47、提升UML模型:基于领域分析的方法

提升UML模型:基于领域分析的方法

在软件开发中,UML(统一建模语言)模型的正确性和完整性至关重要。本文将介绍一种基于应用的领域建模(ADOM)方法,该方法能够有效提升UML模型在特定领域中的质量。

1. ADOM方法概述

ADOM方法基于三层架构:应用层、领域层和(建模)语言层。受OMG - MOF(2003)中经典元建模框架的影响,各层的具体含义如下:
- 应用层 :等同于模型层(M1),包含特定应用的模型,涵盖其结构(方案)和行为。
- 语言层 :等同于元模型层(M2),包含建模语言的元模型。
- 领域层 :位于中间,包含各种领域的规范,如Web应用、多智能体系统和过程控制系统等。

ADOM是一种通用方法,可与不同的建模语言结合使用。当采用特定建模语言时,该语言同时用于应用层和领域层,通过在两层使用相同的术语,简化了应用设计和验证的任务。与ADOM结合使用的建模语言唯一要求是具备能够对元素组进行分类的机制,例如UML中的构造型和概要文件机制。

2. 领域模型与应用模型的构建

在ADOM中,领域模型捕获通用知识,包括常见元素以及它们之间允许的可变性。具体来说,领域层使用分类机制来表示不同领域模型元素的多重性指标,该指标指定了特定领域元素在应用模型中可能包含的特化数量范围。

应用模型可以基于领域模型中捕获的知识构建,此时应用模型被视为领域模型的实例化。实例化主要通过配置或特化操作在设计时(创建应用模型时)实现:
- 配置

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值