Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U003942, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи ФОРМАЛІЗОВАНА МЕТОДОЛОГІЯ УЗГОДЖЕННЯ ТА АДАПТАЦІЇ ВИМОГ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ДІАГНОСТИЧНИХ СИСТЕМАХ Автор Комлева Н. О.Любченко В. В.Komleva N. O.Liubchenko V. V. Дата публікації 24-12-2025 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/346194 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Забезпечення узгодженості та адаптивності вимог у системах, що функціонують в умовах динамічного середовища та обмежених ресурсів, є актуальною проблемою сучасної інженерії вимог, особливо в інтелектуальнихдіагностичних та експертно-рішальних системах. Такі системи мають обробляти суперечливі, застарілі або неоднозначнівимоги під час роботи в складних умовах.Мета роботи – розробка формалізованої методології аналізу та керування сумісністю вимог в інтелектуальних діагностичних системах. Запропонований підхід інтегрує логічну узгодженість, функціональну взаємодію, ресурснуздійсненність та узгодження пріоритетів для забезпечення стабільності та адаптивності системи.Метод. Методологія реалізована як багаторівнева структура, що включає формальні представлення функціональних, нефункціональних та вимог, пов’язаних з обробкою даних. Вона використовує моделювання на основі сценаріїв, набір моделей оцінки сумісності та динамічний алгоритм інтеграції нових вимог. Процес інтеграції включає перевірку сумісності, адаптивне уточнення, експертне зважування та зворотний зв’язок у реальному часі. Застосовність методології демонструється на гіпотетичному прикладі інтелектуальної медичної діагностичної системи.Результати. Запропонована методологія дозволяє систематично виявляти та усувати конфлікти між вимогами, забезпечуючи узгоджене виконання та ефективну пріоритизацію в умовах обмежених ресурсів. Сценарне моделювання та формалізація базових вимог створюють основу для адаптивної поведінки системи та прийняття рішень у реальному часі.Висновки. Розроблена методологія, яка включає моделі та алгоритми, підвищує надійність інтелектуальних систем, що працюють у критичних умовах. У майбутніх дослідженнях передбачається розширення структури шляхом впровадженнянечіткої логіки, методів машинного навчання та розробки програмних засобів для автоматизованого аналізу сумісності та адаптивного керування вимогами. Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити