32、4GL环境下的复杂度度量探索

4GL环境下的复杂度度量探索

在当今的编程世界中,第三代编程语言如Java、C#和C++占据主流,但更高层次的语言也在应用开发中广泛使用。本文聚焦于一种名为Magic的第四代语言(4GL),探讨如何为其定义合适的复杂度度量指标,以实现软件质量保证。

1. 编程语言的世代划分

编程语言通常分为五个层次或“世代”:
- 第一代语言(1GL) :即机器语言,仅由二进制数字组成。
- 第二代语言(2GL) :如汇编语言等低级编程语言。
- 第三代语言(3GL) :当前流行的过程式和面向对象语言,如Java、C#和C++。
- 第四代语言(4GL) :程序员无需编写源代码,可在更高的抽象层次上进行应用程序编程,通常借助应用开发环境。
- 第五代语言(5GL) :计算机可直接响应口头或书面指令,例如英语命令。

2. Magic 4GL语言概述

Magic 4GL由Magic Software Enterprises(MSE)在80年代初推出,是一种从代码生成转向使用应用生成器中底层元模型的创新技术。

2.1 Magic应用程序的结构

Magic主要用于开发数据处理和报告的业务应用程序,具有许多GUI屏幕和报告编辑器。程序逻辑、屏幕布局、下拉菜单、报告、在线帮助和安全系统等都存储在名为存储库(Repositories)的表中。其核心元素包括:
- 项目(Proje

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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