ТЕСТИРОВАНИЕ СИСТЕМ С НЕЧЕТКИМИ ДИСКРЕТНЫМИ КОМПОНЕНТАМИ
Современные сложные системы характеризуются наличием разнородных компонентов с различными взаимосвязями, нечеткостью и неопределенностью законов функционирования компонентов и системы в целом. К важному классу таких систем относятся гибридные интеллектуальные системы. В них компоненты представлены аналитическими моделями нечетких объектов, искусственных нейронных сетей, экспертных систем и др. Объектами рассмотрения в статье служат нечеткие дискретные устройства, входящие, например, в состав гибридных систем. В качестве математической модели таких компонентов используются введенные в статье нечеткие линейные автоматы (НЛА). Рассматривается проблема синтеза тестов для НЛА, используемых для обнаружения в них неисправностей. Допустимыми неисправностями в НЛА считаются обычные одиночные константные неисправности. К допустимым относятся также неисправности, появляющиеся в результате замещения некоторых элементов характеристических матриц НЛА другими (из заданного множества альтернативных). Разработаны методы синтеза тестов для НЛА, принадлежащих классу μ-определенных и синхронизируемых, а также произвольных линейных автоматов. Первые два метода основаны на сведении рассматриваемой задачи к решению систем линейных алгебраических уравнений. Отметим, что для поиска таких решений существует хорошо разработанный математический аппарат, имеющий в арсенале целый ряд эффективных методов. Синтезируемые этим методами тесты для μ-определенных и синхронизируемых НЛА имеют достаточно короткую длину, не превышающую глубины памяти соответствующих автоматов. Показано, что условия принадлежности НЛА названным выше двум первым классам не являются слишком жесткими. Отмечено, что известные ранее методы синтеза тестов для линейных автоматов требуют выполнения значительно более жестких требований. Метод синтеза для произвольных НЛА также строит довольно короткие тесты