18、基于GRL模型的自动化变更影响分析方法

基于GRL模型的自动化变更影响分析方法

1. 引言

在软件开发过程中,对需求模型进行变更影响分析是一项重要任务。本文将介绍一种基于GRL(Goal-oriented Requirements Language)模型的自动化变更影响分析方法,该方法可以帮助维护人员和分析师评估GRL规范中变更的后果。

2. 相关概念和定义
  • TypeLink :Links → LinkTypes,返回链接类型,即TypeLink(l) = type。
  • Source :Links → Elements,返回链接的意向元素源,即Source(l) = src。
  • Destination :Links → Elements,返回链接的意向元素目标,即Destination(l) = dest。
3. GRL模型依赖图(GMDG)

GRL模型依赖图(GMDG)是一个有向图GMDG = (N, E),其中:
- N :是节点的集合。每个GRL意向元素、指标或链接都映射到一个节点n ∈ N。
- E :是有向边的集合。边e ∈ E表示GMDG中两个节点之间的依赖关系,用实心箭头(−→)表示。

构建GMDG的算法如下:

Procedure Name: ConstructGMDG
In
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
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