女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

知識分享 | 評估模型架構——如何實現?

北匯信息POLELINK ? 2025-06-05 11:46 ? 次閱讀

確保良好的模型架構對于開發安全和可靠的軟件非常重要。本文為您介紹MES Model Examiner? (MXAM)如何優化模型架構,簡化復雜度管理步驟,并最終提升軟件質量。

符合ISO 26262標準的模型架構分析和可視化

一個良好的模型架構是模型能夠生成安全軟件的重要前提。MXAM能夠幫助您分析Simulink、Stateflow、Embedded Coder和TargetLink模型的架構。分析結果包括了所有相關軟件指標,以實際評估您模型的架構,復雜度和大小。MXAM快速且準確的結構與復雜度分析讓您的模型一覽無余,并有助于改進生成的代碼。

MXAM如何降低模型復雜度,并改進生成代碼

1. 快速結構概覽

MXAM能夠為您提供模型結構的快速和清晰的可視化概覽,包括子系統、狀態圖結構、界面設計以及已分析系統屬性的客觀圖表和指標。MXAM根據完善的軟件指標評估模型復雜度,同時提供關于模型中使用到的要素的數量和類型的詳細信息。

wKgZPGhBEo6AIyGbAAN1KEtrcWA356.png

圖1:使用MXAM中的工件導航實現快速結構概覽

wKgZPGhBEo6AWk4vAAG5IIQOJ3U590.png

圖2:工件導航中的control_logic

2. 對模型大小進行實際測量

我的模型大小究竟如何?MXAM中的指標“全局復雜度”能夠輕松并客觀地回答您的這個問題。為了計算全局復雜度,應考慮分析模塊中的所有要素,也應考慮嵌套子系統中的內容。全局復雜度同樣反映了模型實現的復雜度,也為效果測試和審查提供了可靠的測量標準。

wKgZPGhBEo6AQ-RUAAICVsFMO_k953.png

圖3:通過度量指標提供對模型規模的實際測量

wKgZO2hBEo6AN-T7AAH2sbCciUU743.png

圖3:通過度量指標提供對模型規模的實際測量

3. 細致入微的分析

在“局部復雜度”數據的幫助下,我們對已實現功能的局部分布進行評估。MXAM基于halstead公制量來計算Simulink、Stateflow和TargetLink模型子系統的局部復雜度。

評估表能夠快速識別復雜度熱點,即模型中由于功能不平衡而導致復雜度過高的部分。由于這些部分的復雜度,這些熱點通常更難測試,且更易出錯。重構是常見的推薦做法,因為可以通過MXAM中可用的模型度量指標組合來幫助確定優先級。

通過“非相干度度量指標”可以評估一個子系統是否特別適合進一步拆分。該度量指標能夠評估給定的Simulink子系統在多大程度上僅與一項任務有關,或是否實現了多個獨立任務。如果子系統的耦合度較低,那么通過適當的拆分進行重構會更加容易。

wKgZPGhBEo6ALxZLAAJIa-T2XW0122.png

圖5:MXRAY度量顯示的復雜度與非相干度

4. 高效查找子系統中的克隆

MXAM可檢測克隆并評估子系統內部的依賴關系,幫助您識別復雜、易出錯的模型部分,同時降低模型復雜度。這為您滿足ISO 26262軟件架構相關的關鍵要求提供了可靠支持。即使模型布局和參數發生變化,MXAM也能夠輕松識別出克隆部分。因此,通過可重復使用的組件(比如引用模型或庫子系統),重復使用過的功能可以被安全識別且集中化。通過這樣的方式,模型和代碼大小即得以控制。

wKgZO2hBEo6AcToQAADvhBNTByk644.png

圖6:使用MXAM發現的克隆部分

5. 全面的文檔

MXAM生成的全面報告能夠讓模型復雜度和結構質量的評估結果一目了然。報告中的色標可直接突出顯示模型復雜度熱點。詳細的指標度量圖表使模型實現更加透明。

wKgZO2hBEo6AW0eLAAKjjUvlXj8433.png

圖7:MXAM中關于"度量指標概覽" 的綜合文檔

使用MXAM改進模型架構的優勢

透明

  • 識別復雜的模型部分(熱點)
  • 查找重復的子系統

簡化

  • 可視化模型結構
  • 評估結構復雜度

度量指標

  • 在模型層面計算所有相關軟件度量指標
  • 計算模型相關的度量指標

合規性

  • 確保符合安全標準,如ISO 26262/IEC 61508(架構設計原則,第6部分,第7章)
  • 確保符合質量標準ASPICE(評估軟件細節設計,基本實踐SWE.3.BP4)

歡迎您了解MXAM,并申請免費試用!

注:對于MES工具老用戶:模型度量和復雜度分析曾是MES舊工具MXRAY的重點功能。MXRAY的功能現已完全集成在MXAM中(自MXAM v.6起)。MXRAY現已不再以獨立工具提供。

*文章內容來源:MES模賽思官方網站

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • MES
    MES
    +關注

    關注

    5

    文章

    1045

    瀏覽量

    30735
  • 子系統
    +關注

    關注

    0

    文章

    115

    瀏覽量

    12676
  • ISO
    ISO
    +關注

    關注

    0

    文章

    280

    瀏覽量

    40168
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    基于YOLOv8實現自定義姿態評估模型訓練

    Hello大家好,今天給大家分享一下如何基于YOLOv8姿態評估模型實現在自定義數據集上,完成自定義姿態評估模型的訓練與推理。
    的頭像 發表于 12-25 11:29 ?3341次閱讀
    基于YOLOv8<b class='flag-5'>實現</b>自定義姿態<b class='flag-5'>評估</b><b class='flag-5'>模型</b>訓練

    【大語言模型:原理與工程實踐】核心技術綜述

    其預訓練和微調,直到模型的部署和性能評估。以下是對這些技術的綜述: 模型架構: LLMs通常采用深層的神經網絡架構,最常見的是Transf
    發表于 05-05 10:56

    【《大語言模型應用指南》閱讀體驗】+ 基礎知識學習

    今天來學習大語言模型在自然語言理解方面的原理以及問答回復實現。 主要是基于深度學習和自然語言處理技術。 大語言模型涉及以下幾個過程: 數據收集:大語言模型通過從互聯網、書籍、新聞、社交
    發表于 08-02 11:03

    【「大模型時代的基礎架構」閱讀體驗】+ 未知領域的感受

    國慶前就收到《大模型時代的基礎架構》一書,感謝電子發燒友論壇。歡度國慶之余,今天才靜下心來體驗此書,書不厚,200余頁,彩色圖例,印刷精美! 當初申請此書,主要是看到副標題“大模型算力中心建設指南
    發表于 10-08 10:40

    《AI Agent 應用與項目實戰》閱讀心得3——RAG架構與部署本地知識

    應用。第六章深入探討了RAG架構的工作原理,該技術通過在推理過程中實時檢索和注入外部知識來增強模型的生成能力。RAG架構的核心是檢索器和生成器兩大模塊,檢索器負責從
    發表于 03-07 19:49

    kicad的架構移植復雜度評估

    評估。我很感謝你的幫助和回應!基于掃描工具,移植的復雜性被確定為苦難,項目中的CPU架構相關的代碼量較多。這將需要一個專業的開發者或團隊,來處理這個任務(指的是從使項目適應特定架構到在該架構
    發表于 09-11 17:03

    基于AHP的飛行安全評估模型的研究與實現

    本文構建了航空兵部隊飛行安全評估系統的評估模型,提出利用層次分析法對評估模型進行分析,確定模型
    發表于 09-22 10:32 ?8次下載

    飛行訓練成績評估模型的建立與實現

    飛行訓練成績評估模型的建立與實現,有興趣的同學可以下載學習
    發表于 05-04 14:37 ?0次下載

    飛行品質評估模型設計

    評估的方法。選取了理想值逼近法作為飛行品質綜合評估的手段,結合波動通道模型作為飛行品質評估的理論基礎,基于提出的飛行品質評估
    發表于 11-29 14:22 ?0次下載

    基于可拓云的網絡信任評估模型

    實現了信任值定性與定量之間的轉換。在此模型基礎上提出基于可拓云的網絡信任評估方法,對網絡安全交易能夠有效地進行信任評估,為最終信任決策提供有利依據。仿真實驗結果表明:信任決策調度算法
    發表于 12-17 10:49 ?0次下載
    基于可拓云的網絡信任<b class='flag-5'>評估</b><b class='flag-5'>模型</b>

    流域重金屬生態風險評估系統模型綜述

    Hakanson潛在生態風險指數,構建流域重金屬生態風險評估系統模型。運用 Microsoft visual studio2013、 ARCGIS等開發平臺以及 Webgis技術完成B/S架構系統開發,
    發表于 04-29 11:36 ?4次下載
    流域重金屬生態風險<b class='flag-5'>評估</b>系統<b class='flag-5'>模型</b>綜述

    基石DDPM(模型架構篇),最詳細的DDPM架構圖解

    DDPM(模型架構篇):也就是本篇文章。在閱讀源碼的基礎上,本文繪制了詳細的DDPM模型架構圖,同時附上關于模型運作流程的詳細解說。本文不涉
    的頭像 發表于 06-29 16:32 ?1w次閱讀
    基石DDPM(<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>架構</b>篇),最詳細的DDPM<b class='flag-5'>架構</b>圖解

    盤古大模型與ChatGPT的模型基礎架構

    華為盤古大模型以Transformer模型架構為基礎,利用深層學習技術進行訓練。模型的每個數量達到2.6億個,是目前世界上最大的漢語預備訓練模型
    的頭像 發表于 09-05 09:55 ?2736次閱讀

    知識分享 | 輕松實現優質建模

    知識分享在知識分享欄目中,我們會定期與讀者分享來自MES模賽思的基于模型的軟件開發相關Know-How干貨,關注公眾號,隨時掌握基于模型的軟件設計的技術
    的頭像 發表于 09-12 08:08 ?636次閱讀
    <b class='flag-5'>知識</b>分享 | 輕松<b class='flag-5'>實現</b>優質建模

    如何評估AI大模型的效果

    評估AI大模型的效果是一個復雜且多維度的過程,涉及多個方面的考量。以下是一些關鍵的評估方法和步驟: 一、基準測試(Benchmarking) 使用標準數據集和任務來評估
    的頭像 發表于 10-23 15:21 ?2732次閱讀