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Enregistrement W2406985290 · doi:10.19026/rjaset.11.1704

Formalizing Semantics for UML Activity Diagram through Regular Expression Translation

2015· article· en· W2406985290 sur OpenAlexfundno aff
Bramah Hazela, Deepak Arora, Vipin Saxena

Notice bibliographique

RevueResearch Journal of Applied Sciences Engineering and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueModel-Driven Software Engineering Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésComputer scienceUML toolApplications of UMLUnified Modeling LanguageProgramming languageObject Constraint LanguageSoftware developmentClass diagramVisual modelingSoftware engineeringSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formalization of UML models now becomes a requisite action by most of the software designers. UML is semiformal in nature. So it becomes necessary to formalize the UML which would reduce the overall complexity of software design. Today as software becoming more interactive and distributed in nature, the formal syntax and automated verification analysis of behavioral aspect of any model becomes very important in order to reduce overall software development cost and time. UML Activity diagram has become widely acceptable tool for documenting the artifacts related to Control flow and complexity of the software system. Here Authors proposed the semantics for activity diagram of UML by means of regular expression and its equivalent transition system. UML has now become one of the most widely acceptable standards for visual modeling related to object based software development. Since inception, continuous adoption of various design patterns and profiles of software have been included to make it more flexible and capable to represent different views of software design at early phases of its development. It is also found that the mapping of these visual modeling structures to some pre-established formal graphical notations of data structures like graph certainly provides more realistic and robust automated verification and validation ground for these models. The available literature shows the tremendous research work is being carried out to make it more adoptable and reliable visual modeling platform across the globe. Although UML has a richer and wider visual modeling skill set, but still it is not very easy to find better ground for establishing, set of rules and semantics for UML model verification and validation. The research work also proposes a formal verification and traceability method for any activity model with the help of Arden's lemma. The correctness of proposed verification method has been shown with supporting case studies after generating its corresponding formal regular expression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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