UML到Event-B的系统化转换方法

在面向对象的软件开发中,UML已经成为事实上的建模标准。然而,UML虽然直观容易理解和应用,却存在着不精确的语义,而且UML是一种半形式化的建模语言,无法进行形式化的验证。Event-B是一种基于大量数学谓词逻辑的形式化方法,虽然精确却难以理解和应用。因此,如何结合UML图和Event-B方法的优点是研究的重点,以往的方法都是基于UML零散图到Event-B的转换,缺乏系统的转换方法。系统性的转换方法可以实现UML中的元素与Event-B中的元素相对应统一。一般的软件系统是中型系统,中型系统采用用例图、类图、状态图和顺序图这四种图就可以很好地表达清楚,有了上述的四种图,软件生命周期的需求获取、分析、设计、详细设计就可以完全表达清楚。文章中分别给出了这四种图到Event-B的转换方法,并将该系统的转换方法应用到对安全性和可靠性要求较高的电梯控制系统中。基于该实例的研究,验证了UML到Event-B系统性转换方法的可行性和有效性。UML到Event-B的系统转换方法不仅有利于UML的精确化和软件从业人员的使用,而且增强了形式化方法的可理解性,有利于形式化方法的推广和应用。

B语言和方法与Z、VDM的比较

1 引言形式化方法是建立在严格数学基础上的软件开发方法。软件开发的全过程中,从需求分析、规格说明、设计、编程、系统集成、测试、文档生成直至维护各阶段,凡是采用严格的数学语言、具有精确的数学语义的方法都称为形式化方法。形式化方法的一个重要研究内容是形式规格说明,即用具有精确语义的形式化语言书写的程序功能描述,它是论证程序是否正确的依据。形式化方法需要形式规格说明语言的支持,也可以说形式化方法的关键在于形式规格说明语言。形式规格说明语言提供了一个称为语法域的记号系统和一个称为语义域的目标集合,以及一组精确地定义哪些目标系统满足哪个规格说明的规则。根据对目标软件系统进行说明的方式分三种规格说明语言:

免疫因子网络的Immune-B模型设计

用B方法建立了T细胞因子网络的形式化模型,基于这个模型,能够使用VC程序工具验证从动物科学与医学院得来的实验数据是否正确,然后比较了该模型的动态行为与实验结果是否相符.研究表明,生物学问题的复杂性使得不可能单纯依靠实验仪器来完全了解生物学规律,而Immune-B模型的使用,可以帮助解决免疫学和其他生物学领域的一些难题.

UML状态图到形式化B语言转换的实例研究

使用UML中的状态图可以帮助描绘生物领域中碰到的很多问题,而形式化B方法能为生物系统建模并提供严格的证明,UML和B的结合可产生一种形式化的UML,并精确地用B方法建模。对免疫因子网络中T细胞免疫状态的UML状态图进行了两种方法的形式化,并进行了比较。

软件需求获取形式化的案例研究

软件需求获取是软件建模和分析的基础,传统的软件需求建模方法主要有2个重大的缺陷:一是非形式化的需求描述常导致需求的歧义性和不一致性,因而难以确认和验证;二是易变性。针对此问题,结合实例提出用UML(Unified Modeling Language)的用例驱动获取软件需求,并将得来的需求用形式化B方法的机器来表示需求,实现了软件需求的形式化。实践证明,用例驱动的软件需求获取可以有效地获取正确、合理的软件需求,加上用形式化B方法的需求描述,可以有效地避免上述两大缺陷。

形式化B方法到UML类图的转化研究及应用

形式化B方法是建立在严格数学基础上的软件开发方法,它用抽象机器符号来描述软件的规格说明;UML是面向对象的建模技术。文章提出一种将B的实现转换成UML类图的机制,从而以期实现B方法到面向对象编程的无缝连接,并结合免疫系统给出了应用实例。

基于B方法验证技术的应用研究

形式化B方法建立在严格的数学基础上,通过严格的验证技术证明其正确性,尤其对大型复杂系统的描述是非常有用和正确的。用形式化B方法描述了免疫系统的两个因子网络模型,然后通过严格和精确的验证技术:类型检查和证明义务的给出,证明了抽象机的正确性。

三维流感病毒免疫模型研究

随着人类社会的发展,人类对于自身健康的研究越来越深入,人工免疫系统也成为了生物信息研究领域的热点.传统的动物实验虽趋于完善,却也出现了研究技术上的难关,研究员们无法通过传统的实验室环境模拟数量化的人体体内环境,更无法用人类活体做实验.这样,就产生了二维的免疫计算机模型,但也并没有完全贴切人体环境的要求.因此,我们利用Java 3D计算机三维模型以及计算机仿真方式来搭建类似于体内真实环境的人体免疫计算机模型,这可以使得人工免疫系统模型更加完善.与培养皿方式的实验相比,计算机模型的实验方式可以用于研究免疫系统智能性,对研究设计新的人工免疫系统方法很有意义.而且计算机模型具有准确性高、误报率低和稳定性好等优点.本文利用Java 3D技术,通过细胞之间的相互作用,加入对流感病毒免疫应答的仿真,结合免疫细胞的参数,模拟临床实验,期望得到一些规律性的结果.

基于Agent的流感病毒免疫模型

本文选用一种新的思路,利用Agent计算机模型以及计算机仿真手段来研究免疫系统的宏观性能和某些重要细节,为进一步建立准确完善的免疫系统模型提供有力的依据.与生物组织和试管中的实验相比,计算机免疫模型更容易设计和分析,且可直接获得实时细胞数目,不需人工统计,成本更低.本文采用计算机仿真的方法模拟流感病毒入侵免疫系统后细胞的交互作用,并从中发现免疫系统的一些基本规律,同时也得到了在免疫应答过程中起重要作用的一些关键参数,如被感细胞释放病毒数目、病毒匹配度等.

基于矩阵分解的二分网络社区挖掘算法

二分网络社区挖掘对复杂网络有重要的理论意义和应用价值。提出了一个基于矩阵分解的二分网络社区挖掘算法。该算法首先将二分网络分为两个部分,每个部分尽可能保存完整的社区信息,然后分别对两个部分进行递归的拆分,直至不能拆分为止。在拆分的过程中,应用矩阵分解,使得到的分解能与网络的相关矩阵的行空间尽可能接近,即尽可能保持原图的社区信息。实验结果表明,该算法在不需任何额外参数的情况下,不但能较准确地识别实际网络的社区个数,而且可以获得很好的划分效果。

一些实际双层网络之间的合作涌现

为了说明多层网合作涌现及其双层网模型适用于更多领域的系统,报道了在高速-普通公路、大陆-香港电影、理论-实验高能物理科研、两个专业学生的手机联系、神经内分泌-免疫等5个双层网中出现的合作涌现。这些实际调研结果与该双层网模型的结论比较好地符合。

因子-蛋白网络的实证统计研究

从复杂网络的角度对免疫系统因子-蛋白网络进行了实证研究。采用二分图及其投影的方法来描述因子-蛋白合作网,得到了平均距离、平均集群系数、集群系数分布、度分布、项目度分布、项目大小分布等统计性质,并根据这些统计性质进行了分析。结论表明这种复杂网络描述有助于发现和理解因子蛋白网络的一些新特性。

UML模型到B抽象机的转换和实现

统一建模语言UML广泛用于面向对象技术的建模,B方法主要是用抽象机来描述软件系统的规格说明。文章针对软件开发中经常用到的UML模型,提出了基于B语言的UML形式化方法:通过将UML模型转化为B抽象机,实现了UML模型的形式化。实例分析表明,转换是可行的。

混沌粒子群算法在0-1背包问题中的应用

给出了基于混沌粒子群优化算法(CPSO)背包问题的一种新的求解方法。首先将背包问题对应到粒子群算法中的位置与速度问题的表示,然后为了抑制早熟停滞现象,将混沌理论引进优化,使得背包问题更接近最优解。

基于特征模糊贴近的数据库约束挖掘算法

传统的关联规则算法,只考虑了类内的关联性,忽略了类间的相似性特征、高开销的分类过程、耗时的关联过程。提出了数据内间特征模糊贴近分类的数据库约束挖掘算法,其通过数据模糊集间的贴近度描述数据间的一致度,在传统的神经网络挖掘技术中,引入数据融合技术,对类间数据进行分类处理后,对原始挖掘数据的动态特征进行分析获取新的挖掘模型,以在大规模数据库中准确查询目标数据。仿真实验结果表明,算法挖掘稀疏数据集和密集数据集的效率都优于传统的关联规则算法,极大提高了数据库的挖掘效率。

基于位置信息的HMIPv6快速切换方案

针对RSVP在HMIPv6下域间(inter-handover)切换延时过大,不能满足实时业务的要求。本文提出一种基于位置信息的HMIPv6快速切换方案,即移动节点进行域间切换时,根据移动节点的运动轨迹预测即将去往的接入路由器,从而提前注册及预留资源。

中文分词技术在搜索引擎中的探讨

本文通过深入探讨中文分词技术在搜索引擎中的算法描述,并详细介绍机器不断地学习新词、动态地维护词典的模型,尝试解决最棘手的处理新词问题,使其更好地为分词提供更智能描述特别是对新词。

群落划分方法在免疫网络中的比较

为了能够较为准确的寻找大规模复杂网络中的社团结构,很多学者提出了寻找社团结构的算法。论文将三种不同的典型的群落算法用于免疫网络中,经过不同的算法比较,我们发现BC-Finder算法划分的群落跟我们的因子的通道生物功能群落较为贴近,而KT algorithm提出的快速算法得出的结果与我们的生物群落贴近的较差,而CH algorithm算法划分的结果介于它们两者之间,跟BC-Finder的结果较为接近。三种算法都各有其特点,KT algorithm的群落定义是基于网络的拓扑结构的,没有考虑网络中节点的功能因素,而CH algorithm和BC-Finder的群落定义不但考虑到了网络的拓扑也兼顾到网络的功能。同时我们也发现细胞分泌介质关系可能跟因子生物通道功能存在着某种关系。

形式化B方法和UML的结合

形式化B方法和UML存在很大的互补性,二者的结合研究对提高软件的可靠性有着非常重要的意义。文章通过从UML类图到B抽象机器的转换给出了一个UML和B方法结合的方法。

形式化B方法数学基础的实例研究

对免疫系统中的体液免疫用数学方程来表示抗体产生的规律,再用形式化B方法的抽象机来描述这一方程,所得结论与生物学体液免疫的一般规律相符.