[发明专利]一种异构模型框架提取与匹配方法、装置及可存储介质

说明书

本发明公开了一种异构模型框架提取与匹配方法、装置及可存储介质，涉及系统建模与仿真技术领域，其中方法包括：将异构模型进行预处理；将经过预处理后的所述异构模型形成模板；利用二叉树的结构统一表示所述模板，并将所述模板存储在框架库中；遍历所述二叉树得到的元素序列作为所述模板的序列化特征，获取所述序列化特征的包含关系；提取所述序列化特征中出现频率高于预设阈值的序列进行处理后作为模型构造模式，模型构造模式的提取可以了解更多潜在的特征，同时实现框架库的管理；本发明可以提炼异构模型在设计和构建过程中的特征与结构，从而为相似的需求提供参考。

技术领域

本发明涉及系统建模与仿真技术领域，更具体的说是涉及一种异构模型框架提取与匹配方法、装置及可存储介质。

背景技术

目前，经过多年的发展，建模仿真技术已经成为一门集计算机、模型理论、科学计算等学科为一体的综合性技术。在多领域复杂产品建模与仿真的背景下，随着各种建模方法和工具的出现，采用模型集成的方法来构造复杂系统模型，而复杂系统模型又与众多异构模型相耦合，使得复杂系统的建模与仿真变得更加复杂。在实际的仿真开发中，复杂系统仿真会涉及到很多领域的模型，随着各个领域模型数量不断的增加，许多模型在功能和应用上有相似之处，重复建模不仅会增加建模的成本和周期，还会产生很多冗余信息使模型的管理非常困难。

但是，模型重用通过重用已有的仿真模型可以提高建模工程师的效率，实现模型的快速构建。现如今仿真系统的重用研究很多，但针对仿真模型重用问题研究较少。虽然模型重用与代码重用的问题相似，但是由于模型涉及不同的领域，种类较多，所以模型的重用相比更为复杂。如何利用现有的仿真资源去实现多领域异构模型的重用，是当前复杂系统仿真需要迫切研究的问题。

因此，如何提供一种能够解决上述问题的异构模型框架提取与匹配方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种异构模型框架提取与匹配方法、装置及可存储介质，可以提炼异构模型在设计和构建过程中的特征与结构，从而为相似的需求提供参考，另外，提取和分析模型的建模特征有助于对异构模型深入的了解，从理论层面挖掘其潜在的模式，可以在不同仿真应用场景和仿真任务下实现模型的快速构建、集成和重用。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种异构模型框架提取与匹配方法，包括：

将异构模型进行预处理；

将经过预处理后的所述异构模型形成模板；

利用二叉树的结构统一表示所述模板，并将所述模板存储在框架库中；

遍历所述二叉树得到的元素序列作为所述模板的序列化特征，获取所述序列化特征的包含关系；

提取所述序列化特征中出现频率高于预设阈值的序列进行处理后作为模型构造模式，模型构造模式的提取能够了解更多潜在的特征，同时实现框架库的管理。

优选的，将所述异构模型进行预处理的具体过程包括：

将所述异构模型按照不同类别进行分类，然后提取所述异构模型的特征。

优选的，将经过预处理后的所述异构模型形成模板的具体过程包括：

读取所述异构模型中关键字下的表达式，提取所述表达式中包含的参数名；

读取所述异构模型中方程下的表达式，提取所述表达式中包含的参数名，并形成参数列表；

判断所述关键字下的参数名是否出现在所述参数列表中，如果不存在就删除所述关键字名，如果存在用一致的名称进行替换，最后形成模板。

优选的，所述特征包括：领域特征、逻辑特征、描述特征中的任一种或任几种。