4、基于MSC的属性验证与TTCN - 3测试数据框架

基于MSC的属性验证与TTCN - 3测试数据框架

在软件开发过程中,属性验证和测试数据管理是确保系统质量和可靠性的关键环节。本文将介绍基于消息序列图(MSC)的属性验证方法,以及一种用于TTCN - 3测试数据管理的框架。

1. PRESTO项目介绍

PRESTO项目于2011年4月启动,为期36个月,由欧洲委员会在ARTEMIS联合承诺计划下共同资助。该项目旨在改进基于测试的嵌入式系统开发和验证,考虑工业开发过程的约束。其预期结果是在设计开发的早期阶段建立功能和性能分析以及平台优化。

为了验证功能和非功能属性,考虑了两种方法:
- 模型验证 :模型检查在20世纪80年代由Clarke和Emerson以及Quielle和Sifakis独立提出,旨在测试逻辑公式与数学结构(即模型)之间的对应关系。然而,模型检查技术的应用受到状态爆炸问题的阻碍。
- 跟踪验证 :将系统视为黑盒,收集一组典型和代表性的执行跟踪,然后在这些跟踪上验证功能和非功能属性。这种方法的主要优点是跟踪可以来自模拟模型或真实目标,有助于确保模型代表目标。

2. ITU - T消息序列图(MSC)
2.1 范围

MSC的目的是提供一种语言,用于通过消息交换来规范和描述系统组件及其环境的通信行为。由于其通信行为在图形表示中非常直观和透明,因此MSC语言易于学习、使用和解释。

2.2 基本概念
  • 代理实例 :从代理实例头开始,后跟实例轴,以实例尾或实例停止结束。 <
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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