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ISBN: (纸本)9787566016683

关键词： 日光温室蔬菜系统   UML模型一致性检测   抽象规则   知识图谱  

摘要： 以物联网、大数据应用为代表的信息技术在新型农业中得到广泛应用,促进了农业生产方式的转变。在新型农业中,日光温室蔬菜系统利用传感器技术收集农业信息,准确捕捉各种环境参数,帮助生产者及时检测蔬菜生长环境,通过日光温室为蔬菜生长发育提供良好的环境条件。日光温室蔬菜系统中构建的各种智能化模型需要合理的管理和操作,因此对日光温室蔬菜系统建立UML模型和对UML模型一致性检测,有较大的研究价值和应用前景。本文主要针对日光温室蔬菜系统的UML建模和模型检测的关键问题进行深入研究。具体研究工作成果如下:本文首先分析日光温室蔬菜系统的需求,研究UML建模和模型检测的现状和发展趋势,阐述UML模型建模的方式和一致性检测的类型,总结UML常用的建模工具。设计系统模块组成和各模块的子系统,并对子系统进行UML建模。针对UML模型一致性检测方法的实用性差和检测范围低等不足,提出基于抽象规则的UML模型一致性检测的方法,识别UML类图中类之间的关系、类的属性和操作,检测类图中类之间各种关系问题。针对UML模型存在信息冗余问题,本文将UML模型转换为知识图谱,提出基于知识图谱的UML模型一致性性检测方法,利用知识图谱实现对UML模型的检测。该方法首先构建知识图谱的架构,然后将UML模型和知识图谱对应,将UML模型转换为知识图谱,最后通过遍历知识图谱中的节点,计算不同类之间的相关性,消除UML模型中的冗余。理论分析和实验验证表明,本文提出的基于抽象规则的UML模型检测的方法,能准确识别UML模型中存在的不一致问题,具有较高的检测效率。同时,本文提出的基于知识图谱的UML模型一致性性检测方法,能有效地检测UML模型一致性,提高模型检测的效率。

关键词： 烟机生产   质量管理   QMS   品质管理   Spring技术   UML建模  

摘要： 随着市场竞争日益激烈,制造业企业都非常重视生产质量管理。M公司作为制造业领域大型企业,在物流检验、产品质量管理等方面存在诸多问题,采用人工纸质管理方式,物料批次多,检验工作量大;全手工报表,数据统计不及时;历史记录管理零乱,数据的规范性差,共享程度低;数据难以查找和利用,分析和应用困难,不能适时监控和预警。因此,M集团公司提出构建集团统一的面向价值链的质量管理系统平台,以实现统一品质标准、落实品质刚性和品质一票否决权、自动化智能化实时监控和预警、有效支撑质量决策,从而达到规范管理、提升效率的目的。因此本课题具有十分重要的意义。本文根据烟机质量管理系统项目实施过程,首先指出了系统开发的背景,对国内外情况进行深入研究,明确了论文研究工作的主要目标和应用价值;然后明确系统在技术、效益以及风险方面的可行性。重点从系统用户、功能用例、业务流程等方面分析了系统需求。文章详细设计了系统应用架构、技术架构、网络拓扑结构,指出了系统多层次结构、开发框架与技术,系统基于Web平台,采用先进的JavaEE技术规范的B/S结构,主要使用Spring、Struts2和Hibernate框架技术。文章重点对系统功能结构和模块进行详细设计,通过UML建模方法描述了核心功能的顺序图,详细设计了主页功能、基础资料管理、来料品质管理、型式试验管理、样品检验管理、质量报表中心、统计过程控制、文件体系管理、成品品质管理、市场品质管理、系统管理等功能模块。本文配置了系统开发环境,通过编写程序代码实现了功能模块,通过功能测试、性能测试和数据测试验证系统能够正确运行。本课题研究构建的质量管理系统,优化了优化质量管理作业过程,实现了无纸化管理;实现了实时监控生产过程的质量管理,规范了员工质量管理操作,对异常情况提供了预警功能;实现了历史文档资料保存与修改,提供了产品质量数据的精准、高效追溯;提高了工作效率,降低了管理成本。总之,它为烟机产品质量的保障和企业市场竞争力的提升提供了信息化支撑手段,具有十分重要的现实意义。

关键词： 形式化方法   Event-B   抽象建模   免疫模型   Rodin平台  

摘要： 在当今社会中,社会信息化高速发展,每一个行业都与软件紧密相关。在开发一个软件时,首先要做的是对软件需求进行分析,而在这个分析描述的过程中又避免不了因语法或语义带来的错误。为了减轻这些不必要的错误带来的损失,形式化方法应运而生。目前形式化方法领域中,比较常见的两种方法是B方法和Event-B方法,Event-B方法由B方法演化而来,具有许多B方法没有的优点,并且Event-B方法在工具平台上有着很大的优势。Rodin平台是基于Eclipse开发的集成环境,为Event-B方法提供了系统级的开发模式,可以通过逐层精化的方式为模型添加所需的属性和功能,并且Rodin平台简化了 Event-B方法的验证过程,提供了多种自动证明器,支持更多的证明义务,为模型的精化和证明提供了有效的支持,同时最小化对更改现有证明的影响,在软件开发的前期就保证了软件模型的正确性和一致性。本文以免疫系统作为开发需求,使用Event-B方法建立免疫系统抽象模型,并详细阐述在Rodin平台下对该模型从需求分析到验证的全部过程,主要开展了如下工作:(1)研究了现阶段常用的形式化方法B方法与Event-B方法各自的建模方式,介绍了 B方法的开发过程和优缺点,并在此基础之上针对免疫系统的需求对两种方法作出比较,特别是精化方式和交互式证明方面,阐述选择Event-B方法进行免疫系统建模的原因。(2)研究以免疫系统为例的Event-B形式化方法的建模过程,创建免疫系统初代抽象模型,然后通过逐步精化的方式向模型中添加属性和功能,使系统更加完善,直至满足所有的需求。(3)研究在Rodin平台上的抽象模型验证方式,介绍了几类自动证明器和免疫系统抽象模型证明中所使用到的证明义务,并联系免疫模型进行了推理演示。最后,通过交互式证明的方式完成整个免疫模型的证明。总的来说,Event-B形式化方法能够很好的帮助开发人员完成对软件系统需求准确性和一致性的验证。本文通过建立基于Event-B方法的免疫系统抽象模型,详细地展示了从需求重写到模型验证的全过程,体现了在软件开发前期使用形式化进行模型验证的重要性。

关键词： 新工科   软件工程   程序设计能力   专业意识   职业精神  

摘要： 针对新工科背景下应用型本科软件工程专业人才培养,提出了课内实验、课程设计、综合项目实训、毕业实习和毕业设计"五位一体"的实践课程体系。

关键词： 需求工程   课程改革   岗位实践  

摘要： 伴随着软件需求类人才日趋紧缺,针对《需求工程与UML建模》课程开设的现状以及学生的实际能力,立足岗位需求实践,结合课程的培养目标,从理论教学、实践教学和课程考核三个方面进行着手,制定了课程的改革方式和相应的实施方案,从更新教学案例、实施角色互换、突出实践能力培养和考核等方面,为学生更好地适应需求工程师岗位奠定基础。

关键词： 面向对象软件   自适应随机测试   距离度量   聚类算法   测试用例生成  

摘要： 随着面向对象编程OOP(Object-Oriented Programming)技术的快速发展,面向对象软件OOS(Object-Oriented Software)应运而生,其可靠性和质量问题一直倍受用户的关注。随机测试RT(Random Testing)作为一种常用的软件测试方法,其测试效果并不是十分理想。基于此,T Y Chen等人在改进RT的基础上提出了自适应随机测试ART(Adaptive Random Testing),其研究结论表明ART相比于RT具有更好的缺陷检测效果。ART的核心原理是:在测试执行过程中,需使得测试用例在整个输入域上达到尽可能均匀的分布。ART执行时一般会生成两个集合:已执行测试用例集和候选测试用例集,采用特定的距离度量机制计算候选测试用例集到已执行测试用例集的距离,再从候选集中挑出距离已执行测试用例集最远的测试用例以生成后续测试用例,并将测试执行后未引发程序失效的测试用例添加到已执行测试用例集中。由此可知,已执行测试用例集将伴随测试执行不断膨胀,进而导致测试开销的增加及缺陷检测效果的降低等问题。为解决测试用例池伴随测试执行不断膨胀所引发的问题,本文聚焦于研究ART中基于k均值聚类的OOS测试方法,以提高ART中内存选择技术即k均值聚类技术在OOS测试中的测试效果。本研究中提出了一种ART中基于k均值聚类的OOS测试方法以及一种ART中k均值聚类的最佳聚类数k值的确定方法,并分别展开实验分析论证,实验结果表明本文所提方法在OOS测试方面具有较好的可行性和缺陷检测有效性。同时,本研究中设计并实现了一个kOOSTT(k-means clustering Object Oriented Software Testing Tool)测试原型系统作为本研究的实验平台。本文主要完成的工作阐述如下:1.在掌握基于ART的OOS测试的基本理论和相关技术的基础上,本研究关注到测试用例距离度量机制在基于ART的OOS测试中的重要作用,在充分分析OO测试用例自身特点的情况下,本研究着重考虑了OO测试用例的方法序列中方法调用顺序信息对于OO测试用例距离度量的影响,并基于此认知提出了一种基于IWT(Improved Wavelet Transform)的OOS测试用例距离度量机制。本研究通过将所提度量机制应用在ART中基于k均值聚类的OOS测试中,继而提出一种新的OOS测试算法即IWTClustering-ART(ART with Clustering based on Improved Wavelet Transform)算法,该算法运用基于IWT的OOS测试用例距离度量公式计算测试用例之间的距离,用于指导后续测试用例的挑选,使得挑选出的后续测试用例在缺陷检测过程中发挥较好的测试效果。本研究将所提IWTClustering-ART方法的缺陷检测效果与现有的WClustering-ART(ART with Clustering based on Wavelet Transform)、OMISS-ART(ART with Object and Method Invocation Sequence Similarity)、ARTOO(Adaptive Random Testing for Object-Oriented Software)以及RT-ms(RT with method sequence)方法进行实验对比,实验结果显示本文所提ART中基于k均值聚类的OOS测试方法IWTClustering-ART具有最好的缺陷检测效果。2.提出ART中k均值聚类的最优聚类个数k值的确定方法,并进行实验对比分析验证。本研究提出一种基于实验过程的最优k值确定方法,该方法包含一个基于实验过程确定最优k值的求解模型以及一个适用于ART中k均值聚类的最优k值确定算法即kValue算法,该算法针对具体的被测类库为测试方法IWTClustering-ART的聚类过程确定最佳的聚类个数k。最后,本研究基于所提的最优k值求解模型和最优k值生成算法kValue进行大量实验分析,实验结果论证了所提ART中k均值聚类的最优聚类个数k值确定方法具有可行性和有效性,实验结果显示使用所提方法确定出的k值能够进一步提高ART中基于k均值聚类的OOS测试的方法的缺陷检测效果且对后续的研究具有一定的指导意义。3.设计并实现了一个测试原型系统kOOSTT。该系统的主要功能模块包括类图录入模块、参数分析模块、k值确定模块、测试执行模块以及结果分析模块等。kOOSTT系统为本研究所提方法提供了实验平台,且其中部分功能模块已经能够达到较高的自动化程度,本研究基于该系统验证了本文所提方法在OOS自适应随机测试中的有效性。

关键词： 图书管理系统   UML   面向对象   Eclipse平台  

摘要： 该文通过使用统一建模语言UML(Unified Modeling Language)对图书管理系统进行了分析与建模,并利用Eclipse平台和MYSQL数据库系统将其可视化实现。使图书管理员对图书馆相关业务的管理更加简单、高效。

关键词： AUTOSAR   形式化方法   实时操作系统   可调度性分析   调度表机制  

摘要： 高速增长的电子控制器单元个数正使得汽车电子变得越来越复杂,汽车电子的可靠性和安全性受到前所未有的挑战。为了应对这种难以管理的局面,汽车开放系统架构AUTOSAR(AUTomotive Open System Architecture)被提出来以建立一个通用架构。而AUTOSAR OS作为一个实时操作系统需要满足严格的时间约束,系统设计必须经过广泛的验证。调度表机制是AUTOSAR OS提供的一个重要机制,调度表可以静态配置任务激活方式,它在提高任务部署灵活性的同时,也导致其可调度性难以被分析。针对AUTOSAR OS中的调度表机制,通过严谨的数学分析方法可以验证其可调度性。一个基于有向图的形式化模型被提出,用于对调度表进行建模。调度表模型使用一个路径描述其在一个时间段内的运行,通过将路径抽象为运行时间,可以有效分析系统中的任务在一个时间段内被阻塞和抢占的时间。然后使用速率单调分析方法的概念,分析任务是否能在截止时间之内完成。最后在调度表模型的基础上,提供了一个完整有效的算法来分析AUTOSAR OS的可调度性,并且实现了一个AUTOSAR OS可调度性分析工具。基于有向图的调度表模型在恰当地描述了调度表机制时间特性及行为的同时,提供了一个可以有效分析AUTOSAR OS可调度性的方法。这个模型在表现力和分析效率之间取得了平衡,它即能够准确描述系统设计,也提供了有效的可调度性分析方法及工具,帮助开发人员在AUTOSAR OS的设计阶段分析系统可调度性。

关键词： 办公家具   成品仓库   智能仓储管理系统   装箱配载优化  

摘要： 本文以S集团成品仓库仓储作业流程为研究对象,研究设计面向办公家具行业的信息技术和制造业深度融合的智能仓储管理系统,实现其仓储管理水平的提升。主要研究内容如下:首先,结合S集团的基本情况和家具行业的发展趋势,指出S集团仓储管理方面面临的挑战和机遇,阐述文章研究的背景和意义。在对论文相关研究领域进行调研的基础上结合课题组的研究经验确定了文章的主要研究内容和框架。其次,深入调研S集团成品仓库的仓储作业流程特点及管理现状,分析仓储管理现存问题与智能仓储管理系统需求,研究构建面向办公家具成品仓库的智能仓储管理系统体系,并引出智能仓储管理系统构建的关键技术和方法。然后,进行S集团智能仓储管理系统的基础层级构建工作。根据仓储管理方面现存问题研究设计数据采集和控制方案,设计数据采集逻辑流程,建立关系型数据库,为后期数据分析和决策支持奠定基础。继而,在数据全面感知的基础上,针对当前作业流程错误率偏高、储位寻找困难影响订单执行效率的问题,研究设计基于数据验证的防错机制和储位在线选定分配流程,以保证仓储作业的质量和效率并为仓储作业人员和入库过程提供决策上的支持。同时,针对产品装车完全依赖人工,车厢利用率不高的问题建立运输车辆装箱配载优化模型,基于订单货物数据和车型数据采用遗传模拟退火算法求解装载利用率优化后装车方案,最小化车厢需求量,节约运输成本,为车辆调度人员和装车人员提供决策支持。最后,总结文章工作,并对后续的进一步研究进行展望。