6、深入理解健壮性分析:从用例到设计的桥梁

深入理解健壮性分析:从用例到设计的桥梁

在软件开发过程中,如何从用例过渡到详细设计是一个关键问题。健壮性分析作为一种强大的技术,为我们搭建了从分析到设计的桥梁。本文将深入探讨健壮性分析的相关内容,包括其概念、规则、实践以及在软件开发中的重要作用。

健壮性分析概述

健壮性分析的核心目标是将用例与对象关联起来,从而推动面向对象设计的发展。它通过分析用例文本,识别出每个用例的一组初步对象,这些对象可分为边界对象、实体对象和控制器。

  • 边界对象 :是系统与外部世界的“接口”,通常是屏幕或网页,即参与者与之交互的表示层。
  • 实体对象 :来自领域模型的类。
  • 控制器 :是边界对象和实体对象之间的“粘合剂”。

可以将边界对象和实体对象视为名词,而控制器视为动词。在绘制健壮性图时,需要遵循以下规则:
- 名词可以与动词通信(反之亦然)。
- 名词不能直接与其他名词通信。
- 动词可以与其他动词通信。

这些规则有助于在用例文本中强制执行名词 - 动词 - 名词的模式,使健壮性图的绘制更加容易。

健壮性图的解剖结构

健壮性图是类图和活动图的混合体,它以图形方式表示用例描述的行为,展示参与类和软件行为,但有意避免显示哪个类负责哪些行为。图中的每个类由图形化的原型图标表示,对象之间的交互通过线条表示,且健壮性图中的动作流与用例文本中描述的步骤存在直接的 1:1 关联。

健壮性分析的理论指导
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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