T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:目前MDA开发过程中仍采用人工捕获、文字描述的传统需求获取形式,这影响了需求模型与PIM模型的精度和一致性,降低了MDA开发的自动化程度。重点研究开发了一个可视化需求捕获工具。该工具采用MDA框架以及GEF等技术进行开发,基于目标-情景的捕获方式进行需求获取,同时支持以需求文档与XML的形式将需求模型导出,为需求模型到PIM模型的转换提供了足够信息。最后通过实例验证了该捕获工具的有效性。该工具弥补了MDA中没有独立需求捕获阶段的不足,在一定程度上完善了MDA的开发流程,提高了MDA软件开发的自动化程度。
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