Page 82 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

工程框架中有产生解决方案、评估解决方案、优化解决方案三个主要任务，这些
任务可以通过机器群体智能来完成，也可以通过人类群体智能来实现，还可以利
用人机结合群体智能来完成。
（二）不同层次群体智能在软件开发中的应用

1. 需求工程方面
需求工程主要是指在分析客户需求的基础上，让技术人员全面了解问题域并
明确目标系统功能特征的方法论，是软件开发周期中的关键环节。在需求工程中，
应特别关注开发者深入理解用户需求这一点，这样才能避免因需求不明而造成的

错误和偏差问题，与此同时，还应及时关注和处理需求变更情况，最大程度减少
因需求变更造成的成本增加问题，从而提升生产效率。现阶段，群体智能主要应
用于需求工程中需求获取、需求分析两方面。机器群体智能、人类群体智能、人
机结合群体智能可以解决需求工程中的不同问题，对于需求工程都十分有利。

（1）关于涉众确定方面
只有充分了解涉众需求，才能为需求分析的准确性打好基础，而了解涉众需
求必须明确涉众群体，并保证涉众群体的代表性和充足性，这也显示了分析和寻
找软件涉众是需求工程中的基础环节。传统需求工程方法选取部分用户进行有限

需求提取，这不仅具有一定的局限性，而且无法满足当前用户群体和软件使用环
境。利用人类群体智能寻找涉众，能够获取更多样性、更丰富的涉众，能够高效
完成涉众确定的任务。
（2）关于需求提取方面

需求提取是为需求分析提取有效需求意见的过程。需求提取面对大量自然语
言形式文档通常需要较大时间成本，这也导致需求提取规模受到了一定限制。基
于群体智能的软件工程改变了这一缺点，利用加快处理问题并行速度的方法大大
节约了时间成本，也进一步扩大了需求提取规模。人类群体智能应用中利用合理

任务分解，能够减低人群提取难度，进而增强了人类群体智能需求提取的能力。
同时，需求提取时应用众包，可以满足高要求和高质量的提取需求。人类群体智
能方法中充分发挥了用户群体的作用，将需求提取任务众包出去，实现了全面感
知和收集的需求。

（3）关于需求分析方面
需求分析是需求工程中的重要环节，其主要是提炼、分析和审查相关需求，

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