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本文系统探讨了本体与元模型匹配技术在模型驱动工程（MDE）中的研究现状、核心算法对比及实际应用挑战。重点分析了三种主流元模型匹配算法——ModelCVS、Similarity Flooding 和 SAMT4MDE+ 的原理、流程与性能差异，并通过实验数据比较了它们在不同元模型对上的精度、召回率和F-度量表现。研究表明，SAMT4MDE+ 在多数场景下具有更高的匹配质量与适应性，而其他算法在特定条件下各有优劣。文章还深入剖析了各算法的复杂度、适应性和可扩展性，结合实际案例说明其应用场景，并展望了融合多策略、

本文介绍了两种模型驱动的系统开发方法：一种是基于ATL规则的MDA兼容方法，用于从关系型数据仓库自动生成数据集市的星型模式，并支持代码生成；另一种是标准驱动的元模型融合方法，利用领域特定的设计本体实现多源信息融合与非功能需求管理，提升复杂系统的可维护性。两种方法分别应用于数据建模与系统架构设计，具有互补潜力，未来可进一步结合以增强系统开发效率与质量。

本文深入探讨了信息系统战略对齐与数据集市架构生成方法。通过模块化重组实现战略指标与功能模块的精准对齐，并提出基于MDA范式和ATL语言的自动化转换方法，实现从数据仓库模型到数据集市架构的高效生成。结合流程图、案例分析与对比表格，展示了其在提升决策支持能力和企业竞争力方面的关键作用，为企业信息化建设提供了理论指导与实践路径。

本文提出一种基于目标建模与企业架构的业务IT对齐建模方法，通过整合I*目标模型与信息系统城市化思想，实现战略层面与功能层面的系统对齐。方法涵盖战略研究、功能研究与对齐研究三个步骤，并在摩洛哥高等教育部项目中进行验证，展示了如何将战略目标转化为可操作的功能组件并检测对齐失调。该方法具有全面性、可操作性、灵活性和可视化优势，有助于提升组织绩效与竞争力。

本文介绍了一种基于约束求解的模型驱动设计支持方法，涵盖规格验证、解决方案创建与验证的完整流程。通过引入简单约束语言和先进的伪布尔求解器，实现了对复杂系统（如嵌入式网络）的设计合成与优化。案例研究展示了该方法在数据路由中的应用，验证了其在工业规模问题上的有效性与良好可扩展性。未来工作将聚焦于语言扩展、工具链集成与多求解器协同，以提升设计自动化水平。

本文探讨了在软件系统工程中，如何利用约束满足技术进行实时系统建模与基于约束的设计支持。文章介绍了SAT、伪布尔和CSP等约束求解器的原理与应用，分析了规范验证与实例验证的方法及工具，并提出了一种基于约束求解的自动设计生成流程。通过将设计问题转化为约束满足问题，该方法可实现正确性保证与定量优化，显著提升复杂系统设计的效率与质量。结合嵌入式系统设计案例，展示了从规范建模到自动合成的完整过程，最后展望了未来在求解器性能、工具完善性和跨领域集成等方面的发展方向。

本文提出了一种用于复杂实时与嵌入式系统的中间元模型，旨在解决现有设计语言与可调度性分析工具之间的不匹配问题。该元模型基于UML概要文件，作为设计方法与时间分析工具之间的桥梁，支持多种设计语言的集成和多粒度系统建模。通过软件平台、硬件平台和实时属性三个核心包，实现对任务、资源、通信及调度行为的统一描述，并支持最坏情况响应时间分析、仿真及多种可行性测试。案例研究表明，该元模型能够有效整合不同设计工具与分析技术，提升系统设计的灵活性与效率，为未来复杂实时系统的建模与验证提供可扩展的解决方案。

本文介绍了模型驱动的数据迁移方法，涵盖模型演化操作的形式化定义、B方法在数据建模中的应用、形式语义的构建以及数据迁移的验证机制。通过将UML模型映射到B抽象机与精化机，并利用精化证明义务验证重构或演化的正确性，确保数据迁移过程中行为一致性和数据完整性。文章还展示了具体案例，讨论了实践流程、面临挑战及应对策略，并展望了自动化、跨平台融合与智能化的发展方向，为信息系统演化提供了可靠的形式化支持。

本文探讨了输出多模态人机交互系统的建模与模型驱动的数据迁移。在人机交互建模方面，采用Event-B方法对语义裂变过程进行形式化，涵盖并发、互补、冗余等多种语义组合，并通过抽象机器与细化机器实现信息生成与时间调度的精确描述；在数据迁移方面，提出基于‘变更语言’的形式化方法，通过定义模型变更的操作语义，自动生成并验证数据迁移函数，提升系统演化过程中的可靠性与自动化水平。结合案例分析与流程设计，展示了该方法在温度警告系统和员工分配系统中的应用，为复杂系统的建模与维护提供了理论支持与实践路径。

本文提出了一种基于Event-B的输出多模态交互系统信息裂变建模方法，旨在提升人机交互的效率与可靠性。通过构建一个由语义裂变模型和分配模型组成的通用形式化模型，系统地描述了从功能核心生成信息到多模态呈现的全过程。重点利用Event-B方法对语义裂变过程进行形式化建模，采用抽象与细化机制实现二元裂变和迭代裂变，并通过案例研究验证了模型的有效性。文章还展示了上下文定义、语义运算符编码及模型验证流程，为关键交互系统的输出多模态界面提供了严谨的设计框架。

本文提出了一种基于进化方法的程序模型检查技术，结合形式化方法与随机搜索的优势，通过区间运算、个体访问链计算和遗传算法实现对程序路径的高效探索。方法涵盖种群初始化、适应度评估、重组与变异策略，并创新性地处理函数调用、全局变量及指针别名问题。实验表明该方法在不安全程序检测中具有高效性和可扩展性，具备良好的组合性与优化潜力，未来可应用于自动测试生成及其他进化算法的探索。

本文探讨了两种创新方法：一是结合支持向量机（SVM）与众包策略的幽默分类方法，实验表明该方法在精确率、召回率和F1值上均优于基线模型；二是基于遗传算法和分离建模方法（ASMA）的程序模型检查技术，通过数据模型与控制模型的协同，利用符号执行和遗传算法高效验证C程序的安全属性。文章还分析了众包中的文化差异问题及程序检查中的优化策略，为相关领域提供了新的研究方向。

本文探讨了制造执行系统（MES）的智能化发展，提出元模型驱动的智能MES（iMES）框架，并探索基于众包的SVM主动学习方法在笑话分类中的应用。通过Jester笑话数据集实验，结合向量空间模型与预处理技术，利用众包获取分类反馈，提升SVM模型性能。研究展示了该方法在娱乐推荐、社交媒体内容审核和教育领域的应用潜力，并对未来发展趋势进行了展望。

本文探讨了关联规则后处理中基于概念距离的意外性定义与排序方法，并结合油气行业制造执行系统（MES）的智能化需求，提出了iMES框架。该框架融合OLAP、数据挖掘和元模型数据集市技术，解决了传统MES在数据分析与集成方面的局限。通过油井测试验证案例，展示了iMES在自动评估测试有效性及设备缺陷识别中的应用效果，准确率达82%。研究还揭示了关联规则后处理与iMES之间的双向支持关系，为工业智能化提供了理论与实践基础。未来将拓展概念属性与本体关系，推动iMES跨行业应用。

本文探讨了分类网络（CN）在企业破产原因分析中的应用，以及关联规则挖掘中基于概念距离的后处理方法。通过对比CN与TF*IDF在特征提取上的表现，发现CN在准确率和关键词排序方面更具优势，并具备停用词过滤能力。同时，提出利用模糊本体计算规则前件与后件之间的概念距离，以衡量规则的意外性，从而提升关联规则的可解释性和实用性。文章还分析了两种技术的优势、挑战及在金融、市场、医疗等领域的潜在应用，并展望了算法优化、自动化本体构建和个性化评估等未来方向。

本文探讨了数据挖掘技术在高校学生流失预测与企业破产原因分析中的应用。通过实际案例展示了数据挖掘在提升学生留存率和解析企业破产原因方面的价值，并指出了当前应用中的挑战。文章进一步提出了针对高校和企业的优化措施，包括完善数据体系、结合多源数据、实现实时预警等。最后，展望了数据挖掘在智能化学生管理、企业风险预测及战略决策等领域的未来发展潜力，强调其在教育与商业领域持续深化的应用前景。

本文探讨了数据挖掘技术在信用评分和高等教育学生流失预测中的应用。在信用评分领域，局部线性模型树算法（LOLIMOT）通过十折交叉验证在澳大利亚信用数据集上表现出优于决策树、支持向量机等算法的性能，尤其在降低二类错误方面表现突出，有助于金融机构控制风险。在学生流失预测方面，研究采用委员会机器方法融合回归、决策树和神经网络算法，在巴西一所私立高校的学生成绩与社会经济数据基础上实现了80.6%的整体预测准确率，有效识别高流失风险学生。文章还对比了两种应用场景的异同，提出了未来在大数据集成与模型优化方面的研究方向，

本文探讨了面向方面的协作信息系统（CIS）开发方法AspeCis与局部线性模型树（LOLIMOT）在信用评分中的应用。AspeCis通过一元和复合运算符将现有需求转化为协作需求，并利用面向方面的建模实现系统关注点的分离与编织，提升系统的可维护性和复用性。在信用评分方面，LOLIMOT算法通过划分输入空间并结合模糊有效性函数，在澳大利亚信用数据集上展现出较高的准确率和较低的I型、II型错误，优于传统分类算法。文章还讨论了该方法的优势、局限性及未来发展方向，包括编织元模型构建、多算法融合、实时性优化及新数据源的

本文介绍了一种面向方面源代码的版本控制系统和AspeCis面向方面的合作信息系统开发方法。前者通过基于规则的重写机制提升版本管理的可重现性和实体跟踪能力，后者通过复用现有系统工件，在模型级别实现需求编织，有效支持复杂系统的开发与集成。两种方法共同提升了软件开发的复用性、可维护性和开发效率。

本文提出了一种面向切面软件的新型版本控制系统，通过将变更视为一等实体，采用图变换技术对基础代码和方面进行建模，实现了对软件演化的精确记录与管理。系统基于有色图表示程序结构，利用图重写规则描述变更，并通过变更仓库存储演化历史，支持系统的分析、验证与重现。相比传统基于文件和快照的版本控制，该系统提供了更强的语义支持和演化分析能力，适用于复杂面向切面系统的开发与研究。未来可结合机器学习与数据挖掘技术，进一步提升智能化水平和集成能力。

本文探讨了优化闪存设备缓存与面向切面软件版本控制的创新方法。针对I/O突发问题，提出通过时间局部性和空间局部性的综合分析来优化缓存配置，提升闪存性能。同时，设计了一种基于图变换形式主义的面向切面软件版本控制系统，以应对AOP中隐式调用带来的演化管理难题。该系统支持代码追溯、演化分析、故障检测和重构算法开发，为软件工程提供了新的研究方向和实践工具。

本文针对闪存嵌入式写缓存的容量规划问题，通过对两种来自大型金融机构的OLTP I/O工作负载进行定性和定量分析，研究了顺序性、请求大小、到达间隔时间、空间和时间局部性等关键特征对缓存性能的影响。基于C-lash缓存系统架构，探讨了不同工作负载特征下p-space与b-space的优化配置策略，并提出了综合考虑各项指标的缓存容量规划建议，旨在提升闪存存储系统的写入性能与成本效益。

本文深入解析了实时扩展事务模型（RT-ETM），涵盖事务依赖关系、对对象的影响、时间特性及形式化定义。详细阐述了事务的提交与中止依赖、预提交机制、数据新鲜度分类（数据库新鲜度与感知新鲜度）以及时间约束下的调度策略。通过关键特性总结、实现步骤与挑战分析，展示了RT-ETM在金融、传感器系统等实时场景中的应用潜力，并展望其在智能调度、分布式系统和新兴技术融合中的发展方向。

本文探讨了数据仓库安全保障与实时数据库事务模型扩展及形式化的方法。在数据仓库方面，提出包含敏感数据识别、推理图构建和模式丰富三个阶段的安全保障方法，通过UML注释和推理路径分析防止数据泄露。在实时数据库方面，扩展ACTA框架以支持时间依赖和时间戳依赖，并提出RT-ETM元模型，结合UML类图与Z语言实现事务行为的形式化描述。文章通过医疗与股票交易示例验证方法有效性，旨在提升数据管理的安全性与实时性。

本文探讨了服务导向的网格计算架构在分布式学习分类器系统中的应用，介绍了其分层服务结构，包括用户级、学习网格和基本网格服务，并通过实验验证了分布式数据挖掘在执行效率上的优势。同时，针对数据仓库中的安全问题，特别是设计阶段的推理风险，提出了一种基于数据源类图的半自动化推理预防方法。该方法具有通用性，能有效识别并标记潜在推理数据，提升数据安全性。文章总结了现有研究的不足，并展望了未来在自动化与集成安全技术方面的发展方向。

本文探讨了语义Web服务组合与分布式学习分类器系统的服务导向架构。语义Web服务组合通过CUBuilder、Matchmaker和Generator三个引擎实现服务的动态组合，满足复杂任务需求；而分布式学习分类器系统基于服务导向的网格架构，利用Gridclass系统在分布式环境中高效执行数据挖掘。两者均采用分层架构设计，注重资源优化与系统可扩展性。文章还分析了两种技术的应用案例、对比联系及未来发展趋势，涵盖智能化组合、边缘计算融合、区块链集成等方向，为相关领域研究提供参考。

本文探讨了主题地图质量评估与动态语义Web服务组合的方法。在主题地图方面，提出通过主题得分和主题级别等元属性实现动态修剪，以优化可视化与导航体验；在动态语义Web服务组合方面，设计了一种基于形式化语法、非终结元素替换、对话单元匹配与场景组合的方案，提升了服务组合的灵活性、准确性与用户需求满足度。实验结果表明该方法在匹配准确率和组合效率方面表现良好，具备实际应用可行性，未来可进一步优化性能与智能化水平。

本文提出了一种创新的主题地图质量评估与管理方法，通过引入动态修剪机制和定义主题得分与层级两个元属性，有效解决大规模主题地图中信息复杂、导航困难的问题。方法结合元数据演化分析，实现基于使用频率和层级结构的自适应可视化，提升用户导航效率与搜索准确性。通过用户体验调查和信息检索指标（召回率、精确率）验证了该方法在实际应用中的优越性，并对比现有方法展示了其在灵活性、个性化和检索性能方面的优势。未来将探索深度学习、多模态融合与跨领域扩展以进一步优化系统。

本文提出了一种在营销数据库中利用本体辅助知识发现（KDD）过程的框架。通过构建基于METHONTOLOGY方法的领域本体，结合OWL和SWRL技术，实现对KDD各阶段（数据理解、预处理、建模、评估）的语义支持与过程指导。框架利用PMML进行模型共享，并通过实验验证了在真实石油公司忠诚卡数据库中的应用效果。系统能够协助用户选择任务、推荐算法、评估模型并更新知识库，提升KDD过程的效率与可重用性。未来研究方向包括知识库扩展、自动化处理及知识的自动重用。

本文分析了模式、本体和元模型三个领域中匹配系统所采用的技术与内部数据模型，揭示了不同领域在匹配技术上的共性，如字符串、约束、图和分类法匹配等广泛使用的技术。文章介绍了匹配技术的分类及其应用情况，探讨了内部模型提供的实体信息与结构信息，并比较了DLG、Ecore、OWL等典型数据模型的特点。最后，提出了未来研究方向，包括匹配技术的跨领域转移、映射重用与统计技术的深入研究、匹配结果质量评估、对象匹配级别的拓展以及系统架构属性的比较，旨在促进不同领域间的知识共享与技术融合。

本文对比分析了信息系统自动化生产与匹配系统两大技术方向。在信息系统自动化生产方面，重点介绍了ISIS方法如何通过基于用例的二元关系模型实现数据库、API和原型GUI的自动生成，提升开发效率并贴近用户需求。在匹配系统方面，系统梳理了15个代表性模式、本体和元模型匹配系统（如COMA++、Cupid、Anchor-Flood等），比较其应用领域、技术特点及数据模型，并基于Euzenat和Shvaiko的分类框架分析了结构、语义和实例三类匹配技术的应用差异。文章总结了两类技术的优势与未来发展方向，强调跨领域知识共

本文介绍了从领域本体到信息系统（IS）自动化设计的ISIS方法。该方法通过本体图（OD）和用例模型，结合选择与更新用例，系统化地推导出信息系统的数据结构、API和GUI原型。核心流程包括关键关系识别、可修改性分析、对象/值概念划分及潜在索引推导，并通过子本体提取与图表简化优化模型。以音乐会管理应用为例，展示了如何从本体出发自动构建信息系统，体现了ISIS在提升设计效率与系统性方面的优势。

本文围绕模型与数据工程领域的前沿研究与实践，结合MEDI 2011国际会议内容，探讨了个性化搜索、数据管理系统支持、面向服务系统的形式化建模等关键技术。文章重点介绍了基于领域本体和行为属性的运营信息系统自动生成方法，并涵盖了本体匹配、Web服务组合、数据仓库安全、实时事务处理等多个研究方向。总结指出，该领域在提升系统性能、安全性与智能化方面取得显著进展，但仍面临数据复杂性、系统可扩展性与隐私保护等挑战，需持续深入探索。