基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法技术方案

本发明专利技术涉及软件工程设计领域，提出了基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法，包括：对机电控制系统进行建模，得到基于自然语言描述的建模和基于领域知识的建模，建立分词词库，为每个建模的单元进行分词；获取有效匹配结果，以及无效孤立的单元组成的候选集合，对行为建模及其与结构建模的对应单元构建联想体；基于大型自然语言模型分别为领域知识关键词进行进一步的关联，令联想体和没有参与到联想体的单元获得词标签，进而得到全局关联空间；进一步构建因果问题，得到根据时间线排布的语料，进而构建跨组织跨层级的有向无环图，自动对模型的呈现进行显示排布的优化。本发明专利技术旨在系统建模时自动优化单元排布来提高工作效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法


[0001]本专利技术涉及软件工程设计领域，具体涉及基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法。

技术介绍

[0002]SysML的出现极大地丰富了系统工程与建模的语义表达能力，其增加的需求建模部分使得对于需求的管理，跟踪与分析更加便捷，并且减小了系统设计与建模时南辕北辙的概率；而增加的参数建模部分与扩展的结构建模部分则能使系统引入领域相关知识，简化建模操作并提高系统的重用性。
[0003]通常，系统建模的平台系统支持多方位多角度建模，如需求建模、结构建模及参数建模等；因此，对于跨组织跨层级系统建模时，需要跨越和管理过多的单元，需要一种自动结合语义的方法，自动优化单元的排布来提高建模工作效率、并降低实施过程中的出错隐患。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法，以解决现有的针对领域知识建模时，跨组织跨层级的关联的单元过多且孤立，无法直接和需求建模中的自然语言的语义及特征建立关联的问题，所采用的技术方案具体如下：
[0005]本专利技术一个实施例提供了基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法，该方法包括以下步骤：
[0006]对机电控制系统进行建模，得到基于自然语言描述的建模和基于领域知识的建模，建立分词词库，为每个建模的单元进行分词，构建词索引机制；
[0007]根据词索引机制获取不同建模之间词向量的相似度距离函数，根据每个组织或层级的每个单元字符数获取字符数分布指标，根据相似度距离函数及字符数分布指标，获取两两匹配距离，通过最小距离匹配获取有效匹配结果，将无效匹配作为孤立的单元纳入候选集合，根据有效匹配结果及候选集合构建度量函数，获取跨组织跨层级的联想体；
[0008]基于大型自然语言模型分别为领域知识关键词进行关联，令联想体和没有参与到联想体的单元获得词标签，通过词标签得到全局关联空间；
[0009]根据全局关联空间构建因果问题，得到根据时间线排布的语料，进而构建跨组织跨层级的有向无环图，自动对模型的呈现进行显示排布的优化。
[0010]可选的，所述根据词索引机制获取不同建模之间词向量的相似度距离函数，包括的具体方法为：
[0011]F1(Obj
a
,Obj
b
)＝(1+Word
IoU
(Obj
a
,Obj
b
))
‑1[0012]其中，F1为相似度度量函数，Obj
a
、Obj
b
为任意两个单元，Word
IoU
为一个单元的若干个词索引与另一个单元的若干词索引的集合之间的交并比。
[0013]可选的，所述根据每个组织或层级的每个单元字符数获取字符数分布指标，包括
的具体方法为：
[0014]统计一个组织或层级的每个单元的字符数的最小值与中值的比值，得到一个小于1的比例值，作为每个单元的字符数分布指标。
[0015]可选的，所述获取两两匹配距离，包括的具体方法为：
[0016][0017]其中，F为两两匹配距离，F1为相似度度量函数，Obj
a
、Obj
b
为任意两个单元，V
a
和V
b
是指a、b所属组织或层级的字符数分布指标V；a和b是指各单元的索引。
[0018]可选的，所述根据有效匹配结果及候选集合构建度量函数，包括的具体方法为：
[0019]F2(a,b)＝XORWord
IoU
(Obj
a
,Obj
b
)
[0020]其中，F2为度量函数，XORWord
IoU
是一种异或机制，Obj
a
、Obj
b
为任意两个单元，Word
IoU
为一个单元的若干个词索引与另一个单元的若干词索引的集合之间的交并比；
[0021]所述异或机制即为若Obj
a
、Obj
b
之一是构成联想体的一方中词语已经被匹配的部分，将匹配部分剔除掉，留下联想体中有差异的词，作为与候选集合C中单元的词汇之间的交并比的计算词语。
[0022]可选的，所述通过词标签得到全局关联空间，包括的具体方法为：
[0023]对于一个联想体与其他联想体之间的距离按照词标签T的交并比的计算方式，计算两个联想体之间，1减去两者词标签T的交并比的数值，作为空间距离；
[0024]根据空间距离建立空间的图关系，记为全局关联空间。
[0025]本专利技术的有益效果是：本专利技术基于SysML，结合自然语言处理和大型语言模型，提出一种面向典型机电控制系统的自适应的迭代优化方法，通过分析机电系统的单元的内容，自动建立问题和提示内容，之后结合需求建模的自然语言描述内容，对包含领域知识的跨组织跨层级的不同单元进行语义和因果关系的关联，最终借助DAG即有向无环图确定组织或层级中的排布关系，进而跨组织跨层级地为各个未关联的单元寻找合适的排布位置、预先建立边的关系，提高大型系统建模的效率。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0027]图1为本专利技术一个实施例所提供的基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法流程示意图；
[0028]图2为需求与用例建模示意图；
[0029]图3为领域建模示意图；
[0030]图4为领域知识建模示意图；
[0031]图5为关联语料A1示意图；
[0032]图6为根据时间线排布的语料A2示意图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0034]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例所提供的基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法流程图，该方法包括以下步骤：
[0035]步骤S001、对机电控制系统进行建模，得到基于自然语言描述的建模和基于领域知识的建模，建立分词词库，为每个建模的单元进行分词。
[0036]对于所述的机电系统，本实施例以倒摆系统为例，对总的系统建模分别进行基于自然语言描述的建模和基于领域知识的建模，构建完整的自然语言描述的建模，以及领域知识中各个组织或层级下的若干个未关联在一起的单元，得到跨组织跨层级的雏形。
[0037]本实施例中，由于倒摆系统的典型性在于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：对机电控制系统进行建模，得到基于自然语言描述的建模和基于领域知识的建模，建立分词词库，为每个建模的单元进行分词，构建词索引机制；根据词索引机制获取不同建模之间词向量的相似度距离函数，根据每个组织或层级的每个单元字符数获取字符数分布指标，根据相似度距离函数及字符数分布指标，获取两两匹配距离，通过最小距离匹配获取有效匹配结果，将无效匹配作为孤立的单元纳入候选集合，根据有效匹配结果及候选集合构建度量函数，获取跨组织跨层级的联想体；基于大型自然语言模型分别为领域知识关键词进行关联，令联想体和没有参与到联想体的单元获得词标签，通过词标签得到全局关联空间；根据全局关联空间构建因果问题，得到根据时间线排布的语料，进而构建跨组织跨层级的有向无环图，自动对模型的呈现进行显示排布的优化。2.根据权利要求1所述的基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法，其特征在于，所述根据词索引机制获取不同建模之间词向量的相似度距离函数，包括的具体方法为：其中，为相似度度量函数，、为任意两个单元，为一个单元的若干个词索引与另一个单元的若干词索引的集合之间的交并比。3.根据权利要求1所述的基于模型的跨组织跨层级系统建模及优化方法，其特征在于，所述根据每个组织或层级的每个单元字符数获取字符数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王耀东，刘玉生，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：