国外基于模型的系统工程方法研究与实践
王崑声袁建华陈红涛蒲洪波
引言
自上世纪60年代以来，系统工程一直是国外航天和国防领域所惯常采用的研制管理方法，保障了自“大力神”导弹及阿波罗计划以来众多项目的成功。然而，自1969年形成美国军用标准《系统工程管理》（Mil-Std-499）以来，该方法变化很小。与此同时，系统的规模和复杂性却在显著地增长，传统系统工程（Traditional Systems Engineering，TSE）方法已经不能满足需求。
2012年1月，在NASA的项目管理挑战研讨会上（PM Challenge），来自约翰逊航天中心的技术人员介绍了在航天服开发中应用“基于模型的系统工程”（MBSE，Model-Based Systems Engineering）的情况。目前，NASA所属的兰利航天中心、喷气推进实验室等都在项目研发、技术管理等方面积极地应用MBSE方法。MBSE作为一种新的范式（Paradigm），NASA、DoD、ESA等政府组织和相关承包商积极在项目中应用，IBM等软件和方案提供商也在积极地开展研究，并开发相关的支持环境。有关MBSE的研究与应用正在快速地扩展开来，影响越来越大。MBSE方法已经成为最近几年系统工程界研究与应用的热点。
一、基于模型的系统工程的概念与内涵
2007年，国际系统工程学会（INCOSE）在《系统工程2020年愿景》中，给出了“基于模型的系统工程”的定义：基于模型的系统工程是对系统工程活动中建模方法应用的正式认同（formalized application of modeling），以使建模方法支持系统要求、设计、分析、验证和确认等活动，这些活动从概念性设计阶段开始，持续贯穿到设计开发以及后来的所有的寿命周期阶段。
从MBSE的定义可以看出，MBSE强调了建模方法的应用问题。我们知道，模型就是针对建模对象（研究对象）中建模者感兴趣的某些方面特征的近似表征，建模就是运用某种建模语言和建模工具来建立模型的过程，仿真是对模型的实施
与执行。模型是我们思考问题的基本方法，是设计工作的思维基础。实际上，各专业学科及系统工程一直在使用建模与仿真方法，MBSE并不是对建模方法的首次采用，也就是说，MBSE与传统系统工程（Traditional Systems Engineering，TSE）的区别并不在是否采用建模方法。
（一）系统工程的关键在于构建一个系统架构模型
在整个系统工程工作过程中，人们不仅要在头脑中建立（具备）一个关于该系统的全面的“概念”（想法、构思、构想），而且在现实中要针对这个“概念”建立某种类型的模型，如草图、文字描述、表格、图片、图示、实物模型等，这些模型统称为工件（Artifact），是人们自己思考和与他人沟通交流的工具。现实中工件和头脑中的概念相互启发，不断深化和具体化，最终变成生产人员可以使用的蓝图，再由生产人员把蓝图变成最终交付的系统。这实际上是所有设计工作的一般流程，并非系统工程所独有，只是系统工程需要考虑的因素更多罢了。
在设计过程中，需要从各个方面建立模型来对该系统进行详细刻画，才能够准确地、全面地描述系统，比如修建一座大厦时要画出立面图、管道图、电气图、楼层分布图等，这些称为系统的视图（View），分别对应相关的专业学科、不同的工作角色及不同的利益相关者。系统的视图实际上是从不同方面描述刻画了系统的某个方面的特征，因此，系统的各个视图要紧密关联、保持一致，才能够保证最终的系统是正确的、优化的。
这其中，系统架构模型（System Architecture Model）的建立是至关重要的，也是必需的。系统架构模型是对系统整体的、全面的描述，相当于通常所说的总体设计方案，是整个研制工作的首要的工件（Primary Artifact）。系统架构模型与各个视图相互关联，各方人员针对一个共同的系统架构模型来分析和优化。因此，系统工程的关键，就在于构建出一个完整的系统架构模型。
（二）传统的系统工程用各种文本文档构建系统架构模型传统的系统工程中，系统工程活动的产出是一系列基于自然语言的、以文本格式为主的文档，比如用户的需求、设计方案，当然也包括一些用实物做成的物理模型等。此时，系统架构模型由“一大包”各种各样的文档共同组成，如火箭的总体布局方案、推进系统、控制系统等分系统的设计方案以及弹道方案、分离方案等。把这些文档“串起来”的东西是一系列的术语及参数，这些术语对系统
进行了定性描述，文档中包含了系统的各种各样的参数，它们是系统的定量描述。各专业学科的分析模型（公式）从文档中抽取相关参数进行计算（先找到术语，再找到参数），计算之后再把相关参数写入文档，转交给其它学科和相关人员，也就是说，参数在各个文档之间“来回流动”，这种设计流程也被称作“抛过墙的设计”。很显然，在这个过程中，文档管理的机制、配置管理的机制非常地重要，总体设计的工作主要就是抓总和协调，并控制这些术语和参数。
TSE的文档在描述系统架构模型时具有“天生的缺陷”。TSE的文档是基于自然语言、基于文本形式（Text-Based），当然也包括少量的表格、图示、图画、照片等。由于自然语言并非专门为系统设计所发明，而是要表示大千世界的万事万物，还要表示纷繁复杂的各专业学科知识。所以TSE的文档要依靠相关工程设计的术语（也是基于自然语言的组合），来使各方对系统有一个共同的理解和认识。所以各方的沟通交流要依赖不断更新的术语表、词汇表等，否则就容易产生理解的不一致性。尤其是当系统的规模越来越大、涉及的学科越来越多、参与的单位越来越多时，这个问题就更加地突出了。
文档的电子化、网络化并没有从根本上改变各方对文档理解的不一致性。随着信息技术的发展，系统工程的文档从过去的纸质方式，发展到电子化地处理方式，比如Word、PDF等电子格式，这只是便利了存取、复制、修改，其编码格式依然是基于文本的，各方人员从文档中读取信息依然是“逐行扫描”方式。对于相关各方对文档的内容形成共同一致的理解，并没有根本的改观。也就是说，TSE实际上并没有充分地利用信息技术的进步和成就。
因此，传统的系统工程就是以文档为中心的系统工程，这个文档又是“基于文本的”，所以也可以说传统的系统工程是“基于文本的系统工程”（Text-Based Systems Engineering，TSE）。
（三）基于模型的系统工程用系统建模语言构建系统架构模型在MBSE方法中，用系统建模语言来描述系统架构模型，作为系统开发全过程中首要的工件，并且对它进行管理、控制，并和系统技术基线的其它部分进行集成。用面向对象的、图形化、可视化的系统建模语言描述系统的底层元素，进而逐层向上组成集成化、具体化、可视化的系统架构模型，增加了对系统描述的全面性、准确性和一致性。借助相关的软件环境及模型和数据交换标准，可以
对系统架构模型进行存取操作：系统架构模型存储在一个共同的数据库中，相关参数之间是自动关联的；可以生成系统的多个视图，比如导弹的任务剖面、结构图、电气图等，因此，各个学科的专业工程师、各种角色，都可以基于这个系统架构模型来工作，从共同的数据库中取数、并用本学科的模型及软件工具来进行分析。
图1：系统架构模型的中心位置
很显然，要实现上述目的，MBSE需要相应的理论基础、建模语言及工具，这包括来自软件工程领域的面向对象的分析与设计思想、系统建模理论、系统建模语言、扩展标记语言元数据交换标准（Extensible Markup Language Metadata Interchange，XMI）、系统工程数据的交换标准（AP233）等。
二、基于模型的系统工程相对于传统系统工程的优势
MBSE和TSE的区别，就在于系统架构模型的构建方法和工具的不同，以及由此带来的工作模式、设计流程等方方面面的区别。也就是说，传统的系统工程变成基于模型的系统工程，实际是从“基于文本”（Text-based）向“基于模型”（Model-based）的转变，这个模型，指的是用系统建模语言建立的系统架构模型，或者说是系统架构模型的建模语言从“自然语言、文本格式”转向了图形化的系统建模语言（SysML）。但MBSE并不是完全抛弃过去的文档，而是从过去“以文档为主、模型为辅”向“以模型主、文档为辅”的转变。
（一）系统工程过程产生系统建模语言框图，并组成系统架构模型
1、传统的系统工程过程三个步骤分别生成三种文本文档
系统工程过程是系统工程方法的“发动机”，主要包括三个步骤、四个回路（Loop），生成三种文档。第一步的要求分析负责把用户的需求及外部环境的约束变换成系统要求。第二步的功能分析与分配负责把系统要求变换成系统的功能，并把功能分解为系统的一个一个的“小动作”，形成的文档是功能架构。第三步的设计综合，则根据现有的产品及技术条件，把功能架构“映射”到物理架构上，完成设计过程。四个回路则负责把三个步骤各自的产出和输入进行对比，看是否匹配，这个过程叫作验证（Verification）。这其中，设计师要在功能架构和物理架构之间进行多次的、双方向的反复迭代，直至所有的功能架构和物理架构都被试验过，并且二者要一致，这里包含了巨大的工作量。
图2：系统工程过程
2、基于模型的系统工程的三个步骤各自生成三种图形
在MBSE方法中，系统工程过程的每一步产生的不再是文本文档，而是用
系统建模语言所构建的模型：在要求分析步骤产生要求图、用例图及包图，在功能分析与分配步骤产生顺序图、活动图及状态机图，在设计综合阶段产生模块定义图、装配图及参数图等。
图3：运用SysML后的系统工程过程
在系统不同层次反复应用这一过程建模，可以深入到系统最底层的元素，把最底层元素的模型集成起来，就形成了一个完整的系统架构模型。在支持SysML 的软件中，框图所代表的系统设计的相关数据被存储在数据库中。可以借助不同“颗粒度”的系统架构模型来进行可行性研究、备选方案研究等工作。可以自动生成相关文档，以供相关的决策者使用。
尤其需要重点指出的是，需求者也可运用SysML画出需求图，用例图，以此驱动整个过程，这样就可以使用户的参与程度更深，并进而改进整个的设计工作。
（二）系统架构模型成为沟通各学科的“集线器”
目前，各专业学科的模型已经被大量应用于工程设计的各个方面，但模型缺乏统一的编码，也无法共享，建模工作仍处于“烟囱式”的信息传递模式，而没有与系统工程工作流相结合。TSE下，文本文档是各专业模型接入系统架构模型的枢纽和渠道，比如，电子工程师和力学工程师都在分析研究同一个部件，但它们所使用的术语、模型都不一样，无法进行直接的交流和沟通，因此总体设计和协调的工作量就十分巨大。
需要指出的是，MBSE并不是要抛弃掉各专业学科原来所使用的模型，而是要用统一的系统建模语言来沟通各专业学科、专业工程。运用专业模型进行分析时，系统架构模型就像我们接入互联网的“集线器”（Hub）一样，设计师可以从系统架构模型中直接提取相关的参数，比如从参数图中提取相关参数就可以建立数学模型。各专业学科可以同时对用建模语言表示的部件进行分析设计，参数的更改可以实时地显示出来，可以提高工作效率。这就使整个设计团队可以更好地利用各专业学科在模型、软件工具上的先进成果。
（三）MBSE有助于进一步突破时间和空间对设计工作的限制TSE下，相关的设计工作要遵循一定的时间顺序，而且还有一定的空间限制。比如，系统工程文档要按照一定的顺序进行流转，上一个专业学科分析做完之后，才能够进行下一个专业的分析，而且做出样机来了，然后各方才能够进行测试等。
MBSE下，用系统建模语言构建出模型后，就能够进行各式各样的分析和测试，提前进行协调、平衡和优化。而且各方围绕着一个存储着系统架构模型数据的“数据银行”（Databank、Repository）来并行开展工作，并且可以支持远程及分布式的工作模式，突破设计人员地理位置的限制。
（四）MBSE为提升研制管理工作的效率奠定了基础TSE下，不管是系统分析与控制的工作，还是项目管理的工作，都要从各种文本文档中逐行扫描取数，然后进行各种的分析。MBSE下，把文本文档用SysML进行了重新地“编码”，使得描述系统的数据既便于人阅读，又便于计算机处理。而且各种用户需求、系统要求、功能架构、物理架构等信息进行了关联，所以系统分析与控制（需求跟踪、权衡研究、配置管理等）的各项工作就更加容易和便利。
由于系统工程和项目管理这种密不可分的关系，基于模型的系统工程方法对研制管理也可以提供很多的帮助。既然最底层的对象已经有充分的描述数据，则对完成若干个对象的“工作包”的相关管理数据也必然有全面的数据。依据这些全面的数据，项目管理的有关模型、软件也可以接入到系统架构模型中，项目管理工作就可以提高效率。
三、基于模型的系统工程的理论基础与技术基础
（一）“面向对象”思想在软件工程界的成功应用
软件是人类迄今为止所能创造出的最复杂的产品。这其中，面向对象的思想和分析技术功不可没。“面向对象”思想认为：客观世界是由一个一个的对象组成的，各种过程、各种功能、各种动作是由对象完成的，只要详细定义对象（类），就可以通过对象的不同组合，实现丰富多彩的功能及过程。对象的定义包括属性和操作两大方面：属性就是对象的各方面的特征，当然也是建模者、软件开发者感兴趣的、与开发活动有关的特征；操作用于修改、检索类的属性或执行某些动作，通常也称为功能。
把这种思想进一步延伸，把我们要研制的型号系统看作一个“以软件为主的系统”，运用软件中的面向对象的分析方法，得出物理架构，然后把那些不能用软件实现的“砖块”（对象）用物理实体代替。在整个物理架构中，需要物理实体来填充的对象，和需要用软件对象来填充的对象，都用类这种数据结构来定义。（二）专业学科在应用建模技术方面领先于系统工程系统工程是协调平衡各个专业学科的专业，要在系统整体层次上“驾驭”各专业学科。现在，其它各专业学科在利用模型方面已经大大超前，比如机械、电子、软件等。此外，从流程上看，工程研发、设计、制造的各个流程都在应用基于模型的方法，提出了以用户为中心的工程的虚拟环境、基于模型的概念设计、基于模型的制造等方法。因此，在系统工程方法中全面地、全方位地应用模型已是“迫不得已”，也是大势所趋，水到渠成。
（三）系统建模语言SysML的推出
系统建模语言（Systems Modeling Language，SysML）由软件工程界事实上的标准语言统一建模语言（Unified Modeling Language，UML）发展而来，具有图形化、易于计算机处理等特点，是用于系统工程的标准建模语言，用来分析、详细说明、设计和验证复杂系统，目的是提高系统的质量、提升在各种工具之间交换系统工程信息的能力，协助弥补系统、软件和其它工程学科之间的语义鸿沟。
SysML是图形化的，便于研制人员的读写和理解；便于计算机处理，各种
图形、线条由相应的计算机软件规定好，设计人员根据SysML语言规则，在软件环境下画图，以图形及组合表示自己的设计意图。也可以据此生成自然语言的文档，用这个文档和用户进行交流，也可以由用户直接用这个软件画出自己的需求。相应的发工具是支持该语言的开发环境软件（如DOOR）。
四、国外各界对MBSE开展积极的研究与实践
NASA在多个新的及已有的项目上积极运用MBSE，其目的是显著提升项目的经济可承受性、缩减开发时间、有效管理系统的复杂性、提升系统的整体的质量水平。这些项目包括航天通信和导航项目（The Space Communications and Navigation (SCaN) program）、NASA约翰逊航天中心的出舱活动/航天服研制等。
NASA下属的研究中心也制订了相关的行动计划以支持在本机构中全面实施MBSE。喷气推进实验室（JPL）在研究和应用MBSE上行动积极，具有代表性。制订了一个应用MBSE的发展战略，时间跨度为2009－2016年。开发了MBSE的方法论，叫作状态分析（State Analysis），并在多个项目中应用，是目前7种候选的方法论之一。
作为系统的需求方和采办方，一些机构开始利用MBSE进行招标。例如，一些采办者用它来代替原来的用文本陈述的要求，开发了一些模型来定义性能、环境、约束、有效性度量、质量、利益相关者及其角色以及一些特定的情景，在这些模型中，他们所想象的、准备研制的系统将会运行起来，所有定义的东西将围绕一个“黑盒”系统。供应商用自己的模型来代替这个黑盒，详细的白盒来表示他们的系统方案，包括设计和运行的方案，以及风险减缓的方法。采办者可以根据谁的模型（建议的设计方案）最能满足他们的要求来选择谁中标。
软件工具提供商也在积极行动。IBM公司也开发了一种方法论，叫作“针对系统工程的统一软件过程”（Rational Unified Process for Systems Engineering (RUP SE) for Model-Driven Systems Development (MDSD)）。软件提供商积极开发相关支撑平台。如LMS 公司的多领域系统仿真集成平台，可用于飞机开发的每个阶段（从前期的概念设计分析、详细设计到产品验证）。
五、启示和建议
国际系统工程学会的《系统工程2020愿景》中指出：从很多方面看，系统工程的未来可以说是“基于模型的”。从“基于模型的系统工程”的路线图（见图3）可以看出，目前在项目中应用该方法还是一种“特别的”方式，“基于模型的系统工程”正处于探索期。
在国际系统工程学会的倡议和推动下，国外军工企业、行业协会、政府组织等积极参与进来，成立了很多挑战团队和行动团队，从事“基于模型的系统工程”方法及具体项目的研究，比如空间系统的建模、模型管理及基于模型的试验等。
图4：MBSE的发展路线图
从上述的需求、工作原理、理论基础、技术基础、研究实践等来看，从TSE 向MBSE的转型，是大势所趋，也是形势所迫。MBSE方法代表着系统工程方法的最新进展和未来发展方向。
然而，任何一种新方法的研究、应用与推广普及，都将经历一个较长的周期。如同企业信息化一样，虽然是一个大方向和必然趋势，但在具体的实施过程中，总会遇到各种各样的阻碍与问题，但没有人会否认信息化是企业的发展方向。按照INCOSE在2008年所规划的路线图，MBSE目前正处于探索期。理论方法从实践中来，又反过来指导实践。MBSE也是如此，它的未来，既取决于理论界的探索，更取决于各界的积极实践，尤其是二者的交流互动。
我国采用系统工程方法取得了巨大成就。MBSE是系统工程在新世纪的新趋势，我们需要认真研究，积极引进、消化、吸收，形成具有中国特色的MBSE，为我国国防实力和综合国力的提升打下坚实的基础。
运维概况 2013年9月26日 13:46 https://www.doczj.com/doc/0416180523.html,神州泰岳北京 010-******** https://www.doczj.com/doc/0416180523.html,/北塔软件上海 4008207719 https://www.doczj.com/doc/0416180523.html,广通信达北京 4008106677 https://www.doczj.com/doc/0416180523.html,东华软件北京 010—62662288 IT运维管理应该包括以下几个子系统： 第一、设备管理：对网络设备、服务器设备、操作系统运行状况进行监控，对各种应用支持软件如数据库、中间件、群件以及各种通用或特定服务的监控管理，如邮件系统、DNS、Web等的监控与管理； 第二、数据/存储/容灾管理：对系统和业务数据进行统一存储、备份和恢复； 第三、业务管理：包含对企业自身核心业务系统运行情况的监控与管理，对于业务的管理，主要关注该业务系统的CSF（关键成功因素Critical Success Factors）和KPI（关键绩效指标Key Performance Indicators）； 第四、目录/内容管理：该部分主要对于企业需要统一发布或因人定制的内容管理和对公共信息的管理； 第五、资源资产管理：管理企业中各IT系统的资源资产情况，这些资源资产可以是物理存在的，也可以是逻辑存在的，并能够与企业的财务部门进行数据交互； 第六、信息安全管理：该部分包含了许多方面的内容，目前信息安全管理主要依据的国际标准是ISO17799，该标准涵盖了信息安全管理的十大控制方面，36个控制目标和127中控制方式，如企业安全组织方式、资产分类与控制、人员安全、物理与环境安全、通信与运营安全、访问控制、业务连续性管理等； 第七、日常工作管理：该部分主要用于规范和明确运维人员的岗位职责和工作安排、提供绩效考核量化依据、提供解决经验与知识的积累与共享手段IT运行维护管理的每一个子系统中都包含着十分丰富的内容，实现完善的IT运维管理是企业提高经营水平和服务水平的关键。 核心提示：在IT运维管理软件市场，国内一些本土软件厂商正在逐渐兴起，以神州泰岳、广通信达等厂商为代表，走出了一条中国式的IT运维管理的发展之路。 通过直销模式，本土厂商在银行、制造、政府、能源和教育行业都树立了很多IT运维管理的典型用户。与此同时，在中低端产品方面，本土厂商则充分利用了渠道分销模式，积累了大量的中小企业客户。 2003年，商务部对ITIL（信息技术基础架构库）的实践开启了ITIL在中国的应用大门。由于是舶来品，最初能提供IT运维服务的大都是一些国外公司，比如IBM、HP。后来，ITIL部署为电信运营商带来的效益让更多企业看到了运维管理的好处，ITIL一时名声大噪，吸引更多提供服务管理的公司进入该领域。 不仅如此，随着国内信息化建设的不断升级，很多用户的信息系统变得庞大而复杂，重复出现的IT问题让信息中心的工作人员疲于奔命，对于IT管理的需求变得迫切起来。 用户认知趋于明确
【论文摘要】文章通过分析国外有关从众行为的理论研究的，对当前国际 上从众行为理论及实证研究的已有成果，研究现状和发展趋势进行了总结和评论。就目前有关从众行为研究的情况来看，国外主要从理性假设和非理性(或不完全理性)两个角度进行从众行为成因的理论分析，尤其以理性假设的信息类模型或社会学习类模型文献最多，从非理性假设出发来解释从众行为的文献近年 来也开始增多。绝大多数理论模型都认为经济中尤其是金融市场中存在从众行为，它会降低市场的效率。 【论文关键词】从众行为；理论模型；述评 从众行为(HerdBehavior)又称羊群行为，按照Seharfstein和Stein(1990)的定义是指投资者违反贝叶斯理性的后验分布法则，只做其他人都做的事情， 而忽略了自己的私有信息。已有的研究表明在个人投资者，机构投资者，分析 师以至整个市场层面都可能受到从众行为的影响。因此许多政策制定者也对从 众行为非常关注，认为从众行为会增加市场的波动性，造成市场的不稳定，加 大金融体系的脆弱性，甚至会加剧金融危机。如Eichengreen和Mathieson等(1998)就认为从众跟风效应放大了与亚洲金融危机相关的资本流动的波动性， F olkeas―Landau和Garber(1999)及Furman和Stiglitz(1998)在讨论国际金 融体系建设时都提到从众跟风效应的重要影响。在当前全球金融危机的影响尚 未消退的背景下，我们有必要深入地分析与研究市场的从众行为，以促进该领 域的进一步发展。 一、探究从众行为产生机理的理论研究 从众行为可以分为理性从众行为与非理性从众行为，在前者中行为人被认 为是理性的，而在后者中行为人被认为是非理性或不完全理性的。从而关于从 众行为产生机理的理论可以分为两种：一种从理性人假设出发是，大致有以下 三种观点：基于信息角度的信息类模型，基于声誉的观点和基于报酬结构的观点；另一种从非理性和不完全理性假设出发进行讨论。 (一)关于从众行为的理性解释 1．信息类模型 (1)外生序列信息流模型。外生序列信息流模型的关键特征是决定信息流的决策序列是外生的，在这一前提下出现了大量的研究文献。Bane~ee(1992)较早提出外生序列的信息类从众行为模型，其关键假设包括：假设存在N个投资者，每个人都最大化同一资产收益空间上的期望效用函数；决策按外生序列进行的；博弈的结构和贝叶斯理性是共同知识。这一模型的主要结论是决策者并不总是 按私人信息做出决择，后续决策者会受到前面决策者的影响。Bikhchandani，Hirshleifer和Welch(1992)提出了信息流(informationcascade)的概念，进入信息流是指决策者将忽略自己的私有信息，而依靠观察前面决策者获取信息。 信息流一经形成在不被打扰的情况下将阻止新的信息进入，最终产生无效率的 结果，而且信息流的产生和信息传递的次序有关，他们还论证了信息流具有迅 速性、随机性和脆弱性。Avery和Zemsky(1998)采纳外生序列信息流模型的主 要观点，解释股票市场和衍生金融工具市场从众行为，他们认为如果股票价格 仅由一维的不确定性如不确定的指令流控制则从众行为发生的程度将较低，但 实际上股票价格由多维的不确定性支配，而衍生证券增加股票价格的维度，协 助定价过程，使从众行为和价格泡沫减少，因为多维的股票价格可匹配揭示多 维的不确定性。Park和Sabourian(2006)通过修改Avery和Zemsky(1998)模型 的信息结构后，证明即使股票价格仅由一维的不确定性支配，从众行为仍会发
国外基于模型的系统工程方法研究与实践 王崑声袁建华陈红涛蒲洪波 引言 自上世纪60年代以来，系统工程一直是国外航天和国防领域所惯常采用的研制管理方法，保障了自“大力神”导弹及阿波罗计划以来众多项目的成功。然而，自1969年形成美国军用标准《系统工程管理》（Mil-Std-499）以来，该方法变化很小。与此同时，系统的规模和复杂性却在显著地增长，传统系统工程（Traditional Systems Engineering，TSE）方法已经不能满足需求。 2012年1月，在NASA的项目管理挑战研讨会上（PM Challenge），来自约翰逊航天中心的技术人员介绍了在航天服开发中应用“基于模型的系统工程”（MBSE，Model-Based Systems Engineering）的情况。目前，NASA所属的兰利航天中心、喷气推进实验室等都在项目研发、技术管理等方面积极地应用MBSE方法。MBSE作为一种新的范式（Paradigm），NASA、DoD、ESA等政府组织和相关承包商积极在项目中应用，IBM等软件和方案提供商也在积极地开展研究，并开发相关的支持环境。有关MBSE的研究与应用正在快速地扩展开来，影响越来越大。MBSE方法已经成为最近几年系统工程界研究与应用的热点。 一、基于模型的系统工程的概念与内涵 2007年，国际系统工程学会（INCOSE）在《系统工程2020年愿景》中，给出了“基于模型的系统工程”的定义：基于模型的系统工程是对系统工程活动中建模方法应用的正式认同（formalized application of modeling），以使建模方法支持系统要求、设计、分析、验证和确认等活动，这些活动从概念性设计阶段开始，持续贯穿到设计开发以及后来的所有的寿命周期阶段。 从MBSE的定义可以看出，MBSE强调了建模方法的应用问题。我们知道，模型就是针对建模对象（研究对象）中建模者感兴趣的某些方面特征的近似表征，建模就是运用某种建模语言和建模工具来建立模型的过程，仿真是对模型的实施
信息行为模型 整体信息行为模型、信息获取行为模型、信息查找行为模型 信息行为模型分层 信息行为、信息获取行为、信息查找行为 整体信息行为模型 Macro, global, general 信息行为模型有很多，其中最有影响是的威尔逊提出的行为模型 威尔逊信息行为模型（1981） 威尔逊信息行为模型（1995） 威尔逊信息行为模型（1981) 產生需求 資訊尋求行為 ?透過系統 ?尋求他人信息：有時候，讀者會不透過系統，而向他人尋求資訊協助。 信息交換：
?較弱的互相依存關係：譬如年經的科學家往在同樣層級的資深科學家尋求資訊。 ?較強的妨礙進展關係：譬如在同一等級，較低程度的人害怕在較高程度的人前表現他的無知。 信息尋求如果成功，所找的資訊也許可完整或部分地滿足其所需，或者失敗後而重新檢索的流程（重新由產生需求開始）。 部分的尋求資訊行為也可藉由他人的資訊轉換而獲得資訊。 威尔逊信息行为模型（1981） （一）该模型的贡献： 1勾勒了信息行为包括的研究领域 2信息获取行为始于信息需求，需求是信息行为的逻辑起点。 3信息行为之间的关系 （二）该模型的局限? 请大家思考 F i g u r e3-I n f o r m a t i o n n e e d s a n d s e e k i n g
I n f o r m a t i o n n e e d s a n d s e e k i n g Wilson認為人類最基礎的需求可以歸納為三種 一、生理的需求（Physiological Needs）：例如空氣、 水、食物。 二、情感的需求（Affective Needs, sometimes called psychological or emotional needs）：例如自我 實現、權威地位。 三、認知的需求（Cognitive Needs），例如學習新技 能、智能的滿足。 I n f o r m a t i o n n e e d s a n d s e e k i n g 在這模型當中，Wilson認為這三種需求是相互關連的，為了滿足人類生理、情感和認知的需求，一個人可能會搜尋資訊，甚至進行資訊尋求行
第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
大数据治理系列，第一部分：大数据治理 统一流程模型概述和明确元数据管理策略大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值 在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。本文主要介绍大数据治理的基本概念和大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”。 大数据治理概述 （狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。（广义）大数据可以分为五个类型：Web和社交媒体数据、机器对机器（M2M ）数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。 ?Web和社交媒体数据：比如各种微博、博客、社交网站、购物网站中的数据和内容。 *M2M数据：也就是机器对机器的数据，比如RFID数据、GPS数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。 ?海量交易数据：是各种海量的交易记录以及交易相关的半结构化和非结构化数据，比如电信行业的CDR、3G上网记录等，金融行业的网上交易记录、core
banking记录、理财记录等，保险行业的各种理赔等。 ?生物计量学数据：是指和人体识别相关的生物识别信息，如指纹、DNA、虹膜、视网膜、人脸、声音模式、笔迹等。 ?人工生成的数据：比如各种调查问卷、电子邮件、纸质文件、扫描件、录音和电子病历等。 在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。在传统系统中，数据需要先存储到关系型数据库/数据仓库后再进行各种查询和分析，这些数据我们称之为静态数据。而在大数据时代，除了静态数据以外，还有很多数据对实时性要求非常高，需要在采集数据时就进行相应的处理，处理结果存入到关系型数据库/数据仓库、MPP数据库、Hadoop平台、各种NoSQL数据库等，这些数据我们称之为动态数据。比如高铁机车的关键零部件上装有成百上千的传感器，每时每刻都在生成设备状态信息，企业需要实时收集这些数据并进行分析，当发现设备可能出现问题时及时告警。再比如在电信行业，基于用户通信行为的精准营销、位置营销等，都会实时的采集用户数据并根据业务模型进行相应的营销活动。 大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。大数据治理人员需要定期与企业高层管理人员进行沟通，保证大数据治理计划可以持续获得支持和 帮助。相信随着时间的推移，大数据将成为主流，企业可以从海量的数据中获得更多的价值，而大数据治理的范围和严格程度也将逐步上升。为了更好地帮助企业进行大数据治理，笔者在IBM数据治理统一流程模型基础上结合在电信、金融、政府等行业进行大数据治理的经验，整理了大数据治理统一流程参考模型，整个参考模型分为必选步骤和可选步骤两部分。
网络环境下用户信息行为分析的现状研究 一、引言 随着互联网的普及和网上资源的丰富，网络用户增长迅速，工信部称，截至2012年第三季度，中国互联网用户达5.5亿人，同比增长44.1%，总规模达5万亿人民币，同比增长13.7%。网络环境下的用户信息行为与传统用户信息行为相比较，发生了很大的变化，无论是从网络接入方式、网络接入地点、上网时间还是从网民的年龄、性别、学历、职业等都呈现出不同的特性。[1]这对互联网的安全和管理都提出了严峻的考验，同时网络带宽和网络中流量迅猛增加，网络用户增长速度加快，因此如何在网络用户不断增加的情况下实现网络中海量数据的有效存储和处理以及发现网络数据中存在的网络攻击并做出有效的判断和处理成为网络安全研究的重点。[2]因此，有必要在网络环境下加强对网民上网行为的分析。 二、国外对网络用户信息行为分析的研究 国外对网络环境下用户行为的研究起步于20世纪80年代，主要是通过研究用户的行为特征和规律来实现网络监测和网站的优化。当前，国外对网络用户行为特征的研究转向单个网站的用户访问内容以及特定的目标人群的网络访问行为，从而实现网络体系结构的改进和网络资源的优化。国外研究网络环境下用户行为的模型主要有以下几种：用来刻画系统可见的外部行为的时序模型LOTOS；通过观测到的概率分布来表现观测向量的隐马尔科夫模型HMM；用于分析网络复杂性的网络用户行为模型GOMS；以及采用表格结构来描述用户和界面交互实体的UAN模型。[3] 三、国内对网络用户信息行为分析的研究 我国对网络用户信息行为分析的研究尚处于初步阶段，主要通过对服务器日志分析挖掘用户在查询、检索等方面所具有的行为特征，从而为入侵检测、网络行为审计以及网络复杂模型的分析等提供参考，从而实现网站优化、预测网络行为以及保障网络安全等。[4] （一）网络环境下用户信息行为的涵义 关于网络环境下信息行为的涵义，没有一个特定的概念，学界有很多不同的
国外数据治理模型比较 （来源：图书馆论坛， 2018-06-19） 摘要：[目的/意义]深入探析国外数据治理模型的构成要素、治理特点、优势与不足等，为我国数据治理模型的构建提供理论基础与实践参考。[方法/过程]采用文献调研和网络调查法，对比分析国外4个典型数据治理模型，总结优劣之处。[结果/结论]国外数据治理模型各具特色，结合对比分析的结果，遵循由明确治理模型的原则与目的到理论回归实践的逻辑思路，从数据治理原则与目的、数据治理利益相关者、数据治理技术与系统、数据治理要素关系四个视角提出建议，以期为我国的数据治理模型构建提供借鉴与参考。 引言 继十八届三中全会首次提出国家治理体系和治理能力现代化之后，十九大对此进一步提出了明确的要求。由于国家治理体系体现的是数量与结构，治理能力体现的是品质与能力，而治理体系是一项系统工程，所以在治理体系和治理能力建设方面，应重结构提品质，分类细化治理，通过实现国家治理体系和治理能力现代化，实现其它目标。同样的，在学术界，通过实现数据治理，将提升数据管理，确保数据质量，形成开放共享的新局面等。研究人员指出数据治理是决策、职能以及操作流程有机组合的系统，并且人们对这些数据资产承担责任W。而构建一个数据治理模型，能为组织的数据治理工作提供直观清晰的操作指南与行动方针[2]。 一、数据治理模型概述 通过对国内外文献及相关网站的广泛调研，发现国外数据治理始于2004年在企业管理中的探讨[3]，2005年后陆续有学者对其展开研
究，讨论数据治理在企业、政府等领域发挥的影响与作用[4_6]。国内数据治理的研究大多集中在计算机、行政学以及金融等领域。包冬梅在借鉴国外数据治理模型框架的基础上，首提我国高校图书馆数据治理框架CALib[7]。此外，国内己有多位学者从数据治理的内涵、要素、模型等角度进行述评，指出体系、模型等的设计是未来研究的重点方向，治理实践是其最终目的[8_9]。 通过在Web of science数据库中检索"data governance"相关的论文，发现国外研究集中在案例分析方面，指出行业或企业缺乏数据治理这一事实。例如，调查发现西澳大利亚警察枪支管理系统和卫生信息系统存在很多数据问题，数据管理人员对本系统数据的准确性没有信心，无法落实数据责任，这两个案例强调非常真实的数据管理问题，相关学者指出这些问题不是规则或技术造成的，而是由于缺乏完善的数据治理[10]。在第五届欧洲信息管理与评估会议中(European Conference on Information Management and Evaluation，简称ECIME)，研究人员调查中小企业对数据治理的看法，以及数据治理模型是否适用于中小企业等问题。结果显示，尽管许多模型具有适应性和可扩展性，但缺乏可操作性，无法满足许多中小企业的要求。更需关注的是，大多数中小企业不承认数据的内在价值，没有将数据视为具有支持其业务流程的系统而独立存在。显然，随着大数据浪潮的推进，数据治理却并未普及，组织中缺乏数据治理的现象依然大量存在，组织各阶层管理人员对数据治理的重视程度依然欠缺。学术界对数据治理研究的透彻与全面，并不能代表组织机构愿意接受理论，使用模型。宄其根源，数据治理难以落实的原因可归纳为以下几点，首先组织内部的不同团体之间缺乏沟通与协调，导致数据信息滞留。其次，组织人员对数据资产无责任意识，无法确保数据质量，没有重视数据治理等。因此，构建数据治理模型是必要的，同时模型的可操作性和
MBD: Model-based design 河北优控新能源科技有限公司自主研发的发动机控制器（ECU），电动车控制器（VCU）,变速箱控制器（TCU），混动动力控制器（HCU）都采用模块化设计，功能多样化，支持不同的需求。 软件模型 下面详细介绍下基于模型设计的定义及基本步骤。 基于模型的设计(MBD)是一种用数字化和可视化的方法来解决问题和设计相关复杂控制的算法,是一种信号处理和通信系统。它被广泛应用在许多动向控制、工业设备、航空航天和汽车应用领域。基于模型的设计方法应用于嵌入式软件设计。 概述 基于模型的设计在整个设计过程中提供了一个有效方法来建立一个共同通信框架，同时支持开发周期(“V”图)。在基于模型控制系统的设计、开发体现在这四个步骤: 模型设计建设； 模型控制器的分析和合成； 模型和控制器的模拟 集成所有这些阶段模型的控制器。 基于模型的设计范式与传统的设计方法有着显著的不同。设计人员可以使用基于模型的设计来定义模型，采用连续时间和离散时间的建筑块，而不是使用复杂的结构和广泛的软件代码，设计人员可以使用模型为基础的设计。这些内置的模型与仿真工具，可以导致快速原型，软件测试和验证。不仅是测试和验证过程增强，而且，在某些情况下，硬件在环仿真可以使用新的设计范例，以执行测试的动态效果更快速，更有效地比传统的设计方法。
历史 电时代的曙光带来了许多创新和先进的控制系统，早在20世纪20年代的工程、控制理论与控制系统这两个方面的融合，使大型集成系统成为可能。在那些早期的控制系统中，通常在工业环境中使用。大型过程设备开始使用过程控制器，用于调节连续变量，如温度，压力和流量。内置梯形网络的电气继电器是第一个独立的控制设备，自动化的整个生产过程。 控制系统获得的势头，主要是在汽车和航空航天部门。在上世纪五十年代和60年代，在嵌入式控制系统中对空间产生了兴趣。工程师建造的控制系统，如发动机控制单元和飞行模拟器，这可能是部分的最终产品。到第二十世纪末，嵌入式控制系统是无处不在的，如洗衣机和空调，即使是白色的产品包含复杂和先进的控制算法，使他们更“智能”。 1969年,介绍了第一个以计算机为基础的控制器。这些早期的可编程序逻辑控制器(PLC)模仿现有的离散控制操作技术,计算机技术的出现为过程和离散控制市场带来了巨大的转变。现成的桌面含有足够的硬件和软件可以运行整个过程处理单元,执行复杂的，并建立了一个分布式控制系统（集散控制系统）的控制算法或工作。 基于模型的设计步骤 基于模型设计方法的主要步骤是: 1 模型设计建设。模型建设是基于数据驱动，或者是基的第一原则。数据驱动的模式设计采用的技术，如系统识别。通过对实际系统中的原始数据的获取和处理，选择一个数学模型，并选择一个数学模型来识别模型的数学模型。各种各样的分析和模拟，可以使用所确定的模型，它被用来设计一个基于模型的控制器进行执行。第一原则为基础的建模是基于创建一个框图模型，实现已知的微分代数方程组的动态。一种类型的第一原则为基础的建模是物理模型，其中一个模型包括在连接块，代表实际的植物的物理元素。 2 控制器分析和集成。设想在步骤1中的数学模型被用于识别模型的动态特性，然后控制器可以根据这些特性合成。 3，离线仿真和实时仿真。根据复杂的动态系统时间响应,对随时间变化的输入进行了研究。这是通过模拟一个简单的LTI（线性时不变）模型，或通过模拟一个非线性模型的控制器进行。仿真允许规范、要求和建模出现错误时立即可以被发现,而不是在之后的设计工作才被发现。实时仿真可以通过自动生成代码的控制器开发的步骤2。此代码可以部署到一个特殊的实时原型计算机可以运行的代码和控制植物的经营。如果一个工厂原型是不可用，或在原型测试是危险的或昂贵的，代码可以自动生成从工厂模型。该代码可以部署到特定的实时计算机，可以连接到目标处理器与运行控制器代码。因此，一个控制器可以实时测试的实时工厂模型。 4，部署。理想情况下,这是通过开发的步骤2自动从控制器生成代码。控制器将不太可能在实际系统中进行模拟，所以迭代调试过程是通过对实际分析结果目标和更新的控制器模型。基于模型的设计工具，允许在一个统一的视觉环境中执行这些所有迭代步骤。
1什么是专家系统。有什么特点和优点？ 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统特点： 启发性，能够运用专家的知识进行推理判断与决策 透明性，能够解释推理过程和回答用户问题 灵活性，能不断增长知识，更新知识库 专家系统的优点，自己课后了解一下。 2专家系统由哪些部分构成？各部分的作用？ 知识库；综合数据库；推理机；解释器；接口 知识库，存储各领域专家的专门知识。静态。硬盘 综合数据库，存储初始问题数据和推理过程的中间数据。内存推理机，根据知识进行推理并导出结论。ＣＰＵ 接口，用户界面，和用户进行交互。向用户提问，回答用户问题，并进行必要的解释。
知识获取机制是将专业知识转换成机器能理解的表达形式。 解释机制向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）？计算机是如何得出最终结论的（How）？ ３专家系统的分类，自己课下了解。 ４建造专家系统的关键步骤。 专家系统团队关系图
是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键。因此知识表示是设计专家系统的关键 一．设计初始数据库 二．原型机的开发与实验 三．知识库的改进与归纳 建立专家系统的步骤图６．３P156页 ５基于规则的专家系统
知识库：包含解决问题用到的领域知识，知识表达成为一序列规则。每个规则使用IF(条件)THEN(动作)结构指定的关系。当满足规则的条件部分时，便激发规则，执行动作部分。 数据库：包含一序列事实（一个对象及其取值构成了一个事实），所有的事实都存放在数据库中，用来和知识库中存储的规则的IF（条件）部分相匹配。 3. 基于规则的专家系统的推理机制 推理机制分为两大类：前向连接和后向链接 前向链接就是根据已有事实推断出新的事实。例如已知事实A is x，根据规则IF A is x THEN B is y。获得B is y。然后将B is y加入数据库。再寻找新的规则，即IF B is y THEN ….。
数据建模目前有两种比较通用的方式1983年，数学建模作为一门独立的课程进入我国高等学校，在清华大学首次开设。1987年高等教育出版社出版了国内第一本《数学模型》教材。20多年来，数学建模工作发展的非常快，许多高校相继开设了数学建模课程，我国从1989年起参加美国数学建模竞赛，1992年国家教委高教司提出在全国普通高等学校开展数学建模竞赛，旨在“培养学生解决实际问题的能力和创新精神，全面提高学生的综合素质”。近年来，数学模型和数学建模这两个术语使用的频率越来越高，而数学模型和数学建模也被广泛地应用于其他学科和社会的各个领域。本文主要介绍了数学建模中常用的方法。 一、数学建模的相关概念 原型就是人们在社会实践中所关心和研究的现实世界中的事物或对象。模型是指为了某个特定目的将原型所具有的本质属性的某一部分信息经过简化、提炼而构造的原型替代物。一个原型，为了不同的目的可以有多种不同的模型。数学模型是指对于现实世界的某一特定对象，为了某个特定目的，进行一些必要的抽象、简化和假设，借助数学语言，运用数学工具建立起来的一个数学结构。 数学建模是指对特定的客观对象建立数学模型的过程，是现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示，是构造刻画客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。 二、教学模型的分类 数学模型从不同的角度可以分成不同的类型，从数学的角度，按建立模型的数学方法主要分为以下几种模型：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。 三、数学建模的常用方法 1.类比法 数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系，
简谈基于模型的系统工程概述 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 0引言 伴随中国航空工业的发展，航空产品经历了从机械到机械、电子到机械、电子、软件等多学科高度综合的过程，其体系也经历了从分立式到联合式、综合式、高度综合式的发展历程。在系统体系的演变历程中，系统功能的互操作由独立向基于共享资源的交互演进，接口定义由功能性的聚合、松耦合向高度综合、紧耦合的方向发展，集成工作由简单功能向更加复杂的功能发展，系统的互联由离散向高度网络化的互联发展，系统失效模式由透明化的简单行为向不透明的复杂综合行为发展。 目前，在航空系统工程实施过程中，产生的信息均是以文档的形式来描述和记录。随着近年来中国航空型号研制数量大幅度增加，系统复杂度和规模不断提高，跨学科、交叉学科系统的出现，基于文档的系统工程难以保证产品数据一致性、数据的可追溯性等需求。 为了应对类似的挑战，在国际航空领域，NASA
在原有系统工程研制模式的基础上采用了国际系统工程组织(INCOSE)提出的基于模型的系统工程(Model-basedSystemsEngineering，MBSE)[1]管理新模式和实现技术。基于模型的系统工程思想是通过建立和使用一系列模型对系统工程的原理、过程和实践进行形式化控制，通过建立系统、连续、集成、综合、覆盖全周期的模型驱动工作模式帮助人们更好地运用系统工程的原理，大幅降低管理的复杂性，提高系统工程的鲁棒性和精确性，将整个系统工程作为一个技术体系和方法，而不是作为一系列的事件。本文通过从当前遇到的问题、推行基于模型的系统工程的必要性、优势、未来的挑战等几个方面进行了较为详细的阐述。 1TSE的概念 传统的系统工程用各种文本文档构建系统架构，其中的产出物是一系列基于自然语言的、以文本格式为主的文档，比如用户的需求、设计方案，当然也包括一些用实物做成的物理模型等。例如火箭的总体布局方案、推进系统、控制系统等分系统的设计方案以及弹道方案、分离方案等。把这些文档串起来的东西是一系列的术语及参数，这些术语对系统进行了定性描述。各种参数是系统的定量描述。各专业学科的分
最新整理儿童信息获取行为模型 儿童信息获取行为模型研究 在信息时代，传统图书馆、纸本资源、电子资源至目前赤手可热的网络资源，皆为用户提供了多元化的信息获取渠道。信息资源的丰富固然满足人们的需求，但其所带来的变动性、扩张性与信息压力亦不容小觑。尤其是儿童，由于缺乏社会经验与查找能力，往往无法察觉到自身的信息需求，或遇到问题时不知从何处着手，形成信息获取过程的阻碍。因此，身处瞬息万变的信息社会中，儿童的信息获取行为更值得xx。目前，关于信息行为的相关研究有很多，然而针对儿童群体的研究则极为有限。笔者选取xxxx少年儿童图书馆6-12岁的儿童读者为调查对象，旨在探索儿童的信息获取行为模式。 1 信息获取行为概述 1.1 信息获取行为概念 信息获取行为包括信息、获取信息的目的、查询信息的途径、信息查找的过程、信息获取障碍与信息获取的满意度等要素。当个体意识到自己内在的知识系统不足以应付当前情况，而出自本能地感受到需要更多信息协助解决问题，因而采取一系列活动搜寻信息使自身的需求得到满足，这个动作便是信息获取行为。但信息获取行为也可能包括不具有特定目的的信息需求内涵，例如儿童好奇心强，且他们日常生活、学习上信息需求相对较少，有时获取信息只是单纯地满足个人好奇心或求知的欲望。 实际上，信息获取行为的范围涵盖甚广，正如黄幕萱教授提出那样，所谓信息获取行为，即用户从体会信息需求至满足信息需求中间所产生的一系列活动，分为五个步骤：（1）觉察信息需求;（2）表达问题;（3）选择信息渠道;（4）寻找信息;（5）满足信息需求。
1.2 信息获取行为一般模型 目前，国外已经有比较成熟的信息获取行为模型的研究成果，最受瞩目的有威尔逊（T.D.wilson）的信息获取行为概念模型、埃利斯（Ellis）的信息查寻行为模型、库尔斯奥（Kuhlthau）的信息查寻行为模型和德尔文（B.Dervin）的信息查寻行为模型4种，其中威尔逊的模型流传最为广泛。 Wilson 1981年的模型将信息需求类型、影响信息需求的因素以及信息获取行为障碍包含其中，1999年的模型将信息获取行为整个过程完整勾勒了出来。但是，Wilson的信息获取行为概念模型有两个不甚完美的地方：（1）它是一个范式模型，没有针对个别群体（比如儿童群体）的特点;（2）其将信息需求类型，影响信息需求的因素，信息获取行为障碍以及信息获取行为过程分别放在了两个模型中。本文专门研究儿童的信息获取行为，探究儿童在信息获取行为过程中运用的信息获取渠道、遇到的阻碍与解决方法。将信息需求、信息获取渠道和信息获取行为影响因素及其相互间的关系集中在一个模型呈现出来。 2 研究方法与数据处理 2.1 研究方案 2.1.1 问卷调查法 笔者在xxxx少年儿童图书馆对6～12岁的儿童实施问卷调查。最终发放问卷300份，回收296份，有效问卷276份。问卷回收率为98.7%，问卷有效率为92%。 2.1.2 焦点小组讨论法 由相关工作人员协助，从xxxx少年儿童图书馆海珠分馆参与正式调查的儿童中抽取不同年龄的男女儿童各6人，共12人进行小组讨论。讨论的问题主要有：
基于模型的系统工程（MBSE）的案例研究 第 1 部分: IBM Rational Harmony 的集中式系统模型 建模自出现以来，一直是系统工程的重要组成部分。在过去十年中，工程师们已经大幅增加基于模型的技术的使用，并发展出一门新的学科，基于模型的系统工程（Model-Based Systems Engineering, MBSE）。这门学科与传统的系统工程不同，它强调中央系统模型，该模型同时捕捉系统需求和满足这些需求的设计决策。除了作为系统工程的工作构件的知识库之外，还可以通过模拟系统模型来验证成本、性能研究和设计选择。IBM Rational Harmony for Systems Engineers 等广泛应用的 MBSE 流程重点关注的是系统功能分析，也就是说，关注如何将功能要求转换为一致的系统操作描述。然后，使用系统操作获得所分配系统架构块之间的端口和接口。这些接口形成了各子系统之间的正式切换的基础。 Mohit Choudhary, 系统工程师, RealTime TechSolutions 2012 年 3 月 23 日 内容 本系列的这一部分旨在通过一个案例研究来探讨标准 MBSE 流程。首先，我们根据 UAV（无人驾驶飞机）地面站控制器的设计来拟定这个案例研究的范围。然后，我们会介绍 Rational Harmony 系统工程流程的基本概念、工作流和工作产品。最后，我们通过定义任务流来实现 UAV 地面站控制器的设计，同时构造每个阶段所需的构件。 案例研究 本案例研究基于对少部分 UAV 地面站控制器的设计分析，这些控制器的功能必须符合表 1 中的要求。 表 1. UAV 地面站控制器需求
第一章 一、名词解释 1.系统：系统是由两个以上有机联系、相互作用的要素所构成，具有特定功能、结构和环境的整体。 2.系统工程：用定量与定性相结合的系统思想和方法处理大型复杂系统的问题，无论是系统的设计或组织的建立，还是系统的经营管理，都可以统一的看成是一类工程实践，统称为系统工程。 3.自然系统：自然系统主要指由自然物（动物、植物、矿物、水资源等）所自然形成的系统，像海洋系统、矿藏系统等。 4.人造系统：人造系统是根据特定的目标，通过人的主观努力所建成的系统，如生产系统、管理系统等。 5.实体系统：凡是以矿物、生物、机械和人群等实体为基本要素所组成的系统称之为实体系统。 6.概念系统：凡是由概念、原理、原则、方法、制度、程序等概念性的非物质要素所构成的系统称为概念系统。 二、判断正误 1.管理系统是一种组织化的复杂系统。( T ) 2.大型工程系统和管理系统是两类完全不同的大规模复杂系统。( F ) 3.系统的结构主要是按照其功能要求所确定的。( F ) 4.层次结构和输入输出结构或两者的结合是描述系统结构的常用方式。( T) 三、简答 1.为什么说系统工程时一门新兴的交叉学科？ 答：系统工程是以研究大规模复杂系统为对象的一门交叉学科。它是把自然科学和社会科学的某些思想、理论、方法、策略和手段等根据总体协调的需要，有机地联系起来，把人们的生产、科研或经济活动有效地组织起来，应用定量分析和定性分析相结合的方法和电子计算机等技术工具，对系统的构成要素、组织结构、信息交换和反馈控制等功能进行分析、设计、制造和服务，从而达到最优设计、最优控制和最优管理的目的，以便最充分填发挥人力、物力的潜力，通过各种组织管理技术，使局部和整体之间的关系协调配合，以实现系统的综合最优化。 系统工程在自然科学与社会科学之间架设了一座沟通的桥梁。现代数学方法和计算机技术，通过系统工程，为社会科学研究增加了极为有用的定量方法、模型方法、模拟实验方法和优化方法。系统工程为从事自然科学的工程技术人员和从事社会科学的研究人员的相互合作开辟了广阔的道路。 2.简述系统的一般属性 答： （1）整体性：整体性是系统最基本、最核心的特征，是系统性最集中的体现； （2）关联性：构成系统的要素是相互联系、相互作用的；同时，所有要素均隶属于系统整体，并具有互动关系。关联性表明这些联系或关系的特性，并且形成了系统结构问题的基础； （3）环境适应性：任何一个系统都处于一定的环境之中，并与环境之间产生物质、能量和信息的交流。环境的变化必然会引起系统功能及结构的变化。 除此之外，很多系统还具有目的性、层次性等特征。
一种基于规则的专家系统改进模型及其应用 摘要：针对现有基于规则的专家系统模型在实际应用中的不足，提出一种相对完善的改进模型，该模型中规则知识库采用“IF THEN SO THAT”闭环结构；在其中引入了模糊集理论与概率理论，并实现了定性知识与定量知识融合；然后，对改进模型的应用场景进行了探讨。 ABSTRACT: For lack of the existing rule-based expert system model in practical applications, we propose a relatively perfect improved model, In this model，the rule knowledge base using "IF THEN SO THAT" closed-loop structure；In which we introduce fuzzy set theory and probability theory, and we realize the integration of qualitative knowledge and quantitative knowledge; then, the application scenarios of this improved model were discussed. 关键字：专家系统；基于规则；知识结构；推理机 KEY WORDS: Expert system; Rule-Based; Knowledge structure; Inference engine 1. 引言 专家系统是人工智能领域最活跃、最有成效的分支，应用人工智能技术和计算机技术，根据一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，能够解决那些需要人类专家处理的复杂问题[???]。 早期的专家系统大部分都基于规则，而且到目前为止，基于规则的专家系统也是应用最广泛的人工智能系统之一[???]。基于规则的专家系统相对其它人工智能技术，最大的优点是能够充分利用已有的知识和经验，不需要依赖海量学习数据；并且专家系统不需要依赖完整的、确定的数学模型，即可实现对复杂问题的求解[???]。
系统工程课程总结 一.知识梳理 第一章: 1.早期的系统思想具有”只见森林”和比较抽象的特点.15世纪以后的系统思想具有”只见树木”和比较具体化的特点.19世纪自然科学取得巨大成就,尤其是能量转化,细胞学说,进化论这三 大发现,这个阶段的系统思想具有”先见森林,后见树木”的特点. 2.信息论是研究信息的提取,变换,存储与流通等特点和规律的理论. 3.中国学者在系统工程领域的代表作有钱学森的《工程控制论》，华罗庚的《统筹法》和许国志的《运筹学》。 4.系统工程的研究对象是组织化的大规模复杂系统。 5.系统是由两个以上有机联系，相互作用的要素组成，具有特定的功能，结构和环境的整体。该定义有以下四个要点：①系统及其要素②系统和环境③系统的结构④系统的功能 6.系统的一般属性：①整体性②关系统联性③环境适应性 7.大规模复杂系统的特点：①系统的功能和属性多样②系统通常由多维且不通质的要素构成③一般为人—机系统，而人及其组织或群体表现出固有的复杂性④由要素间相互作用关系所形成的系统结构日益复杂化和动态化⑤具有规模庞大和经济性突出等特点。 8.系统的类型：①自然系统和人造系统②实体系统和概念系统③动态系统和静态系统④封闭系统和开放系统（封闭系统是指系统和环境之间没有物质，能量和信息的交换，因而呈现出一种封闭状态的系统） 9.系统工程：用定量和定性相结合的系统思想和方法处理大型复杂系统的问题，无论是系统的设计或组织建立，还是系统的经营管理，都可以统一的看成是一类工程实践，统称为系统工程。 10.软件工程处理的对象主要是信息，着重为决策服务。 第二章： 11.系统工程方法论：就是分析和解决系统开发，运作及管理实践中的问题所应遵循的工作 程序，逻辑步骤和基本方法。 12.霍尔三维结构是由美国学者A.D.霍尔等人在大量工程实践的基础上，于1969年提出的。霍尔三维结构集中体现了系统工程方法的系统化，综合化，最优化，程序化和标准化等特点。 13.霍尔三维结构：①时间维②逻辑维③知识维（专业维） ▲时间维表示系统工程的工作阶段或进程。系统工程工作整个过程或寿命周期分为七个阶段：①规划阶段②设计阶段③分析或研制阶段④运筹或生产阶段⑤系统实施或“安装”阶段⑥运行阶段⑦更新阶段。其中规划，设计与分析或研制阶段共同构成系统的开发阶段。 ▲逻辑维是指系统工程每个阶段工作所应遵循的逻辑顺序和工作步骤。一般分为：①摆明问题②系统设计③系统综合④模型化⑤最优化⑥决策⑦实施计划 ▲知识维的内容表征从事系统工程工程工作所需要的知识。 霍尔三维结构强调明确目标，核心是最优化。 14.切克兰德方法论的主要内容：①认识问题②根底定义③建立概念模型④比较及探寻⑤ 选择⑥设计与实施⑦评估与反馈 切克兰德方法论的核心是“比较与探寻” 15.系统分析概念：是运用建模及预测，优化，仿真，评价等技术对系统的各有关方面进行