10、面向方面建模中的模型组合指令与UWE方法应用

面向方面建模中的模型组合指令与UWE方法应用

在软件开发中,尤其是涉及复杂系统的设计时,如何有效处理不同模型之间的组合以及确保设计的一致性和正确性是关键问题。本文将介绍面向方面建模(AOM)中的模型组合指令,以及UWE(UML-based Web Engineering)方法在Web应用开发中的应用。

1. UWE方法与ArgoUWE工具

UWE方法为Web应用的设计提供了一套系统的思路。它涵盖了用例模型、概念模型、导航模型、过程模型和表示模型等主要模型的设计。ArgoUWE作为支持UWE方法的工具,在半自动化开发过程中发挥着重要作用,用户活动和工具活动相互交织。

ArgoUWE工具的优势在于其包含的UWE格式规则,这些规则被集成在设计评审机制中,能够帮助建模者在设计过程中发现错误或使用更好的建模结构来增强模型。与以往需要建模者显式触发的检查过程不同,这种一致性检查机制可以持续验证规则。

目前,开发团队正在对ArgoUWE进行一些改进:
- 对ArgoUWE的可用性进行细微改进,以提供更好的用户体验。
- 增强对迭代和增量建模的支持,使开发过程更加灵活。
- 改进ArgoUWE,以提供新的UWE建模元素,并增加在个性化Web应用设计中所需的额外格式规则。
- 进一步增强ArgoUWE,使其能够为常用框架(如Zope或Struts)和架构(如J2EE和.NET)构建特定平台的模型(PSMs)。

2. 面向方面建模(AOM)中的模型组合

在面向方面建模中,一个设计模型通常由一组方面模型和一个主模型组成。每个模型又由多种不同类型的UML图构成。为了识别方面模型和主模型之间的冲突,并分

【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)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平台完成建模仿真的全过程,并强调了参数调整波形分析的重要性,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。
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