[发明专利]应用于机器人软件工程师的智能决策系统在审

专利信息
申请号: 201710057022.5 申请日: 2017-01-22
公开(公告)号: CN106886408A 公开(公告)日: 2017-06-23
发明(设计)人: 柳宏波 申请(专利权)人: 广州真诺电子科技有限公司
主分类号: G06F9/44 分类号: G06F9/44;G06F11/36;G06F17/30
代理公司: 佛山帮专知识产权代理事务所(普通合伙)44387 代理人: 胡丽琴
地址: 510000 广东省广州*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 应用于 机器人 软件工程师 智能 决策 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及智能决策技术领域,尤其涉及一种应用于机器人软件工程师的智能决策系统。

背景技术

现在的软件开发主要由人类软件工程师开发软件,价格昂贵。有许多技术方案为了减少程序编写工作量,采用编写可以重复使用的代码,或框架。例如微软的Entity Framework等,也有个别软件根据用户的输入产生部分代码,但是这些方法对软件开发的模式没有太大改变,也没有显著的减少软件工程师的工作量。

在软件刚刚问世的年代,大多数软件开发是由一个软件工程师完成的。效率非常高。在现在,随着软件越来越复杂,单个工程师几乎不可能完成一款软件的开发。软件开发需要一个团队,由于团队成员之间能力差异,相互沟通讨论占了巨大而宝贵的开发时间和资源,效率越来越低。

因此,现有技术需要改进。

发明内容

根据本发明实施例的一个方面,提供的一种应用于机器人软件工程师的智能决策系统,包括:应用接口单元、软件控制单元、决策控制单元;

所述应用接口单元用于实现人与机器、机器与机器、机器与软件、机器与网络之间的逻辑连接,并为相互之间的通讯提供接口;

所述软件控制单元与所述应用接口单元和决策控制单元连接,通过智能编辑方式实现软件设计文档编写、软件代码编写、软件测试代码编写、软件智能学习和分析功能;

所述决策控制单元与软件控制单元连接通讯,决策控制单元利用控制矩阵和双层神经网络实现对软件控制单元各个功能的调用流程,代码分析、人机交互、人机讨论、辅助决策等人工智能;

在基于上述应用于机器人软件工程师的智能决策系统的另一个实施例中,所述应用接口单元包括:人机接口模块、机机接口模块、机网接口模块和机软接口模块;

所述人机接口模块用于处理机器人与人之间的通讯,实现人机交互、文件输入输出、语音交互的功能;

所述机机接口模块用于实现多个机器人之间的相互协作、信息交换和实现机器人基因(机器人基因结构相关专利另文申请)交换以实现繁殖功能;

所述机网接口模块用于连接互联网,并与互联网交互数据,实现计算机网络数据下载、网页解析、网络学习、机器人网络课堂(机器人教师讲解软件编程)或通过互联网远程控制机器人;

所述机软接口模块是机器人与现有软件设备接口的单元,机器人可以通过本接口使用商业软件,扩展机器人的能力。

在基于上述应用于机器人软件工程师的智能决策系统的另一个实施例中,所述软件控制单元包括:软件文档模块、代码编写模块、软件测试模块、学习分析模块、知识存储模块、繁殖进化模块;

所述软件文档模块用于设计和生成计算机软件设计的文档,所述文档包括范例文档和生成文档;

所述代码编写模块使用计算机编程语言编辑、编写功能代码,实现机器人的相应功能;

所述软件测试模块的功能包括:针对生成的计算机功能代码编写单元测试代码、测试用例、测试计划。使用测试软件进行测试;

所述学习分析模块制定学习规则,生成学习指令,并将学习信息纳入学习数据库;

所述知识存储模块有关系数据库和神经网络记忆。关系数据库具有增加、删除、查找、改写功能,存储编程相关的构架、层次结构、各类数据库SQL规则、各种应用类的结构、设计模式等等。神经网络记忆人机对话决策、学习策略、代码分析等智能决策相关的知识和技能;

所述繁殖进化模块繁殖进化模块实现机器人的繁殖进化。机器人通过繁殖和进化适应计算机软件工业的发展环境。因为本发明方案的特点是机器人编写软件,所以机器人也能编写机器人自身代码,这项功能使机器人可以具有繁殖进化的能力。

在基于上述应用于机器人软件工程师的智能决策系统的另一个实施例中,所述决策控制单元包括:内部通讯模块、神经网络决策模块;

所述内部通讯模块用于管理系统内部通讯,实现神经网络决策模块与软件控制单元的信息交互、指令传输,将软件控制单元的功能指令发送至神经网络决策模块;

所述神经网络决策模块存储决策规则,设计决策参数,并将智能软件控制单元的功能在机器人上得到实现。

在基于上述应用于机器人软件工程师的智能决策系统的另一个实施例中,所述人机接口模块包括人机交互窗口单元、文件输入输出单元、语音交互单元,通过窗口操作、文本输入输出和语音识别,实现人类了解机器人提出的方案,机器人识别由人工发出的指令信息。

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