模型驱动的微服务系统开发方法
这是一篇关于微服务架构,微服务自动识别,模型驱动,多目标遗传算法,代码生成的论文, 主要内容为随着移动互联网技术的蓬勃发展,软件系统的规模和复杂性日益提高,而传统单体式的软件架构由于其在演化和部署方面的内在缺陷,已难以满足系统对于灵活性、扩展性和快速更新迭代的要求。微服务架构通过将复杂的软件应用构造为一组协同工作、粒度较小、分布式自治的功能单元(微服务)来实现各系统构件演化与部署的独立,从而在面对快速发展变化的业务需求和规模庞大的并发请求时表现出更加敏捷、灵活以及高可扩展性等优点。此外随着容器虚拟化和服务编排技术的发展和普及,微服务架构已成为当下构建复杂应用系统的主流架构方法。现有研究表明,微服务成功实践的关键挑战在于如何合理的将复杂应用系统设计为一组概念内聚但功能独立的微服务;因为只有当微服务架构被正确设计时其在部署、演化、扩展等方面的优点才能够表现出来。行业调研表明,领域驱动设计(Domain-Driven Design,DDD)是目前被广泛应用到微服务设计问题上的软件开发理论,但其缺乏规范的过程指导和明确的领域建模方法,且主要依靠设计者的领域知识与设计经验,使得在项目上的成功存在较大的偶然性。鉴于此,本论文尝试引入模型驱动开发,致力于提供一个系统性且自动化程度较高的微服务系统开发方法,主要研究内容如下:(1)针对DDD缺乏规范的过程指导和领域建模方法这一局限,为微服务系统开发引入传统模型驱动的软件开发方法。该方法从用例建模和分析出发,将需要自动化的业务流程描述为一系列的用例。在用例分析的基础上,将每个用例建模为一个或多个系统序列图来描述系统行为,同时识别出用例中涉及的领域概念、概念属性以及概念间的关联,并将它们建模为概念类图。此外,定义一种非形式化的操作契约来描述一个系统操作被调用执行后整个系统的状态变化。然后以契约描述中的职责和后置条件以及用例描述为起点,运用职责分配模式来设计对象交互以实现系统操作的功能,从而得到对象序列图;同时为概念类图中的概念类添加方法、关联等信息而得到设计类图。最终得到由对象序列图与设计类图共同组成的系统设计模型。(2)针对基于DDD的微服务设计方法严重依赖架构师的领域知识与设计经验这一局限,研究提出平台相关的微服务模型自动生成方法。该方法以系统设计模型为输入,首先解析设计模型的XML文件,获取设计模型的关键信息,其中包括类名、类属性、类方法、类间关联以及类间的方法调用;其次从静态和动态的角度量化类间的关系而得到关系矩阵,并识别出可作为微服务边界的控制类;然后通过优化高内聚、低耦合以及低网络负载等多个目标,实现对应用系统的划分,生成候选微服务集合;最后设计基于Spring Cloud平台的微服务元模型,并将候选微服务集合模型化得到平台相关的微服务模型。(3)为提升微服务开发方法的自动化程度并提升研发效率,研究提出基于模板的微服务模型到框架代码的生成方法并实现原型工具。首先设计平台相关的微服务模型到目标技术平台的转换模板,并基于Acceleo代码生成引擎进行实现;其次设计并实现基于Web应用的原型工具,该工具以设计模型的XML文件为输入,支持自动生成平台相关的微服务模型以及基于Spring Cloud平台的框架代码;最后结合应用案例,演示并说明模型驱动的微服务系统开发方法的可行性,并与现有方法进行实验对比。
基于模型驱动网络的InSAR成像及相位滤波技术研究
这是一篇关于InSAR,模型驱动,干涉相位滤波,深度学习,稀疏重构的论文, 主要内容为干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,In SAR)相对于传统SAR技术而言,不仅能获取观测区域的二维图像而且能获得观测区域的高度信息,在海洋冰川监测、地球表面测绘、灾害监测等诸多领域具有广泛的应用前景。如何高效高精度获取高程信息是In SAR技术的核心研究方向,也是工程应用的重要需求。在In SAR的处理流程中,高精度成像和干涉相位滤波是In SAR的两个关键技术,直接影响干涉相位及高程精度。在In SAR成像方面,传统方法如距离多普勒(Range-Doppler,RD)、Chirp Scaling(CS)算法,虽然成像效率高但成像精度低,而后向投影(Back Projection,BP)算法虽然保相性好、成像精度高,但效率低。在干涉相位滤波方面,现有传统方法如In SAR-BM3D算法精度较高,但复杂性高,难以兼顾滤波质量和速度。近几年发展起来的基于深度学习的In SAR处理方法则可兼顾精度和效率,具有重要的研究意义。然而目前基于深度学习的In SAR成像方法研究甚少。而大多数基于深度学习的干涉相位滤波是靠纯数据驱动,网络复杂且缺乏可解释性,制约了效率的提高。为此,本文开展了基于模型驱动网络的In SAR成像以及干涉相位滤波方法研究,通过深度展开网络来实现高精度高效的In SAR处理,主要研究工作内容与创新如下:(1)提出了一种基于相位误差估计的In SAR成像及干涉相位提取算法。首先本文研究了传统的In SAR成像算法原理及其优缺点。然后在RD成像算法的基础上,建立了一个具有相位误差项的In SAR成像稀疏重构模型。在模型求解过程中,交替进行成像和相位误差估计,但由于传统的求解过程需人工调参,并且以大量的迭代次数换取高精度结果,因此本文设计了一个模型驱动网络(IPE-Net)来实现该模型的求解。具体地,该网络对主副天线的回波数据进行同时成像处理得到干涉图,损失函数中同时对幅度和干涉相位进行约束,保证了干涉图的精度。另外,通过网络自主学习求解步骤中的参数,不仅获得了更优的参数而且所需迭代次数极少,克服了传统算法因手动调参以及迭代次数过多导致的精度和效率低的不足。在仿真和实测实验中,相比传统算法,所提算法能够更好的兼顾成像的精度和速度。(2)提出了一种基于稀疏模型驱动网络的高效高精度干涉相位滤波算法。首先研究了几种传统的及基于深度学习的相位滤波算法原理及其优缺点。尽管现有的基于深度学习的算法在精度和效率上都明显优于传统算法,但大多数都是纯数据驱动型网络,忽略了滤波模型,不仅网络结构复杂需要庞大的样本集训练,而且网络可解释性差,为此提出了一种基于稀疏模型驱动网络的高效高精度干涉相位滤波算法。该算法首先分析了稀疏重构模型的物理本质,建立了相应的干涉相位滤波模型,然后基于该模型设计了深度展开网络进行滤波。不同于现有纯数据驱动的复杂网络,所提出网络是基于滤波模型展开的轻量级网络,不仅卷积层数和参数少,而且可解释性强。大量的仿真和实测实验结果表明,所提算法在精度和速度上均优于现有的几种先进的干涉相位滤波算法。
模型驱动的微服务系统开发方法
这是一篇关于微服务架构,微服务自动识别,模型驱动,多目标遗传算法,代码生成的论文, 主要内容为随着移动互联网技术的蓬勃发展,软件系统的规模和复杂性日益提高,而传统单体式的软件架构由于其在演化和部署方面的内在缺陷,已难以满足系统对于灵活性、扩展性和快速更新迭代的要求。微服务架构通过将复杂的软件应用构造为一组协同工作、粒度较小、分布式自治的功能单元(微服务)来实现各系统构件演化与部署的独立,从而在面对快速发展变化的业务需求和规模庞大的并发请求时表现出更加敏捷、灵活以及高可扩展性等优点。此外随着容器虚拟化和服务编排技术的发展和普及,微服务架构已成为当下构建复杂应用系统的主流架构方法。现有研究表明,微服务成功实践的关键挑战在于如何合理的将复杂应用系统设计为一组概念内聚但功能独立的微服务;因为只有当微服务架构被正确设计时其在部署、演化、扩展等方面的优点才能够表现出来。行业调研表明,领域驱动设计(Domain-Driven Design,DDD)是目前被广泛应用到微服务设计问题上的软件开发理论,但其缺乏规范的过程指导和明确的领域建模方法,且主要依靠设计者的领域知识与设计经验,使得在项目上的成功存在较大的偶然性。鉴于此,本论文尝试引入模型驱动开发,致力于提供一个系统性且自动化程度较高的微服务系统开发方法,主要研究内容如下:(1)针对DDD缺乏规范的过程指导和领域建模方法这一局限,为微服务系统开发引入传统模型驱动的软件开发方法。该方法从用例建模和分析出发,将需要自动化的业务流程描述为一系列的用例。在用例分析的基础上,将每个用例建模为一个或多个系统序列图来描述系统行为,同时识别出用例中涉及的领域概念、概念属性以及概念间的关联,并将它们建模为概念类图。此外,定义一种非形式化的操作契约来描述一个系统操作被调用执行后整个系统的状态变化。然后以契约描述中的职责和后置条件以及用例描述为起点,运用职责分配模式来设计对象交互以实现系统操作的功能,从而得到对象序列图;同时为概念类图中的概念类添加方法、关联等信息而得到设计类图。最终得到由对象序列图与设计类图共同组成的系统设计模型。(2)针对基于DDD的微服务设计方法严重依赖架构师的领域知识与设计经验这一局限,研究提出平台相关的微服务模型自动生成方法。该方法以系统设计模型为输入,首先解析设计模型的XML文件,获取设计模型的关键信息,其中包括类名、类属性、类方法、类间关联以及类间的方法调用;其次从静态和动态的角度量化类间的关系而得到关系矩阵,并识别出可作为微服务边界的控制类;然后通过优化高内聚、低耦合以及低网络负载等多个目标,实现对应用系统的划分,生成候选微服务集合;最后设计基于Spring Cloud平台的微服务元模型,并将候选微服务集合模型化得到平台相关的微服务模型。(3)为提升微服务开发方法的自动化程度并提升研发效率,研究提出基于模板的微服务模型到框架代码的生成方法并实现原型工具。首先设计平台相关的微服务模型到目标技术平台的转换模板,并基于Acceleo代码生成引擎进行实现;其次设计并实现基于Web应用的原型工具,该工具以设计模型的XML文件为输入,支持自动生成平台相关的微服务模型以及基于Spring Cloud平台的框架代码;最后结合应用案例,演示并说明模型驱动的微服务系统开发方法的可行性,并与现有方法进行实验对比。
工作流及业务数据呈现建模工具的设计与实现
这是一篇关于工作流,模型驱动,业务数据,建模工具的论文, 主要内容为伴随着计算机的普及与推广,软件技术也日益发展成熟。软件应用已经开始深入到各行各业中,人们已经认识到由管理软件取代传统的人工管理将大大提高生产效率,节约成本。工作流的诞生,使企业经营过程和管理过程完全或者部分实现了自动化。但是传统的工作流系统柔性和实用性较差,往往要根据不同的行业和公司需求重复开发专用的管理系统,为了解决这问题,如何开发出一个工作流管理信息系统的定制平台,并使企业非IT技术的管理者可以通过此平台定制出符合自身需要的工作流管理信息系统已经逐渐成为人们关注的焦点。 本文的重点是通过对传统的工作流管理信息系统以及模型驱动技术的研究,在web环境下设计并实现了工作流管理系统中的工作流建模工具和表单建模工具。首先在第三章使用Flex技术设计并实现了业务流程建模工具的设计与开发,此建模工具的创新点在于它是基于web环境的,并且结合了面向服务平台的特点,允许用户将流程定义成一个完整的事务,并设定节点的类型和使用权限等。由于表单是工作流处理信息的载体,因此在工作流管理系统中,一个工作流要与特定的表单相对应,所以在完成了工作流建模工具的设计和实现后,在第四章创新地设计并实现了web环境下的表单模板定制功能,实现了表单的复用和信息的高效传递,并且添加了表单的逻辑和约束定制功能,使得表单模板更加的智能,能够自动校验数据的正确性甚至根据定制的逻辑自动生成特定的业务数据,避免了人工计算出现错误的可能性,保证了信息的正确率。
教学过程管理信息系统的设计与实现
这是一篇关于教学过程管理,教学日历,工作量,模型驱动的论文, 主要内容为信息化管理通过对信息资源进行规范管理,可以改善资源的利用率,提高工作效率。教学管理的信息化可以减轻教学过程管理工作的负担,辅助进行科学规范的管理活动。本文通过对高校现行的教学过程管理体制的分析,提出了一套科学规范的信息化解决方案,设计并实现了一套完整的教学过程管理系统,用以辅助教学过程的管理。 本文从高校教学过程管理的相关业务入手,通过与过程管理者的交流获取详细需求,明确了系统需要解决的问题：细化到每门课每一节具体情况的教学日历功能；小范围的排课和更改授课信息的教学日历修改功能；基于教学日历的餐券统计和工作量统计功能；对教学情况进行评价的评估功能；评估结果的数据分析功能。在此基础上确定了系统的技术架构和功能架构,将系统划分成教学日历的维护管理,教学评估和工作量管理三个模块,设计了系统的类和数据库,最终实现了该系统。 在系统的实现上,考虑到用户群体的特点和系统需要实现的功能,选择使用Java为编程语言,使用由模型驱动的SSH框架进行系统的开发,并与项目组的UIMS和BSUIMS框架结合进行系统整体框架的设计；在功能上本着高内聚低耦合的理念,采用模块化的功能架构设计；在系统安全上,针对不同角色设置了对应的权限,根据不同用户使用系统的不同习惯采用了基于J2EE的B／S和C/S混合架构设计；在系统的扩展上,设计了良好的接口以实现功能的扩展和模块的复用。 本系统在设计中,系统功能全面完善,业务逻辑清晰完整,权限控制科学明确,模块设计合理,可扩展性和复用性强。系统提出了教学日历的设计,将课程的具体信息精确到了每一节课,并在教学日历的基础上进行教学评估和工作量的计算。系统从教学日历出发,适用于整个学年教学过程的管理,对于评估结果能做到向管理者和教师的及时反馈。目前该系统已上线,在学校教学过程的规范管理上得到了成功应用,优化了教学过程管理的模式,提高了管理工作的效率,为教学管理信息化做出了贡献。
出入境证件申请审批管理系统的设计与实现
这是一篇关于出入境管理系统,多维度设计,模型驱动的论文, 主要内容为近年来，随着出入境管理部门电子政务的不断建设，已经建成初步的管理系统，并成为各级出入境管理部门开展各项业务工作必不可少的工具。但是部分原有出入境管理系统在数据采集、处理、交换、分析利用模式，运行水平和保障能力等方面已逐渐无法适应出入境管理业务发展的需要。 本论文主要研究新一代出入境证件申请审批及相关系统的设计与实现方法，在大型信息系统的设计方法上力求创新，研究成果主要体现在如下三个方面： 1、完成以成熟应用支撑平台为开发基础在大型项目的设计与实施过程中的应用。而不是仅仅是遵循简单的技术路线，从无到有的零基础开发，这种设计和实施模式符合现代大型软件项目快速稳定实施的需求。 2、实现多维度的系统设计方法：本次设计引入了全方位多维度的设计思路，从多个角度多个维度对系统进行了总体设计，在设计过程中从8+1的维度对系统进行全方位的设计描述。8个维度分别为系统边界定义设计、业务体系架构设计、整体技术框架设计、应用模式设计、系统逻辑关系设计、关键技术设计、应用系统设计、安全体系设计等多个角度，“+1”是指如果有历史系统的历史数据的整合或迁移要求则需要进行系统数据迁移及平滑过渡方案的设计。 3、针对出入境业务特点，设计模型驱动的业务调整与优化系统的特色系统。该系统设计对业务逻辑和运算模型进行独立封装、嵌入以达到灵活适应未来业务调整与优化系统的需要。这种设计思路和方法主要针对业务逻辑经常发生变化，业务运算模型不稳定、存在较大提升或优化空间的软件业务应用系统。可以使业务随需而变、随发展而变、随经验的积累而变。而这种变化不会带来整个系统的颠覆或重构，只需要更替业务模型和算法模型就可以轻松达到系统的升级目的。 通过该特色系统的设计为公安出入境部门解决了如下三点实际应用问题： 1、使系统能够适应经常发生变化的业务模式和控制对象的控制方法。 2、以业务算法模型为驱动核心，使业务的处理和系统的运用更加灵活自如。 3、通过对模型的执行效能分析和对比，从而能够得到更多客观量化的数据，为业务的不断调优提供一个良好的基础环境。使系统不仅仅是一个业务处理工具，同时也是一个出入境业务的分析研究工具。
PD Portal系统中代码生成模块和版本控制模块的设计与实现
这是一篇关于模型驱动,代码自动生成,GTL,版本控制的论文, 主要内容为MDA(Model Driven Architecture)技术是由OMG所定义的软件开发框架,与传统的软件开发方法所不同的是MDA的思想就是模型。它的目的是将设计转换成代码,极大地提高软件开发效率,增强软件的可移植性和可维护性。代码自动生成技术就是以MDA的思想为基础,但是它是针对特定模型、领域和语言进行研究的。例如建模工具PowerDesigner就使用了基于模板的代码自动生成技术。 本文以Sybase软件公司的项目PD Portal(PowerDesigner Portal)为背景,首先介绍了MDA的研究目的和研究现状,其次对MDA的相关技术做了深入的探讨,包括MDA的开发流程、MOF(Meta-Object Facility)、EMF(Eclipse Modeling Framework)框架、自动代码生成技术。再次对PowerDesigner Portal的需求和总体设计做了简要介绍,分别详细交代了代码自动生成模块和版本控制模块的具体设计和实现过程。最后对论文进行总结,分析下一步工作,对MDA发展作一个展望。 本文的技术重点是介绍代码自动生成模块,包括GTL(Generation Template Language)的相关语法、代码生成模板引擎的实现、基于GTL的Hibernate实例。本文的业务重点是介绍Version Control模块,包括新文档的保存、Check in算法的设计、Check out子模块等。
基于模型驱动深度学习的上行大规模MIMO检测算法研究
这是一篇关于大规模MIMO系统,信号检测,置信传播,深度学习,模型驱动的论文, 主要内容为大规模MIMO系统使用多根天线进行通信,可以显著提高通信系统的容量和可靠性,为B5G和6G等无线通信标准的发展奠定基础。由于基站端天线数目多,信号检测算法需要处理大量数据。目前,传统的信号检测算法在计算复杂度与检测性能之间难以得到有效折中。基于数据驱动的深度学习检测算法,可以有效提升检测性能,但其所需训练集数量大、网络训练参数多、网络难以解释,这限制了其实际应用。传统置信传播(BP)检测算法检测性能优异,但存在计算复杂度较高且难以收敛的问题。针对以上问题,具体研究内容如下:以传统BP检测算法为基础,本文分析推导了简化信息更新以及引入阻尼机制的优化策略,整理得到IM-BP算法,为后续利用模型驱动深度学习搭建检测网络架构提供理论基础。实验仿真表明,IM-BP算法在检测性能略有下降的情况下,可以有效降低计算复杂度,加快收敛速度。针对数据驱动检测算法的局限性,本文基于模型驱动中的专用集成块方法提出了BP-IB-Net检测算法,主要原理是通过专用集成块网络代替IM-BP算法复杂的核心计算过程。此外,为了降低检测网络输入维度,本文对网络输入进行了预处理。训练网络所需训练集较小,可以有效减少训练时间,并且网络框架具有很好的可解释性。仿真结果表明,BP-IB-Net算法在达到与IM-BP算法相同的检测性能时,所需迭代次数更少,收敛速度更快。另外,本文对BP-IB-Net算法进行了鲁棒性分析,在信道状态信息存在误差的情况下,算法仍能保持较好的检测性能。此外,本文基于模型驱动中的深度展开方法提出了BP-DU-Net检测算法。算法的核心是将IM-BP迭代算法视为一个层层连接的神经网络,参数化IM-BP算法的迭代过程。在参数化过程中,本文对后验概率似然比信息的计算公式进行改进,引入缩放参数与偏移参数,旨在补偿IM-BP算法中的干扰高斯近似误差。通过神经网络对参数进行优化,解决了IM-BP算法中阻尼因子难以确定的问题。同时,通过增删网络迭代单元的数量来平衡算法的检测性能和计算复杂度。仿真结果表明,BP-DU-Net算法能进一步加快IM-BP算法的收敛速度,提高检测性能。
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