基于UML的数据服务系统的建模

为了提高遥感数据分发网站的交互性和稳定性,完善其用户体验,建立了基于UML的可视化模型,该模型包括静态建模和动态建模。通过建模,为遥感数据分发网站的设计提供了可视化的面向对象技术的框架。在此基础上,设计了满足用户需求的分发网站。通过设计与实现,表明了该模型有效地解决了以往网站开发过程中的难拓展、难集成、用户体验不足等问题。     

"数字家庭"网络视频监控系统的可视化建模

“数字家庭”网视频监控系统是中国电信上海研发中心自主开发项目。项目开发中采用面向对象的分析设计方法、运用UML语言与RationalRose可视化建模工具,大大提高了系统的可读性和开发效率。本文介绍了RationalRose可视化建模的基本原理和软件开发过程,分析了“数字家庭”网络视频监控系统的功能需求,设计了“数字家庭”网络视频监控系统的主要组成模块,总结了可视化建模的优点。     

Use Case 可视化自动建模工具的设计与实现

围绕UML中Use case的可视化自动建模进行了研究,设计与实现了一个Use case可视化自动建模工具,并通过在金融贸易系统需求建模中的应用,说明了这一方法对于提高需求建模的速度、确保文档的规范化和模型语法的正确性等具有明显的效果。     

基于UML的仿真实验设计系统设计与实现

为满足信息化条件下武器装备体系概念演示验证仿真的需要,在分析仿真实验设计系统需求的基础上,对仿真实验系统设计中的武器装备体系构建、战场环境生成等问题进行了探讨,给出了作战计划生成方法,并根据仿真系统的需要设计了行动序列生成模版.在对系统架构进行了详细分析的基础上,利用UML对系统结构进行了分析设计,并对系统用例模型、结构模型和行为模型等进行了可视化建模.最后,采用微软公司的VC.NET程序语言进行了系统开发和实现.     

末敏弹仿真系统的UML建模研究

构建末敏弹仿真系统已成为研究末敏弹运动规律和效能评估的重要手段.采用统一建模语言(UML)对系统用例模型、实体结构模型及行为模型等进行了可视化建模:该研究在较大程度上解决了从需求分析到软件开发全过程的末敏弹仿真系统的建模问题,为高效、高质量的末敏弹仿真奠定基础.     

基于UML的快递系统建模

描述了一个用UML作为建模语言的快递系统的模型,分析了快递系统的需求.对基于UML的快递系统建模进行了探讨.UML具有定义良好、可视化、可扩展和功能强大等优点,成为面向对象建模的事实标准.     

可视化语言技术在软件开发中的应用

可视化语言技术比一维文本语言在描述软件组成方面具有优越性.由于图表和图形概念在系统建模中的广泛使用,可视化语言可以应用于需求分析、设计、测试和维护等软件开发的各个阶段.除了具有直观易见的特点之外,图文法在计算机上的精确建模和验证能力,为设计可视化语言提供了一个坚实的理论基础.讨论了可视化语言的形式理论基础,回顾了相关的可视化图形编程环境.特别提出了一种空间图文法,并且用该图文法定义了统一建模语言的行为语义.基于空间图文法,开发了一种基于模式驱动的框架,以帮助软件架构与设计.     

基于RUP的生产准备子系统的分析与设计

统一软件过程(RUP)是一种用例驱动的,以架构为中心的,采用迭代增量方式开发的软件工程化过程,应用统一建模语言(UML)进行可视化建模,为面向对象系统的开发提供了方法论的指导.在分析RUP过程的基础上,结合过程裁剪的原则和方法,在实际项目中进行了系统分析、设计及建模过程的实践.     

基于UML的飞行监控系统分析与设计

介绍了UML的概念和要点,应用UML对飞行监控系统进行了建模.给出了系统的体系结构并建立了飞行监控系统的用例模型、静态模型和动态模型,提高了系统的可靠性、可重用性和可维护性,为应用UML对大型飞行监控系统的建模进行了有益的尝试.     

DragDL:一种易用的深度学习模型可视化构建系统

深度学习在各个领域得到了普遍的应用,但是用户在应用深度学习时仍然面临两方面的问题:1)深度学习有着复杂的理论背景,非专业用户缺乏建模以及调优的背景知识,难以构建性能优化的模型;2)数据预处理、模型训练、预测等过程往往涉及比较复杂的编程实现,给没有程序设计基础的非专业用户在入门时带来了一定的困难.针对以上两点易用性问题,文中提出了一种易用的深度学习模型可视化构建系统DragDL,其目的在于降低用户进行数据预处理、模型训练、监控、在线预测等工作的难度.该系统基于PaddlePaddle框架,支持以拖拽图形算子的方式在画布上搭建深度学习网络结构以及推理预测功能,并将数据预处理操作过程抽象成数据流图展示,以方便用户理解和调试.系统还提供训练过程中的质量监控和性能监控的可视化功能,帮助用户实时观察训练情况.同时,DragDL提供经典模型库帮助用户完成建模任务,支持以微调经典模型的方式构建新的模型,降低用户建模时的难度.DragDL基于集群服务器和Web客户端进行部署,服务器为每个训练任务构建虚拟机服务,并支持大规模异步任务调度,具有一定的并发处理能力.     

基于面向对象方法的视图建模及分析

在运用面向对象的方法和基于统一建模语言(UML)建模机制的基础上,分析了系统模型的体系结构,给出了新的建模方法,选择视图方式之后采用了静态建模和动态建模两种建模机制,并将两种建模以视图模型的形式体现,为传统的建模方法引入新的方法和思路。     

基于LabVIEW的光电监控设备在超光谱成像仪中的应用

MIL-STD-1553B多路数据传输总线仿真系统是航空电子设备研制过程中必不可少的系统开发工具,但该总线仿真系统的实时性和可靠性也给传统的仿真技术提出了挑战;为了解决上述问题,利用LabVIEW开发工具,采用QCP-1553板卡和BU65170芯片设计了一种光电监控设备。在LabVIEW中基于UML建立模型,对总线控制器控制远程终端的多种消息的接收/发送进行了仿真,并给出了一种优化1553B总线系统周期消息和非周期消息混合传输的动态完整性分配方法;通过在某型号超光谱成像仪地检设备上的应用,证明了上述设计方法实时性强、可靠性高且可扩展性良好。     

一种基于Hadoop的云运维监控模型设计与实现

随着企业信息化在生产实时监测、海量存储和科学分析决策等方面的需求不断提升,运维监控系统已逐渐成为主要的管理手段。采用最新的云计算技术,设计及搭建一个数据规模易扩展、处理速度快、安全性高、成本低的云运维监控系统;针对运维控制系统中海量监控历史数据实时提取响应速度慢的缺点,设计并实现一种基于Hadoop的分布式海量数据处理模型。仿真实验证明,Hadoop在对云监控系统中的海量数据提取效率优于传统方法,随着数据量的快速增长,优势越明显。     

Water resource quality monitoring using heterogeneous data and high-performance computations

This article presents the architecture of a system that is used for regional water resource quality monitoring of environmental parameters using heterogeneous data sources such as remote sensing data, model data, and data of in-situ observations. The system’s architecture and components are developed that are reusable and can be applied to solving various monitoring problems. The monitoring of the aquatic environment of the Dnieper estuary is selected as an example of such a problem. The distinctive features of this system consist of using a Grid approach to the distribution of complex computations and also the realization of computationally complicated computations on supercomputers of the SKIT family. Typical components of the monitoring system are presented, namely, those of data acquisition, data processing, modeling, and result representation. The development of the described monitoring system is partially supported by the UNTTs-NANU grant “Development of efficient Grid technologies of ecological monitoring on the basis of satellite data” (project No. 3872) and also joint INTAS-CNES-NSAU grant No. 06-1000024-9154 “Data Fusion Grid Infrastructure.” __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 4, pp. 179–188, July–August 2008.     

一种集成U—P的工作流建模方法与正确性分析

Petri网和统一建模语言UML是当前工作流建模领域两种非常流行、功能强大的建模工具。Petri网便于描述,可以动态地运行,但缺乏层次;UML可以完整、细致地刻画系统,但量化不够,缺乏有效、严密的分析工具与方法。本文整合两种建模方法的优点,提出一种集成U．P建模的方法,该方法能够有效地描述系统,实现系统的模块化和模型重用,还能够对系统进行严密的分析,通过对模型仿真,找出其缺,羔和不足。     

A knowledge-based prototyping environment for construction of scientific modeling software

Over the past 30 years, scientific software models have played an increasingly prominent role in the conduct of science. Unfortunately, scientific models can be difficult and time-consuming to implement, and there is little software engineering support specifically available for constructing scientific models. Because these models are not easily specified to scientifically-naive programmers, and because the scientist requires intimate knowledge of the code to conduct experiments, many scientists implement their own models. This coding activity takes valuable time away from their primary scientific mission. We have developed a knowledge-based software development tool that assists scientists in prototyping scientific models. With a specialized graphical user interface, the scientist constructs a high-level visual specification that captures the essential computational dependencies in the desired model. The system uses its scientific domain knowledge to ensure that the model being built is consistent and coherent. The final product is an executable prototype of a scientific model. Our tool accelerates the model-building process and eliminates the scientist's need to program in a formal language. Furthermore, the models developed with this tool are easier to understand and reuse than typical low-level scientific modeling code. At present, models developed with our system are restricted to those involving non-coupled algebraic and first order ordinary differential equations. Research is ongoing to lessen this restriction and support models with simultaneous equations.     

单张图片树木L-system的智能提取算法

介绍了一种新颖的从单张树木图片中提取树木的L-system规则的算法,并将其应用于三维树木建模。用户首先在图片上勾画出树木的主要可见枝干和树冠轮廓,通过图像处理的方法识别出树木的可见枝干的二维骨架;然后依据树木枝干的分布规律对骨架进行三维重建,并抽取其L-system生长规则和几何参数。所得L-system规则在树冠轮廓的约束下,经过迭代生长可以重建树木的分支结构。实验证明,相比以往的规则提取方法,该方法在保持模型质量的前提下,成本更低,方法更加简便。     

空间站科学实验载荷通用地面检测系统设计

目前空间站各科学实验载荷地面检测系统不通用,同时在轨开展实验可调参数众多,且天地数据交互存在延时,使得在轨实验耗时长.为解决上述问题,提出了一种基于Qt、SQLite3、Python的通用地面检测系统设计.采用了软件模块化思想,通过修改配置文件满足不同科学实验载荷的地面测试需求.同时该设计基于人工智能技术,通过遥科学手段与在轨载荷实时通信,将载荷的科学实验当作黑盒函数,利用遥科学回传的实验结果来构建目标函数.运用神经网络算法拟合科学实验、SciPy调用L-BFGS-B预测参数的方法优化载荷的在轨实验.目前该设计已在空间站超冷原子实验和空间站高精度时频柜冷原子微波钟实验设备的地面调试中开展应用,预计载荷在轨开展实验后,能将在轨调试参数的时间从数个月缩短至几周内完成.     

相空间重构和参数统一求解的石油价格预测

为了提高石油价格预测精度,利用相空间重构和预测算法参数之间的相互联系,提出一种基于相空间重构和预测算法参数统一求解的石油价格预测模型（PSR-LSSVM）。选择最小二乘支持向量机作为石油价格预测算法,将相空间重构和LSSVM参数作为遗传算法的个体,通过选择、交叉和变异等进化机制找到最优的时间延迟、嵌入维和LSSVM参数,根据最优参数建立石油价格预测模型,并通过大庆石油价格时间序列对模型性能进行测试。结果表明,相对于独立优化相空间重构和LSSVM参数的石油价格预测模型,PSR-LSSVM获得了更高的石油价格预测精度,为具有混沌性的时间序列预测问题提供了一种新的研究思路。