[發明專利]一種基于模型信息的智能提取方法有效
| 申請號: | 200810061925.1 | 申請日: | 2008-05-27 |
| 公開(公告)號: | CN101295245A | 公開(公告)日: | 2008-10-29 |
| 發明(設計)人: | 吳朝暉;張莉蘋;李紅;黃凱 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G06F9/44 | 分類號: | G06F9/44 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司 | 代理人: | 林懷禹 |
| 地址: | 310027浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 模型 信息 智能 提取 方法 | ||
1.一種基于模型信息的智能提取方法,其特征在于該方法的步驟如下:在SmartOSEK?IDE集成開發環境中建立SmartC四層層次化建模模型,包括系統層、構件層、任務層和組件層,首先讀取SmartC的四層層次化建模模型,其次提取SmartC模型信息,再次提取SmartC模型層次化邏輯結構信息進行文檔定位和模型描述信息嵌入,最后將提取后的模型信息自動生成充分表達提取模型信息的說明文檔。
2.根據權利要求1所述的一種基于模型信息的智能提取方法,其特征在于:所述的SmartC模型信息的提取包括:1)模型圖信息提??;2)模型描述信息提??;
3)模型屬性信息提??;4)底層模型算法函數信息提取。
3.根據權利要求2所述的一種基于模型信息的智能提取方法,其特征在于:所述的模型圖信息提取步驟如下:1)設置模型圖抓取機器人Robot;2)設置模型圖抓取范圍,包括左上頂點的坐標和右下頂點距離左上頂點的位移;3)Robot自頂向下依次抓取各層模型圖;4)緩存模型圖到默認路徑,包括設置模型圖格式和緩存模型圖的默認路徑;5)新建文件輸出流;6)譯碼模型圖格式;7)關閉文件輸出流;8)返回模型圖保存路徑。
4.根據權利要求2所述的一種基于模型信息的智能提取方法,其特征在于:所述的模型描述信息提取步驟如下:1)打開系統層模型;2)讀取系統層模型結點;3)解析系統層模型結點;4)判斷是否為系統層模型描述結點;如果是則提取系統層模型描述結點內部隱藏信息,并存放此系統層模型描述結點內部隱藏信息;否則繼續解析系統層模型結點,找到并打開構件模型結點,讀取解析構件層模型結點;5)判斷解析構件層模型結點是否為構件層模型描述結點;如果是則提取構件層模型描述結點內部隱藏信息,并存放此構件層模型描述結點內部隱藏信息;否則繼續解析構件層模型結點,找到任務層模型描述節點后的操作同系統層、構件層對應步驟操作,包括步驟如下:1)打開任務層模型;2)讀取任務層模型結點;3)解析任務層模型結點;4)判斷是否為任務層模型描述結點;如果是則提取任務層模型描述結點內部隱藏信息,并存放此任務層模型描述結點內部隱藏信息;否則結束。
5.根據權利要求2所述的一種基于模型信息的智能提取方法,其特征在于:所述的模型屬性信息提取步驟如下:1)打開構件層模型;2)讀取構件層模型結點;3)解析構件層模型結點;4)找到任務模型節點;5)讀取任務模型節點;6)解析任務模型節點;7)提取任務模型屬性列表;8)存放任務模型屬性列表信息。
6.根據權利要求2所述的一種基于模型信息的智能提取方法,其特征在于:所述的底層模型算法函數信息提取步驟如下:1)打開任務層模型;2)讀取任務層模型結點;3)解析任務層模型結點;4)找到局部組件模型節點;5)讀取局部組件模型節點;6)解析局部組件模型節點;7)提取局部組件模型內部信息;8)存放局部組件模型內部信息。
7.根據權利要求1所述的一種基于模型信息的智能提取方法,其特征在于:所述的提取SmartC模型層次化邏輯結構信息進行文檔定位和模型描述信息嵌入步驟如下:1)用與模型有關的文檔一級標題定位模型的層次,包括嵌入系統結構、構件層設計、任務層設計、模型屬性說明、底層算法庫設計說明;2)用與模型有關的文檔二級標題定位模型的內部信息,系統結構包括嵌入系統層結構圖及功能描述、構件層設計包括嵌入不同構件層的結構圖及描述、任務層設計包括嵌入每個構件層的子層即任務層的結構圖及描述、模型屬性說明包括嵌入構件層模塊的Task屬性,底層算法庫設計說明包括嵌入構件層下任務層不同模塊的局部組件Localcomponent;3)用與模型有關的文檔三級標題定位具體的顆粒信息,模型屬性嵌入一級目錄下面構件層模塊的任務的不同屬性列表、底層算法庫設計嵌入一級目錄下面任務層不同模塊的不同局部組件Localcomponent的函數定義。
8.根據權利要求1所述的一種基于模型信息的智能提取方法,其特征在于:所述的提取后的模型信息自動生成充分表達提取模型信息的說明文檔的處理步驟如下:1)建立文檔生成的底層支持;2)設計自上而下的文檔層次化內容生成接口;3)接受來自提取的SmartC模型信息和SmartC模型層次化邏輯結構信息;4)最后生成充分表達提取模型信息后的模型信息說明文檔。
9.根據權利要求8所述的一種基于模型信息的智能提取方法,其特征在于:所述的自上而下的文檔層次化內容生成接口包括:1)模型圖接口;2)圖片信息的層次化標號接口;3)模型描述結點的內部隱藏信息接口;4)模型屬性信息接口;5)底層模型算法函數信息接口;6)層次化模型高低級別的大小標題接口。
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