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第一章引言1

1.1研究动因1

1.1.1软件问题1

目 录1

1.1.2解决途径2

1.2基本含义3

1.2.1广义理解3

1.2.2狭义理解3

1.2.3不同层次的理解3

1.3主要内容4

1.3.1软件开发4

1.3.2规格说明4

1.4实现途径5

1.4.1演绎综合5

1.3.3自动生成5

1.3.4 自动验证5

1.4.2程序转换6

1.4.3归纳综合8

1.4.4过程实现8

1.5现状综述8

1.5.1成就9

1.5.2问题9

1.6.1 目的10

1.6.2体式10

1.5.3途径10

1.6本书的目的和体式10

第二章软件规格说明11

2.1基础知识11

2.1.1层次级别与描述手段11

2.1.2过程抽象与数据抽象12

2.2软件规格说明方法13

2.2.1前后断言方法13

2.2.2 HOS方法16

2.2.3逻辑性质与可解性21

2.2.4代数方法22

2.2.5抽象模型方法31

2.3软件规格说明语言33

2.3.1 Z规格说明语言33

2.3.2 Larch语言41

2.3.3广谱语言CIP-L48

2.3.4规格说明语言FGSPEC58

第三章演绎综合途径66

3.1基本理论66

3.1.1逻辑基础66

3.1.2定理证明68

3.1.3演绎综合70

3.1.4数学归纳72

3.1.5程序综合技术74

3.2.1生成构架75

3.2基本方法75

3.2.2演绎规则78

3.2.3归纳构造86

3.2.4实例研究90

3.3方法评述93

第四章程序转换95

4.1纵向转换95

4.1.1转换模型96

4.1.2 正确性构架96

4.1.3前件推导机制97

4.1.4知识表示机制98

4.1.5算法设计方法的选择机制104

4.1.6例105

4.2横向转换107

4.2.1转换对象107

4.2.3 Unfold/fold转换方法108

4.2.2转换规则108

4.2.4若干技术111

4.2.5 Unfold/fold方法的自动化112

4.3抽象数据类型的实现构架114

4.3.1代数规格说明的逐层转换114

4.3.2数据精化方法118

4.4程序转换系统CIP-S120

4.4.1理论基础121

4.4.2基本转换规则123

4.4.3转换策略126

4.5综合评述132

第五章过程实现途径134

5.1扩展编译134

5.2通用语言和系统135

5.3专用语言和系统136

5.4领域知识与自动化137

6.1.1基本概念139

第六章归纳综合途径139

6.1归纳推理139

6.1.2研究范围140

6.1.3评价标准141

6.1.4通用方法145

6.2方法概述146

6.2.1实例法146

6.2.2轨迹法148

6.2.3实用的归纳推理方法150

6.3程序综合151

6.3.1子句逻辑152

6.3.2综合算法153

6.3.3假设空间155

6.3.4搜索策略158

6.4方法评述161

6.4.1背景知识162

6.4.3假设的证实163

6.4.2层次构作163

6.4.4结语164

第七章软件自动化与机器学习165

7.1机器学习165

7.1.1学习的含义165

7.1.2学习途径167

7.1.3基于解释的学习168

7.1.4归纳学习169

7.2学习归约求解问题的分解方法170

7.2.1问题归约170

7.2.2算法构架学习172

第八章软件自动化实验性系统178

8.1软件自动化系统NDAUTO178

8.1.1 GSPEC语言178

8.1.3系统组成180

8.1.2系统功能与实现途径180

8.2算法设计自动化系统NDADAS183

8.2.1系统功能与特点183

8.2.2 FGSPEC语言183

8.2.3系统结构184

8.3 归纳程序综合系统NDIPS189

8.3.1 系统结构189

8.3.2程序综合190

8.4具有自学习能力的软件自动化系统NDSAIL192

8.4.1系统的功能和结构192

8.4.2算法构架学习和作用机制193

8.4.3基本算法学习196

8.4.4优化方法学习196

参考文献198

索引200