Уперше запропоновано концепцію пошуку діагностичної інформації (ДІ) для тестування комп'ютерних систем (КС), згідно з якою необхідно здійснювати поточну оцінку корисності та достатності ознак відшуковуваної діагностичної інформації, що суттєво зменшує час і відповідно підвищує ефективність процесу діагностування КС. Розроблено нейромережні моделі пошуку ДІ, які грунтуються на парадигмах прямонапрямленого персептрона, двонапрямленої асоціативної пам'яті та персептрона Розенблата, що дає змогу змінювати чи уточнювати множину ознак ДІ з метою вибору таких джерел, які були б достатні для реалізації тестування конкретної КС або її складової. Розроблено текстологічно-нейромережний метод пошуку ДІ для тестування КС та їх складових, суть якого полягає у визначенні тих складових тексту (текстів), які одночасно мають зв'язки з описом ОД й ознаками, що визначають корисність тексту. За розробленим методом корисність джерела ДІ оцінюється за допомогою прямонапрямленої тришарової штучної нейронної мережі (ШНМ), а достатність - з застосуванням дискретної ШНМ Хопфілда. За цього не є необхідним здійснення аналізу всіх відомих текстів з наявністю ДІ про тестування КС або доцільна його оцінка достатності, що підвищує ефективність процесу тестування КС за рахунок уникнення розгляду зайових джерел ДІ. Розвинуто архітектуру відомих текстологічних інформаційно-пошукових систем за рахунок введення до їх складу інтелектуальних компонентів, а саме: бази та модуля ШНМ, що дало можливість скоротити процес пошуку ДІ для тестування КС чи її складових у сенсі достатності ДІ й уникнути повного аналізу всіх відомих чи зайвих джерел.

  Завантажити