3、运用面向对象指标评估UML元模型

运用面向对象指标评估UML元模型

1. 引言

统一建模语言(UML)自1997年标准化以来,已成为事实上的建模语言。和所有软件一样,UML在过去七年中不断迭代发展,每次迭代都会产生新的或强化的UML元模型。UML的演变源于引入新技术、完善语义和符号、满足更好的使用需求以及纠正错误。

新UML版本发布后,测试兼容性以及升级建模工具和旧版本模型可能既昂贵又耗时,这凸显了理解和刻画UML元模型演变的重要性。目前,对UML演变缺乏客观评估,而这种评估不仅能确保UML跟上软件行业的最新发展,还能定量评估已发布版本的复杂性,从而控制和预测其未来演变。

受面向对象(OO)范式系统指标研究的启发,我们提出一种评估UML元模型的方法,该方法可识别和刻画元模型的稳定性和设计质量。在实证研究中,我们将该方法应用于UML规范中的五个元模型版本:1.1、1.3、1.4(含动作语义)、1.5和2.0。对UML 2.0的评估仅关注其上层结构部分,同时省略了UML 1.2,因为它对语言没有重大技术改进。

2. 使用面向对象指标评估UML元模型
2.1 方法概述

过去十年,面向对象已成为软件开发的主流范式,该领域的一个关键研究方向是利用一套指标来衡量面向对象系统。相关研究将面向对象指标总结为两个视角:内部视角,即根据系统中实体的属性,使用明确定义的规则收集和计算指标;外部视角,即根据系统开发质量特征的预测或评估需求使用指标。

基于这两个视角,我们从面向对象指标研究中借鉴了两种实用且直接的方法作为基础。评估UML元模型稳定性的方法源于Bansiya和Mattsson的研究,分别从架构层和单个类层进行稳定性评估。具体步骤如下: <

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/da7147b0e738 《商品采购管理系统详解》商品采购管理系统是一款依托数据库技术,为中小企业量身定制的高效且易于操作的应用软件。 该系统借助VC++编程语言完成开发,致力于改进采购流程,增强企业管理效能,尤其适合初学者开展学习与实践活动。 在此之后,我们将详细剖析该系统的各项核心功能及其实现机制。 1. **VC++ 开发环境**: VC++是微软公司推出的集成开发平台,支持C++编程,具备卓越的Windows应用程序开发性能。 在该系统中,VC++作为核心编程语言,负责实现用户界面、业务逻辑以及数据处理等关键功能。 2. **数据库基础**: 商品采购管理系统的核心在于数据库管理,常用的如SQL Server或MySQL等数据库系统。 数据库用于保存商品信息、供应商资料、采购订单等核心数据。 借助SQL(结构化查询语言)进行数据的增加、删除、修改和查询操作,确保信息的精确性和即时性。 3. **商品管理**: 系统内含商品信息管理模块,涵盖商品名称、规格、价格、库存等关键字段。 借助界面,用户能够便捷地录入、调整和查询商品信息,实现库存的动态调控。 4. **供应商管理**: 供应商信息在采购环节中占据重要地位,系统提供供应商注册、联系方式记录、信用评价等功能,助力企业构建稳固的供应链体系。 5. **采购订单管理**: 采购订单是采购流程的关键环节,系统支持订单的生成、审批、执行和追踪。 通过自动化处理,减少人为失误,提升工作效率。 6. **报表与分析**: 系统具备数据分析能力,能够生成采购报表、库存报表等,帮助企业掌握采购成本、库存周转率等关键数据,为决策提供支持。 7. **用户界面设计**: 依托VC++的MF...
【DC-AC】使用了H桥MOSFET进行开关,电感器作为滤波器,R和C作为负载目标是产生150V的双极输出和4安培(双极)的电流(Simulink仿真实现)内容概要:本文档围绕一个基于Simulink的电力电子系统仿真项目展开,重点介绍了一种采用H桥MOSFET进行开关操作的DC-AC逆变电路设计,结合电感器作为滤波元件,R和C构成负载,旨在实现150V双极性输出电压和4A双极性电流的仿真目标。文中详细描述了系统结构、关键器件选型及控制策略,展示了通过Simulink平台完成建模与仿真的全过程,并强调了参数调整与波形分析的重要性,以确保输出符合设计要求。此外,文档还提及该仿真模型在电力变换、新能源并网等领域的应用潜力。; 适合人群:具备电力电子基础知识和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事电力系统、新能源技术等相关领域的工程技术人员;熟悉电路拓扑与基本控制理论的初级至中级研究人员。; 使用场景及目标:①用于教学演示H桥逆变器的工作原理与滤波设计;②支撑科研项目中对双极性电源系统的性能验证;③为实际工程中DC-AC转换器的设计与优化提供仿真依据和技术参考;④帮助理解MOSFET开关行为、LC滤波机制及负载响应特性。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型文件同步操作,重点关注H桥驱动信号生成、电感电容参数选取及输出波形的傅里叶分析,建议在仿真过程中逐步调试开关频率与占空比,观察其对输出电压电流的影响,以深化对逆变系统动态特性的理解。
【优化调度】基于遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于遗传算法的公交车调度排班优化展开研究,利用Matlab进行代码实现,旨在通过智能优化算法解决公共交通系统中的调度难题。文中详细阐述了遗传算法在公交车发车频率、线路排班、司机分配等实际问题中的建模与应用过程,通过设定适应度函数、编码方式、交叉与变异策略,实现对多目标(如运营成本最小化、乘客等待时间最短化)的优化求解。同时,结合实际运行数据进行仿真验证,展示了该方法相较于传统调度方式在效率与经济性方面的显著优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事交通运输、城市规划、智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市公交系统的日常排班与动态调度优化;②作为智能交通系统(ITS)中调度模块的核心算法研究;③为高校相关课程提供算法实践案例,帮助理解遗传算法在现实复杂调度问题中的具体实现路径。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段分析算法实现细节,重点关注染色体编码设计与适应度函数构建逻辑,并尝试在不同规模数据集上进行仿真实验,以深入掌握遗传算法参数调优技巧及其在调度问题中的泛化能力。
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