25、软件与性能模型转换中的可追溯性链接

软件与性能模型转换中的可追溯性链接

1. 引言

在模型驱动工程(MDE)里,开发重点从代码转向了模型。在软件开发的不同生命周期阶段和抽象层次,会使用多种不同类型的模型来描述正在开发的软件。这些不同建模语言的模型会被手动或自动创建、更新和转换,这就给软件模型的管理和配置带来了挑战。

可追溯性是一种软件方法,用于在软件生命周期中建立各种软件工件(包括各类模型)之间的关系。它能让开发者理解工件之间的关系和依赖,维护其一致性,并分析不同工件变更的影响。

可追溯性方法有多种,大致分为三类:
1. 需求驱动方法 :在需求模型中定义可追溯性,即“在软件开发的生命周期中,能够向前和向后描述及追溯需求规格”。
2. 建模方法 :专注于使用元模型和模型来定义跟踪链接。
3. 转换方法 :通过模型转换生成可追溯性细节,在模型转换时创建源模型和目标模型元素之间的跟踪链接。

在存储和管理可追溯性方面,有两种方法:
- 模型内方法 :将跟踪链接作为新的模型元素嵌入到它们所引用的模型中。
- 模型外方法 :将跟踪链接存储在一个新的外部模型中,使跟踪与所引用的模型分开。

在捕获跟踪链接方面,可分为显式跟踪链接(使用合适的具体语法直接在模型中捕获,如UML依赖关系)和隐式跟踪链接(由模型操作生成,如转换或比较)。

Performance from Unified Model Analysis for SOA(PUMA4

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒,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效率,为后续的电能治理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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