48、提升UML模型:领域分析方法

提升UML模型:领域分析方法

一、UML模型变更与领域模型的重要性

在UML模型开发中,人们往往难以预估某一变更对整体模型的影响。有研究表明,即便从业者仔细检查模型,模型缺陷仍常常未被发现。这一结果凸显了为成熟、稳定且具有经济可行性的领域开发完整且正确的领域模型的必要性,因为这些领域模型可用于指导该领域高质量应用程序的开发。

二、ADOM方法的特点与应用
  1. 方法争议 :与其他领域分析方法类似,ADOM方法可能被批评抑制创造力,并且其在领域专家无法达成共识的领域中的适用性也可能受到质疑。但从创造力的角度来看,基于现有解决方案并不一定会降低创造力,反而可能引发与当前特定问题相关的创造力。
  2. 可扩展性 :ADOM中的领域模型不仅捕捉了共性,还涵盖了特定领域中应用程序之间允许的可变性,因此在对领域进行建模之前无需达成共识。此外,虽然是在一个小而相对简单的示例上进行检验,但ADOM具有支持更复杂领域规则和约束规范的表达能力。目前,正在不同的建模语言和上下文中检验ADOM的表达能力。
  3. 应用场景 :已经将ADOM应用于多个场景,包括使用UML活动图和EPC进行业务流程建模、使用OPM进行需求和设计建模,以及使用Tersus进行网站开发。
三、未来计划
  1. 持续评估有效性 :计划持续评估(新手和有经验的设计师)使用ADOM支持在各种建模语言中构建一致、正确和完整的应用程序模型的有效性。
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,同注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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