[发明专利]特征模型的建模方法无效
申请号: | 201010609863.0 | 申请日: | 2010-12-28 |
公开(公告)号: | CN102043629A | 公开(公告)日: | 2011-05-04 |
发明(设计)人: | 张伟;赵海燕;梅宏 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
主分类号: | G06F9/44 | 分类号: | G06F9/44 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 刘芳 |
地址: | 100871*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 特征 模型 建模 方法 | ||
技术领域
本发明涉及软件技术,尤其涉及一种特征模型的建模方法。
背景技术
随着软件技术的不断发展,软件系统越来越复杂,软件复用成为提高软件开发效率和质量、实现软件产业工业化生产的重要途径。软件复用活动包含两个重要子活动:可复用软件资产的生产和基于可复用软件资产的应用系统开发,领域工程是可复用软件资产生产的主要技术手段。
特征模型是一种面向领域的软件需求模型,其主要目的是建模并复用特定软件领域的可复用软件需求。特征模型的基本元素包括特征以及特征之间的精化关系和约束关系。其基本思想是将特定领域的可复用软件需求划分为一组相对独立的软件特征;并根据特征抽象层次和粒度的不同,通过精化关系将特征集合织成树形结构;在此基础上,显式建模特征之间的约束关系。在特征模型建立后,对需求的复用体现为对特征模型的定制,即通过对特征模型进行剪裁或扩展,达到对需求的复用。
现有的特征建模方法,只对简单二元约束关系提供了相应的建模方法,而对复杂的多元约束关系,还缺乏必要的建模方法。这种情况的存在,使得特征模型不能够有效地捕获特征之间的复杂约束关系,进而导致无法有效地对特征模型进行定制和复用。
发明内容
本发明提供一种特征模型的建模方法,以提高复杂约束关系的特征模型的可复用性。
本发明提供一种特征模型的建模方法,包括:
根据系统中多个特征之间的相关性,将所述多个特征分成至少两个特征集合;
根据各所述特征集合中的特征,获取各所述特征集合所对应的绑定谓词;
根据各所述特征集合,获取各所述绑定谓词之间的组合方式。
如上所述的特征模型的建模方法,其中,所述根据各所述特征集合中的特征,获取各所述特征集合所对应的绑定谓词,包括:
根据各所述特征集合中的特征之间的相关性,将各所述特征集合中的特征分成至少两个特征组;
根据各所述特征组中的特征,获取各所述特征组所对应的子绑定谓词;
根据对应于所述特征集合的各所述特征组的所述子绑定谓词,获取所述特征集合的所述绑定谓词。
如上所述的特征模型的建模方法,其中,所述绑定谓词的类型包括:“或”、“与”和“唯一”;
若当所述特征集合中有一个或多个特征的取值为真,所述特征集合对应的绑定谓词的取值即为真时,所述绑定谓词的类型为“或”;
当所述特征集合中所有特征的取值为真,所述特征集合对应的绑定谓词的取值即为真时,所述绑定谓词的类型为“与”;
当所述特征集合中有且只有一个特征的取值为真,所述特征集合对应的绑定谓词的取值即为真时,所述绑定谓词的类型为“唯一”。
如上所述的特征模型的建模方法,其中,
所述子绑定谓词的类型包括:“或”、“与”和“唯一”;
若当所述特征组中有一个或多个特征的取值为真,所述特征组对应的子绑定谓词的取值即为真时,所述子绑定谓词的类型为“或”;
当所述特征组中所有特征的取值为真,所述特征组对应的子绑定谓词的取值即为真时,所述子绑定谓词的类型为“与”;
当所述特征组中有且只有一个特征的取值为真,所述特征组对应的子绑定谓词的取值即为真时,所述子绑定谓词的类型为“唯一”;
所述绑定谓词的类型包括:“或”、“与”和“唯一”;
若当所述特征集合中有一个或多个子绑定谓词的取值为真,所述特征集合对应的绑定谓词的取值即为真时,所述绑定谓词的类型为“或”;
当所述特征集合中所有子绑定谓词的取值为真,所述特征集合对应的绑定谓词的取值即为真,则所述绑定谓词的类型为“与”;
当所述特征集合中有且只有一个子绑定谓词的取值为真,所述特征集合对应的绑定谓词的取值即为真时,所述绑定谓词的类型为“唯一”。
如上所述的特征模型的建模方法,其中,所述组合方式包括:依赖和互斥;
若各所述绑定谓词中两个绑定谓词其中一个绑定谓词的取值为真,另一个绑定谓词的取值必须为真,则所述两个绑定谓词的组合方式为所述另一个绑定谓词依赖所述一个绑定谓词;
若各所述绑定谓词中两个绑定谓词的取值不能同时为真,则所述两个绑定谓词的组合方式为互斥。
由上述技术方案可知,本发明提供特征模型的建模方法,通过根据系统中的特征的相关性将特征分成至少两个特征集合,分别确定特征集合的绑定谓词,以及绑定谓词之间的组合方式,实现了复杂约束关系的结构化模型,通过该方法构建的特征模型可以有效地捕捉特征之间复杂关系,提高了特征模型的可复用性。
附图说明
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