62、面向代理的软件工程:现状、挑战与未来发展

面向代理的软件工程:现状、挑战与未来发展

1. 质量保证

在复杂系统中,质量保证是一个至关重要的问题,而代理范式在这类系统中往往能带来最大的益处。一系列有助于实现质量保证的技术,从自动化测试到形式验证,以及如安全案例等方法,都可能具有重要价值。然而,在代理系统的背景下,一些确保正确剂量等相关理念尚未得到充分探索。

2. 软件维护

2.1 软件维护的重要性

软件在设计、实现、验证和部署后,需要进行持续的维护,包括纠正错误(“纠错维护”)、适应应用环境的变化(“适应性维护”)或满足用户需求的变化(“完善性维护”)。软件维护活动可能占软件总成本的大部分(高达三分之二),因此是一个重要的问题。对于非基于代理的软件,软件维护(也称为“软件演化”)是一个活跃的研究领域。

2.2 面向代理方法的优势

面向代理的设计和实现方法由于其模块化的性质,在维护方面具有内在优势,特别是在适应性或完善性维护方面。例如,Bartish和Thevathayan比较了将一个游戏实现为有限状态机和代理系统时进行扩展和修改所需的工作量和代码量,发现代理系统更加高效;Jayatilleke等人将一个基于温度和风力预测的飞机天气警报系统扩展到包括火山灰警报,该扩展构建和集成效率极高,且对现有代码的修改很少。

2.3 代理系统软件维护的研究现状

然而,针对基于代理的软件的维护工作做得很少。目前已知的关于代理系统软件维护的工作仅有Dam等人的研究。他们处理设计模型中的变更传播问题,即对软件系统进行更改时,初始更改往往会产生后果,需要进行额外的二次更改。他们的方法是关注设计模型而非代码,定义一致性约束(用OCL表

【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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