soict14 [博士] Soict'14

SOICT14抽象的许多与软件工程相关的工作依赖于形式模型，执行模型检查或自动测试用例生成。尽管如此，生成这样的模型通常很乏味且容易出错。模型推理是一个研究领域，通过从文档或执行跟踪（观察到的动作序列）生成部分模型来帮助生成模型。

想象一下，一个模型推理就像一个魔法师，从复杂的文档中抽丝剥茧，提取出关键部分。这项研究的魅力在于，它不仅能从静态文档中获取信息，还能从动态的执行跟踪中发现行为模式。为了让这项技术更强大，我们提出了一种结合模型推理和专家系统的新模型生成方法。这就像是为工程师们配备了一个聪明的助手，通过应用推导规则从应用程序的痕迹中识别出应用程序的功能行为。

我们提出了一个框架，应用于Web应用程序，模拟这种推理机制，推理规则组织成层。每个层次都会产生部分IOSTS（输入输出符号转换系统），这些系统变得越来越抽象和易于理解。您想了解更多关于推理机专家系统的信息吗？可以点击这里获取详情。专家系统的推理机制是如何设计的呢？请参考这篇专家系统推理机的设计。如果您对生产式推理系统感兴趣，这里有一篇专家系统原理生产式推理系统的文章。

那么，基于网络的案例推理专家系统又是什么样的呢？可以在这篇文章中找到答案。如果您对模糊推理与专家系统感兴趣，推荐阅读这本模糊推理与专家系统.pdf图书。对于CBR推理技术模型的深入探讨，请参考这篇文章。

模型推理与专家系统的结合，让复杂的软件工程过程变得更加高效和智能。这样的技术不仅简化了模型的生成过程，还提高了准确性和可靠性。通过多层次的推理规则，工程师们可以更好地理解和应用这些系统，仿佛拥有了一个无所不知的助手。这项研究为未来的智能系统开发带来了无限可能！