[发明专利]一种基于需求模型的软件特性检测方法无效

专利信息
申请号: 200910061837.6 申请日: 2009-04-27
公开(公告)号: CN101872322A 公开(公告)日: 2010-10-27
发明(设计)人: 陈曙;袁梦霆;吴怀广;毋国庆 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06F11/36 分类号: G06F11/36
代理公司: 武汉天力专利事务所 42208 代理人: 严彦;冯卫平
地址: 430072*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 需求 模型 软件 特性 检测 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于软件开发技术和工具领域,特别是涉及一种基于需求模型的软件特性检测方法。

背景技术

对于软件开发来说,如果在需求阶段出现错误,将会增加软件的开发成本和开发时间或导致开发工作失败。为了减少需求阶段中出现的错误,在需求阶段对软件系统的需求模型进行检测是一项重要而又必不可少的工作。需求模型的检测是在形式化或半形式化描述的需求模型的基础上,对软件系统的性质做推理以及验证,以判断需求模型是否一致以及满足用户的要求。在软件的实际开发中,为了更好地理解需求,特别是复杂的软件系统的需求,往往需要软件开发人员从不同的角度分析待开发软件系统的需求信息,使用精确的方法构造系统的模型,以验证模型是否满足用户的需求。对于相当复杂而又难于理解的系统,特别需要进行基于需求模型的软件特性检测。

为了便于检测软件特性,软件开发人员尝试使用了许多的建模方法。在目前的常用需求建模方法中,大部分是用图形符号来描述需求模型,如统一建模语言(UML:Unified ModelingLanguage)等。虽然图形的含义比较直观和易理解,但其只能是一种半形式化的方法,缺乏严格的语义,并且存在随意性等问题,因此在软件性质的检测以及验证方面存在明显不足。另一方面,形式化的需求建模方法主要用严格的数学知识和符号来构造系统的需求模型,使得需求模型更加严密、无二义性和易于推理。但不足之处是概念符号过于抽象,需要具有较好的数学基础和严格地专门训练后才能掌握和使用,而且可能会增加软件开发费用。作为形式化需求描述语言的典型代表作有Z方法和B方法等。因此,在上述需求模型的检测方法的基础上有必要研究和实现将文本表示的需求和由图形或数学符号表示的需求模型结合起来,建立待开发软件系统的需求模型,并在该模型上以检测其需求中存在的问题。目前本领域出现一种基于视点和软件行为的新需求建模方法,使用场景和视点技术,自动将用户使用自然语言表达的需求转化为场景及行为表达式,从而实现从自然语言到半形式化,最后到形式化的需求描述。参见图1,该需求建模方法针对用户所确定待开发软件系统的问题域的边界和范围,建立软件需求模型,具体包括以下步骤:

步骤1,根据问题域标识和定义视点,所述视点是一个视点源根据其关注点和问题域而提出的需求信息的集合;所述标识和定义视点的具体步骤如下:

步骤1.1,分析并确定出问题域中存在的需求源作为视点源;

步骤1.2,确定每个视点源对问题域的关注点;

步骤1.3,根据关注点创建视点;

步骤2,为步骤1中定义的每一个与待开发软件系统相关的视点建立场景,具体步骤如下:

步骤2.1,提取用户用自然语言描述的需求并收录到视点中,分析用自然语言描述的需求,确定其中的所有动作和动作的主客体,然后将动作及相应的主客体一起视为待开发软件系统中的行为;

步骤2.2,分析步骤2.1所得的所有行为,并从中筛选出与待开发软件系统密切相关的有效行为;

步骤2.3,分析有效行为间的执行关系,执行关系为顺序、并行、确定选择或非确定选择;

步骤2.4,将步骤2.2所得的所有有效行为按其间的执行关系构成有序的行为系列,从而构建出视点中的场景;

步骤3,使用行为描述语言建立系统需求模型,具体步骤如下:

步骤3.1,对于视点中的每一个场景,用行为描述语言将其中的每个有效行为描述为原子行为;即设某个场景中包含n个有效行为,描述所得n个原子行为表达为

原子行为标识1:原子行为定义1;

原子行为标识2:原子行为定义2;

......

原子行为标识n:原子行为定义n;

步骤3.2,根据场景中有效行为间的关系,用行为描述语言将场景中所有原子行为联结成场景行为表达式,从而构成场景行为模型;即设某个场景中包含n个有效行为,场景行为表达式=场景中所有的n个原子行为及其原子行为间的关系;

步骤3.3,对于每一个视点,根据视点中所有场景间的关系,将视点中所有场景行为模型联结成视点行为表达式,从而构成视点行为模型,视点行为表达式=视点中所有场景行为表达式及其场景间的关系;所有视点行为模型构成初始的系统需求模型;

步骤4,对系统需求模型进行语法检查,具体步骤如下:

步骤4.1,检测每个视点中所有场景的原子行为定义的正确性;

步骤4.2,检测场景行为表达式的合法性,以及场景内所有原子行为之间的连续性和同一视点内场景行为模型间行为输入/出的一致性;

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