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模型驱动工程中的模型合成技术研究
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:小型微型计算机系统
  • 时间:2012
  • 页码:2611-2617
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中山大学信息科学与技术学院,广州510275, [2]深圳信息职业技术学院计算机应用系,广东深圳518029, [3]深圳大学计算机与软件学院,广东深圳518060
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(61170077)资助;广东省自然科学基金项目(1035180600100000)资助;深圳市科技计划项目(JC201105190849A,ZYB200907060012A,JC200903120046A)资助.
  • 相关项目:面向物联网的服务中间件关键技术研究
中文摘要:

模型驱动工程中,模型合成技术能降低软件复杂度,提高开发效率和质量.提出基于语义和结构进行模型匹配并按规则进行合成的方法,首先建立形式化的中间数据模型,用于统一模型合成过程中的模型表示方式;然后结合元素名称设计语义相似度函数,并基于元素属性和元素之间的关系计算结构相似度,提高模型匹配精度;根据相似度值确定匹配元素,对于完全匹配和完全不匹配的元素,自动确定合成规则,对于相似元素对,经过少量的人工分析可判定合成规则;根据合成规则能自动产生合成模型;设计校验规则和验证框架检验合成模型的正确性和一致性.最后用实例说明了方法的有效性和可行性.

英文摘要:

Model composition technology can reduce software complexity and improve development efficiency and quality in Model Driven Engineering. This paper puts up a semantic and structure-based model matching and rule-based model composition method. Firstly a formal middle data model is set up to unify the representation of various models in model composition process. Then seman- tic similarity function is designed according to element names, and structure similarity is calculated based on element attributes and re- lationships to raise the accuracy of model matching. Matching elements are determined from the similarity value. The composition rules are automatically determined for the totally matched and totally unmatched elements. For similar elements, the composition rules can be determined after a small amount of manual analysis. According to the composition rules the composition model can be auto- matically generated. Validation rules and validation framework are designed for testing the correctness and consistency of composition model. Finally an example is presented to illustrate the effectiveness and feasibility.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212