Розглянуті питання виявлення помилок в штучних нейромережах, що пов'язані з суперечливістю думок експертів та/або обмеженістю (недосконалістю) опису предметної області. Проаналізовано підходи щодо їх відлагодження. Показані шляхи вдосконалення існуючих підходів щодо відлагодження помилок типу "забування про виключення. Показано можливі шляхи застосування отриманих рішень для відлагодження помилок "перетин критичних подій". Запропоновано формалізоване визначення помилки нейромережевої інтелектуальної системи з урахуванням вимог до оперативності і точності подання інформації. Розглянуті питання впливу некоректної організації машинного навчання на точність класифікації елементів нейромережевої інтелектуальної системи. Доведено можливість застосування методів контрастування мереж на підготовчому етапі до тестування бази знань інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень, що дозволяє зменшити ймовірність виникнення помилок даного типу для зазначених систем. Наведено класифікацію алгоритмів вибірки знань з інтелектуальної нейронної мережі, виконано їх аналіз та показано, що для виявлення зазначених типів помилок доцільно використовувати модифікований алгоритм GLARE з процедурою адаптації. Наведено блок-схеми алгоритмів відлагодження БЗ ІСПЛР, що використовують отримані теоретичні рішення. Запропоновано схему організації процесу тестування за рівнями деталізації для інтеграційного та модульного тестування, що може бути застосована для реалізації процесів тестування Agile-методології, зокрема: Agile Modeling, Agile Unified Process, Agile Data Method, Essential Unified Process, Extreme Programming, Feature Driven Development, Getting Real, Open UP, Scrum, Kanban.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"