| 人工智能在软件工程中的应用分析 |
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表达，并且对应的概念表现出较为明显的模糊性和随机性等不确定性。知识的不确定性，势必引起不确定性人工智能方面的研究。不确定性知识的模拟、处理及表示，形式化的表示并寻找不确定性知识当中所暗含的规律性，进而让机器对人类自身的认知过程与人类认识客观世界的过程加以模拟，并且使机器可以具备一定的不确定性智能，这已经成为人工智能学家当前的一项重要任务。（2）软件工程过程模拟及不确定问题。一是软件工程过程模拟。按照企业的生产周期、产品特性、业务范围、项目类型及规模等诸多角度来对企业的特点进行分析，为企业软件质量的提高以及生产力的发展创建出融合软件质量控制、软件开发管理，以及长期的、持续的软件质量提升、过程改进的模型。从总体上来看，软件工程过程的模型主要划分为项目管理、软件开发过程和组织管理三大层次。此模型是全面实施、改进提升软件过程的核心模型，对软件的监理控制、企业的组织管理、软件的工程开发及软件的项目管理加以集中体现。软件工程过程模型并非是静止的或者孤立的，而是逐渐的随着企业在三个层次上改进，从而实现整个模型切实的呈现出完善改进的持续发展态势以及螺旋上升态势。由此可见，软件工程过程模型属于动态的一个持续优化模型。二是不确定问题及因素。其一是软件质量的不确定性。计算机软件工程界的主流是面向对象的技术和方法，该技术主要包括对象的设计、对象的分析及对象的实现等方面。因对象自身所具备的多态性、可继承性和封闭性等诸多特性，这便使面性对象的方法和技术逐渐的成为软件可移植性、可继承性及功能性提高的有效手段。然而，近年来随着软件复杂度的不断提高及软件规模的不断增大，软件产品的质量也逐渐变得更为难以控制和把握。其二是软件工程中的人。可以说软件工程属于囊括各个软件生产方面的系统性工程，各个子工程实施的过程均能够当作是人机交互的一个过程，在人机交互当中，人因是其中尤为重要的影响因素。通常人因能够理解成在操作过程中人的可靠性问题，实际可靠程度的高低均会对人的工作质量造成不同程度的影响。要想将这些问题解决，那么就应当将不确定性人工智能引入到软件工程当中，以便于将定量的评价与定量的度量有机的加以结合，并将其应用到软件质量的评估和管理工作中去。 上一页 [1] [2] |
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