基于不确定性动作模型学习理论的软件需求获取方法

目前,软件系统已逐渐成为日常生活中不可缺少的组成部分。利用人工智能的方法进行软件需求获取,可以在短时间内自动获取软件需求,有利于避免人为的理解偏差以及节省人力时间成本。为了解决软件需求的自动获取问题,利用智能规划与机器学习的方法,将需求领域转化为部分规划域,并建立了具有不确定性效果的动作模型学习算法AMLCP。应用该算法,可以获得完整规划域以及需求规格说明。