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1.
针对模型驱动架构(MDA)下的软件开发方法中测试启动比较晚、难以发现隐藏在模型中的缺陷及UML模型描述缺乏精确语义等问题,提出了基于ASL的模型测试方法:从UML模型出发,将动作规约语言(ASL)运用于平台无关模型(PIM)上建立测试模型。给出了ASL语句在MDA过程中的工作原理、平台无关模型的建立过程、测试用例建立的步骤、测试执行的实施过程,最后结合实例,在UML图的基础上运用ASL对测试环境进行构建,并创建了系统的测试用例,对模型及业务逻辑进行了测试。实验结果表明,提出的基于ASL的模型测试方法既能利用模型驱动对复杂的测试用例进行简化和抽象,又能在软件生存期早期揭示软件的缺陷,防止缺陷随着软件开发过程的进行而被放大。 相似文献
2.
固溶后预析出对7A55铝合金力学及腐蚀性能的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
采用硬度测试、电导率测试及透射电镜观察,研究固溶后降温至440℃预析出处理时间对7A55铝合金板材力学和腐蚀性能的影响。结果表明:随预析出处理时间的延长,基体析出相逐渐增多且长大,导致合金时效后硬度和强度先提高而后降低;晶界析出相逐渐长大,晶界无沉淀析出带宽化,晶界相不连续性先提高而后降低,导致合金抗晶问腐蚀和剥落腐蚀性能也先升高而后降低。 相似文献
3.
采用透射电镜研究了淬火介质对7055铝合金晶界析出相及无沉淀析出带的影响。结果表明,空气淬火时,合金冷却过程在晶界上析出η平衡相。合金经室温水淬及沸水淬火合金时效后,晶界析出相尺寸差别小,呈链状连续分布;晶界无沉淀,析出带较窄,平均宽度分别约为33nm和43nm。空气淬火合金时效后晶界析出相尺寸差别较大,呈不连续分布;晶界无沉淀,析出带很宽,约102nm。对其原因进行了分析和讨论。 相似文献
4.
新课程标准指出,中小学课堂教学要充分发挥信息技术的优势,实现一种既能发挥教师主导作用又能充分体现学生主体地位的以自主、探究、合作为特征的教与学方式。课程标准对探究式教学提出以下4条要求:要有明确的教学目标;要有值得探究的问题或研究任务;要有民主的师生关系和 相似文献
5.
原煤可选性是选煤厂设计的基础,通过绘制可选性曲线可以评定、预测重选效果。针对采用Excel和Auto CAD绘制可选性曲线的缺点,文章通过一个实例详细介绍了采用Matlab绘制可选性曲线的过程,即选用合适的数学模型拟合曲线,并采用最小二乘法估计数学模型中的参数值。绘制结果表明,采用Matlab绘制可选性曲线,绘制过程简单,拟合程度较高。 相似文献
6.
本文结合探地雷达中的PCI数据采集卡,介绍了WDM驱动程序模型结构.对PCI设备的存储器映射、数据传输以及驱动程序与应用程序之间的通信等主要问题做了讨论.介绍了运用NuMega公司的DriverStudio开发PCI设备WDM驱动程序的方法及程序实例,并实现了驱动程序的安装与调试,该驱动程序调试通过,运行稳定.最后对实际中遇到的问题及其解决办法做了总结. 相似文献
7.
新生入学教育是高校教育培养中的重要环节。文章对如何有效地针对我校制药工程专业学生进行入学教育作了初步探讨,为该专业学生的学习和就业指明了方向。 相似文献
8.
为准确预测煤灰熔融温度,论述了国内外建立煤灰熔融温度预测模型的现状,重点分析了线性回归法、BP神经网络法、支持向量机法和Fact Sage软件法的应用情况及误差。回归分析法的应用最为广泛,其中利用最小二乘法拟合的预测公式的相关性系数较高,但适应性较差;BP神经网络法适应性较强,但必须输入大量数据对模型进行训练;支持向量机法虽然优于回归分析法与BP神经网络法,但不能阐明煤灰熔融过程中矿物演变规律,不能科学说明灰熔融特性变化机理。Fact Sage软件法不仅有较高的预测精度,还可阐明煤灰熔融过程中矿物质演变规律,优化煤灰熔融温度的评价标准,建立更可靠的预测模型。因此,Fact Sage软件法是应用前景广阔的煤灰熔融特性预测方法。 相似文献
9.
为了满足低渗透油藏对注水水质的更高要求,进行了多级精细过滤装置处理油田含油废水的试验研究.在分析多级精细过滤工艺原理的基础上,阐述了该工艺的运行条件及处理效果.该方法处理后的出水水质可满足低渗透油藏对注水水质的要求. 相似文献
10.
针对低资源语言缺少标签数据,而无法使用现有成熟的深度学习方法进行命名实体识别(NER)的问题,提出基于句级别对抗生成网络(GAN)的跨语言NER模型——SLGAN-XLM-R(Sentence Level GAN Based on XLM-R)。首先,使用源语言的标签数据在预训练模型XLM-R (XLM-Robustly optimized BERT pretraining approach)的基础上训练NER模型;同时,结合目标语言的无标签数据对XLM-R模型的嵌入层进行语言对抗训练;然后,使用NER模型来预测目标语言无标签数据的软标签;最后,混合源语言与目标语言的标签数据,以对模型进行二次微调来得到最终的NER模型。在CoNLL2002和CoNLL2003两个数据集的英语、德语、西班牙语、荷兰语四种语言上的实验结果表明,以英语作为源语言时,SLGAN-XLM-R模型在德语、西班牙语、荷兰语测试集上的F1值分别为72.70%、79.42%、80.03%,相较于直接在XLM-R模型上进行微调分别提升了5.38、5.38、3.05个百分点。 相似文献