as   Microsoft   res earch  fellow  in   2014.  Further more,  she  has  rece ived a cclai for  her   innovat ive  work,  includ ing  an  Austra lian  Patent   (No.  2021103341)  granted  for  eight  years   from  June  15,   2021,  on  August  4,  2021,  for  he r   groundbreaking  project  titled  " A rtificial  intellig ence  based  automati detection  of  infection   rate  of  COVID - 19."   Her   remarkable  journey  exemplifies   her  unwavering  dedication  to  advancing  education   and  research   in  the   field  of  computer   science,  le aving  an  indelib le  mar k   on both academia and society.   She ca n be c ontact ed   at email : sangeet ha.g@ christun iversit y.in .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I S S N :   2252 - 8938   I nt  J  A r ti f   I nt e ll V ol 14 , N o.  3 J une   20 25 :   1820 - 1828   1828     Agnes  Nalini  Vincent           is  the  Dean  of  Faculty  of  Information  Te chnology  and   Head  of  Teaching  and  L earning  at  AMITY   Institute  of  Higher   Educa tion  (AIHE),  Mauritius.  She  holds  master' in  engineering  degree  from  Anna  University,   Chennai,  India  and  is  currently  pursuin her  Ph . D .   in  the  field   of  artificial   intell igence With  over  17+   years  of   experience  in  teaching,   research  and  adminis tration,   she  has  been  inst rumental  in  framing  the   pedagogies  from  undergraduate  to  post  graduate  studies.  She  has  bee the  pioneer  to  develop   curriculum   in  big  data  analytics,  internet  of  things  and  d ata  science and  launched  them  as  courses  in  Mauriti us.  She  has  publis hed  national   and  internati onal  res earch  papers  in  journals  indexed  in  IEEE,  and  Scopus.  As  faculty,   she  has  been  offering   a   wealth  of  talent  in  the   development  and  implementation  of  educational  technology  tools  and  applications  in  the  classroom Her  area  of  inter ests  includes   artificial   intell igence,  data  mi ning,  big  data  analytics ,   internet  of  things,  compute networks,  and   business  data   analytics Sh has  deeply  inv ested  in   achieving   her  tenure  through   administrative  service  contributions   a nd  an  accomplishment - oriented  approach  to  teaching.  She  has  given  more  than  10+   invited  talks,  12+   guest  lectures,   has  conducted  International   conference,  has   organized  5+   nat ional  and  internationa l   workshops.  Her  contribution  to   quality  standards  formulation   and  t development  of  credit   system  in  the  capacity   of  head   of  teaching   and  learning  at   AIHE  is   r emarkable.  Her  sterling   track  record  of  academic  excellence   and  visionary  leadership  brings   we alth  of  knowledge,  experience,  and  insigh to   the  forefront   of  the   ICT  field.   Through  her  unique  and  people - centric  approach  towards  adminis tration  and  management ,   she  has  always  fostered   supportive  and  collaborative  environment  that  enables  each  member  o the  team  to  reach  their   full pot ential.   She ca n be c ontact ed at  email:   vanalini@ mauritius.amity.edu .         Merwa  Ramesh  Babu           is  the  research  scholar  in  Bharathiar  University,   Coimbatore Tamil  Nadu,  India.  He   holds  master' in  computer   a pplications  degree  from  Bangalor Universi ty,  Bangalor e,  India  and   is  curre ntly  pursuing   h is  Ph . D .   in  the  field   of  internet  of  things  (IoT).  With  over   13+   years  of  experience  in   teaching,  research  and  adminis tration,   he has been instrumental in framing the peda gogies from undergraduate to post   graduate  studies.  He  has  been   the  pioneer  to   develop  curricu lum  in  object - oriented   programming  using  java,  internet  of   things  and  data   sciences  and  laun c hed  them  as  courses  i n   various  institutions.   He  has  published  national  and  international  research  papers  in  journals   indexed  in  IEEE,  and  Scopus.   As  r esear ch  schol ar,  he  has  been   off er ing  a   wea lth   of  talen i the  dev elopm ent  and  i mplem entat ion  o edu catio nal  t echn ology   tools   and  ap plica tions   in  t he   resear ch  f ield.   Hi a rea   of   inte rests   in clude a rtifi cial   int ellig ence data   mi ning,   bi da ta   analyti cs,  i ntern et  of  things mob ile  ap plica tion  devel opmen t,  an o op' using  java .   He  ha attende d more t han 10+   in vited t alks,  12+  guest  lectu res, 1  i ntern ation al   confere nce, 2+  na tiona and  int ernat ional   wor kshops . He  can  be co ntact ed at  ema il: m erwar ame sh@ gmail .com .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.