系统集成知识点归纳总结 软件工程:需求分析、设计、编码和测试 软件需求的分析方法(功能需求,非功能需求,设计约束) 1)结构化分析(Structured Analysis):是面向数据流的分析方法,(分层的)数据流图,数据字典,描述加工逻辑的结构化语言判定表判 定树是SA的工具 数据流图描述了对数据的处理流程,用来建立系统的逻辑模型 数据字典在需求分析阶段建立,通常作为数据流图的补充说明 数据字典最重要的作用是作为分析阶段的工具。在结构化分析,数据字典的作用是给数据流图上每个成分加以定义和说明 E-R 通常在需求分析后建立的实体关系模型,可用于描述数据流图数据存储及其之间的关系 需求分析阶段会用到层次方图,用例图,IPO图,不会用到N-S图IPO图:模块的输入输出,处理内容,模块的内部书库和调用关系N-S盒图,程序流程图,PAD图用于表示软件模块的执行过程,而E-R 图不适用 软件需求说明书是需求分析阶段最后的成果之一,包含数据描述功能描述,性能描述,不包含系统结构描述 SRS(Software Requirements Specification), 软件需求说明书 的编制是为了使用户和软件开发者双方对该软件的初始规定有一个共
同的理解,使之成为整个开发工作的基础。包含硬件、功能、性能、输 入输出、接口需求、警示信息、保密安全、数据与数据库、文档和法 规的要求 一个软件系统的生命周期包含可行性分析和项目开发计划,需求分析,设计(概要设计和详细设计),编码,测试维护 程序流程设计在详细设计和实现阶段,软件的总体结构设计在概要设计,并在概要设计说明说进行说明 详细设计:程序流程设计,代码设计,数据库设计,人机界面设计 软件设计包软件的结构设计,数据设计,接口设计和过程设计 结构设计:定义软件系统各主要部件之间的关系 软件测试的对象包括源程序,目标程序,数据及相关文档 软件的完全测试是不可能的原因:输入输出量太大,输出结果太多以及路径组合太多,测试依据没有同统一的标准 软件测试可以分为单元测试,集成测试,(确认测试),系统测试,验收测试 白盒测试:根据程序内部结构进测试,对程序的所有逻辑分之进行测试,逻辑覆盖属于典型的白盒测试,,在进行动态测试时,需要测试软件内部的结构和处理过程,不需要测试产品功能;在进行静态测试时有静态结构分析法,静态质量度量法,代码检查法
第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。
周新建 文章编号"#$$%&’()’*)$$$+$,&#$)-&$% 面向设计的集成产品装配模型 周新建#.丁阳喜#.张申生).步丰林) *#华东交通大学.南昌%%$$#%/)上海交通大学.上海)$$$%$+ 摘要"首先介绍了装配模型的研究现状.分析了装配模型的几种表示方式及其优点0缺点.然后提出了一种面向设计的基于广义键和层次结构模型的集成产品装配模型1这一装配模型能够描述产品的层次信息.描述零部件之间的位置关系信息0连接关系信息0运动关系信息0传动关系信息和配合关系信息.还能够描述零部件的设计参数及其约束关系0分析特征等非工程语义信息1基于产品几何模型和装配模型的设计系统.能够支持产品自上而下0逐步求精的设计过程和并行产品设计过程1 关键词"产品建模/装配模型/层次模型/广义键 中图分类号"23%4#5()文献标识码"6 引言 产品设计的过程是一个复杂的创造过程1由于设计者的不同0产品的设计内容不同.使设计过程有很大的差异.但设计过程的功能观点却得到了普遍的认同.即以一定的几何结构实现产品的功能.从而达到产品的设计要求7#.)81一般说来.只有一组零件相互配合.形成特定的装配关系.才能保证整个产品功能的实现.因而在绝大多数的产品设计中.设计者主要关心的是由一些零件结合形成的装配体1因此.支持自上而下设计0支持并行设计的产品装配建模技术成为研究的热点1 传统的工程图是联系设计与制造的工程语言.它反映了设计制造的基本信息需求1在零件图中和装配图中包括的信息有些是显式的.而有些是隐式的.需要工程师运用相关的领域知识来理解1工程图上表达的这些信息反映了设计制造对产品局部信息和全局信息的需求.显然面向计算机的产品模型必须包括它1现有的96:系统可以较好地表达零件的信息.而对于装配信息的表达是有限的1因此.必须建立一个产品的装配模型来描述这些信息.以满足产品设计与制造过程对产品装配信息的需求1 产品装配建模的关键技术之一是建立一个能够描述产品的层次信息0装配关系信息0设计参数及其约束关系信息等的产品装配模型1 #产品装配模型研究现状 装配模型的研究开始于)$世纪($年代1主要的发展趋势是由连接图表达的拓扑结构关系模型向树结构表达的层次模型发展1装配信息模型的核心问题是如何在计算机中表达和存储装配体组成部件之间的相互关系1;<=>=?@A B 等7%8开发的几何建模系统6C2D36E E采用了关系模型.用节点表示零件或装配体.联结弧表示零部件间的装配关系如装配0约束0附属等.同时联结弧还对应存在一个空 间 图#关系模型的联接图 变换矩阵.用来确定零部件间的相对位置.如图#所示1 F A G H@A B7I8提出的定位图是一种初级的层次模型.表示各零件的J9E之间具有层次性的主从关系1在装配体的定位图中.根节点是装配体的基零件.弧表示转换矩阵1层次模型是一种较为自然的装配模型描述方法.它用层次结构来表现模型的信息关系1按照装配的概念.装配体中零件的定位具有相对性.确定零件的位置在于零件J9E*JK L& =M M空间信息分析技术_王劲峰
第24卷 第3期 2005年5月地 理 研 究GEO GRA P HICAL RESEA RC H Vol 124,No 13May ,2005 收稿日期:2004210216;修订日期:2005201228 基金项目:国家自然科学基金课题(40471111)、863项目(2002AA13523021)和973项目(2001CB5103)支持。 作者简介:王劲峰(19652),上海市人,研究员,博士生导师。主要从事地球信息科学研究。 Email :wangjf @igsnrr 1ac 1cn 空间信息分析技术 王劲峰,武继磊,孙英君,李连发,孟 斌 (中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101) 摘要:在GIS 技术日趋成熟和空间数据极大丰富的今天,通过分析空间数据探索空间过程机 理正变得日益迫切。空间信息分析技术至少包括以下六个主要方面:(1)空间数据获取和预 处理;(2)属性数据空间化和空间尺度转换;(3)空间信息探索分析;(4)地统计;(5)格 数据分析;(6)复杂信息反演和预报。本文提出了解决具体应用问题一般的空间数据分析计 算、结果解释和反馈程序。认为空间过程的一般共性和作为共同的研究对象,各种不同的方 法技术最终可能导致空间数学(spatial mathematics )的产生,同时发展鲁棒的空间分析软件 包对于普及空间数学是必要的。 关 键 词:GIS ;空间信息;空间过程;空间分析;机理解释 文章编号:100020585(2005)0320464209 1 引言 随着对地观测、社会经济调查、计算机网络和格网信息处理能力的迅速提高,空间数据正在以指数方式急速增加。通用和专用的(时)空间数据结构[1]、应用于具体事物的管理信息系统、以及对这些海量空间数据进行深加工以获得高附加值的信息产品的空间信息分析技术[2]成为空间信息三大领域。 数据分析通常用统计学方法,当今流行软件包SPSS 、MA TL AB 等大大地促进了数据分析深加工及其在各领域的应用(徐建华,2002)。 但是,空间数据通常具有非独立性,这与经典统计学基本假设相驳。因此,专门的空间信息分析理论和技术正在迅速发展[3～5],已在遥感、生态环境、地球科学、社会经济等领域得到诸多成功的应用,展现出广阔的应用潜力。 2 研究动态 统计分析是常规数据分析的主要手段。然而,传统统计学在分析空间数据时存在致命的缺陷,这种缺陷是由空间数据的本质特征和传统的统计学方法的基本假设共同造成的。传统的统计学方法是建立在样本独立与大样本两个基本假设之上的,对于空间数据,这两个基本假设前提通常都得不到满足。空间上分布的对象与事件在空间上的相互依赖性是普遍存在的,这使大部分空间数据样本间不独立,即不满足传统统计分析的样本独立性前提,因而不适于进行经典统计分析[6];另一方面,有些空间数据采样困难,如某些气象台站分布在稀疏的山区,导致样本点太少而不能满足传统统计分析方法大样本的前提;地学
空间分析复习资料 一、名词解释 1、空间分析：空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。 2、网络结构模型：在网络模型中，地物被抽象为链、节点等对象，同时要关注其间连通关系。 3、空间数据模型：是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念，它为描述空间数据的组织和设计空间数据库模式提供着基本方法。 4、叠置分析：将不同层的地物要素相重叠，使得一些要素或属性相叠加，从而获取新信息的方法。包括合成叠置分析和统计叠置分析。同义词：地图覆盖分析。 5、网络分析：是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本目的是研究、策划一项网络工程如何安排，并使其运行效果最好，如一定资源的最佳分配，从一地到另一地的运输费用最低等。 6、栅格数据的聚类分析：栅格数据的聚类是根据设定的聚类条件对原有数据系统进行有选择的信息提取而建立新的栅格数据系统的方法。 7、数据高程模型：数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型。数字地形模型是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。 8、坡度：坡度是地面高程的变化率的求解，因此，坡度变率表征了地表面高程相对于水平面变化的二阶导数。 9、坡向：实际应用中，由于所建立的DEM数据常常是按从南到北获取的，所
以求出的坡向角度是与正北方向的夹角。 10、缓冲区分析：缓冲区分析是解决邻近度问题的空间分析工具之一。邻近度描述了地理空间中两个地物距离相近的程度，其确实是空间分析的一个重要手段。所谓缓冲区就是地理空间目标的一种影响范围或服务范围。 11、最佳路径分析： 12、空间插值：常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，以便于其它空间现象的分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法。 13、虚拟现实：由计算机生成的可与用户在视觉、听觉、触觉上实施交互，使用户有身临其境之感的人造环境。它在测绘与地学领域中的应用可以看作地图认知功能在计算机信息时代的新扩展。 14、拓扑分析： 15、空间数据库：地理信息系统的数据库（简称空间数据库或地理数据库）是某一区域内关于一定地理要素特征的数据集合。 16、再分类：地理信息系统存储的数据则具有原始数据的性质，所以不可以根据不同的需要对数据再进行分类和提取。由于这种分类是对原始数据进行的再次分类组织，因此称为再分类。 17、空间变换：为了满足特定空间分析的需要，需对原始图层及其属性进行一系列的逻辑或代数运算，以产生新的具有特殊意义的地理图层及其属性，这个过程称为空间变换。 18、路径分析：1）静态求最佳路径：在给定每条链上的属性后，求最佳路径。
文章编号:1001-4934(2004)02-0009-05 注塑产品动态装配模型的集成知识模型研究 索庆栋,汤礼伟,娄臻亮 (上海交通大学塑性成型系,上海200030) 摘要:基于MBR(基于模型的推理)技术,建立了注塑模具动态装配结构模型;基于RBR(基于规则的推理)技术,应用面向对象的规则模型(OOR),建立了动态装配规则的知识表示模型。最后,该文将两种知识表示模型集成,建立了完整的知识模型,为整个系统的后续工作奠定了基础。 关键词:结构模型;动态装配规则;集成知识表示 中图分类号:T P391.72 文献标识码:A Abstra ct:In th is paper,a dynamic assembly configuration of inject ion produ cts is established b ased on model based reason(MBR).Based on rule based reason(RBR),a rule representat ion model is founded by Object Oriented Ru le Model(OOR).Finally,a knowledge model is set up by integrating t he tow models,and it establish es th e solid foundation of t he follow ing research for t he assembly analysis. K ey W or ds:assembly configurat ion model;dynamic assembly rule;the integration of k nowledge represent at ion 0 引言 在基于知识的注塑模集成设计系统中,从某种意义上说,注塑模具结构设计的过程也是一个各子系统装配的过程。因此,装配在该设计系统中有很重要的意义。 国内外对装配技术研究很多[1～5]。但都没有很好的解决模架和模具其它零部件或子系统的装配。本文将知识处理技术引入到注塑模装配中,提出基于知识的注塑模具动态装配技术(在下简称动态装配)。动态装配技术能有效的支持模架零部件之间的装配、模架和模具其他零部件或子系统的装配,它的含义如下: 基于知识的注塑模具动态装配是一个随着设计展开而逐步进行的过程,它将模具零部件之间的装配关系和相关规则保存在装配知识库中,在模具装配时动态地调用装配知识库中的知识,对模具中的标准件和非标准件进行自动装配,提高模具装配的效率。 1 注塑模具动态装配结构模型 动态装配特征结构模型的基本要素包括注塑模具零部件集、装配约束等。 1.1 注塑模的零部件集和分类 根据基于功能分解的层次法,对注塑模的零部件集进行分类,如图1所示。注塑模的零件可以分为定模部分和动模部分两大部分,其中,动模板是与工作件中型芯镶块进行装配的零部件。动模部分也包括了一些子装置如侧抽、顶出等。 1.2 装配约束 装配约束知识是零件之间的相对位置和配合关系的描述,它体现了产品的功能,是装配知识中 收稿日期:2003-11-11 基金项目:上海市科学技术发展基金重点科技攻关项目(编号:015111004)作者简介:索庆栋(1978～),男,硕士研究生。9 模具技术2004.N0.2 万方数据
空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。 空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据 属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量 属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。 空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。 生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式） 空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。 空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。 空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。 常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图 主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。 空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。 茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。 优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。 茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。 箱线图&五数总结 箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1 3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。 应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。 空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。 空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布 2）均匀分布：个体间保持一定的距离，每一个点尽量地远离其周围的邻近点。在单位(样方)中个体出现与不出现的概率完全或几乎相等。 3）聚集分布：许多点集中在一个或少数几个区域，大面积的区域没有或仅有少量点。总体中一个或多个点的存在影响其它点在同一取样单位中的出现概率。 点模式的描述：1）一阶效应：事件间的绝对位置具有决定作用，单位面积的事件数量在空间上有比较清楚的变化，如空间上平均值/密度的变化。2）二阶效应：事件间的相对位置和距离具有决定作用，如空间相互
第一章信息化基础知识 1.国家信息化体系6要素 信息技术应用、信息资源、信息网络、信息技术和产业、信息化人才、信息化政策法规和标准规范。 2.新概念 N网融合：电信网、互联网、电视网、物联网、智能电网 云计算：基于互联网的服务增加，新的使用方法和交付模式，通常提供的是动态易扩展的虚拟化资源。 物联网：物物相连的互联网，其基础和核心还是互联网。物联网是利用无线射频技术、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、跟踪、定位、监控和管理的网络。其关键的三项技术为：传感器技术、无线射频技术、嵌入式技术。 IPv6：用于替代现行版本IP协议的新一代IP协议，每个人将拥有多个IP 地址。 3.电子政务 政府间的电子政务：G2G 政府对企业的电子政务：G2B 政府对公民的电子政务：G2C 政府对公务员的电子政务：G2E 4.十二金 党的工作业务系统由中共中央办公厅研究提出 5.ERP 特点：1.是统一的集成系统；2.面向业务流程的系统；3.模块化可配置的； 4.开放的系统。 功能：1.财会管理（会计核算、财务管理）；2.生产控制管理；3.物流管理（销售管理、库存控制、采购管理）；4.人力资源管理（人力资源规划的辅助决策、招聘管理、工资核算、工时管理、差旅核算）。
6.CRM简介 CRM的要点：（客户、关系、管理）坚持以客户为中心，提高客户满意度的同时增加客户忠诚度，以达到企业最大利润。 CRM的核心：认清目标客户，哪些是潜在客户，哪些是要流失的客户；开发一个新客户比维护老客户要花费更高的成本。 7.建立和完善电子商务发展的支撑保障体系 法律法规体系、标准规范体系、安全认证体系、信用体系、在线支付体系、现代物流体系、技术装备体系、服务体系、运行监控体系。（九大体系） 8.商业智能 将组织中的数据转化为知识，帮助组织进行合理有效的业务经营决策。 提供的决策分三个层次：操作层、战术层、战略层。 商业智能的实现：数据报表、多维数据分析、数据挖掘。 商业智能的主要功能：数据仓库、数据ETL、数据统计分析输出（报表）、分析功能。 9.数据库与数据仓库 数据库为实现数据捕获而设计，数据仓库为实现数据分析而设计。 10.RAID的特点： RAID0也称为Stripe(条带化)，它把连续的数据分散到多个磁盘上存取，代表了所有RAID 级别中最高的存储性能。其磁盘利用率是100%，但它不提供数据冗余。 RAIDIO利用了RAIDO较高的读写效率和RA/DI较高的数据保护和恢复能力，其磁盘利用率为1/m(m为镜像组内成员盘个数)。当m＝2时，RAIDIO的磁盘利用率最大，即50%。若RAID组内成员盘个数为n( n≥3)，则RAID5磁盘利用率为(n－1)/n。当n＝3时，RAID5的磁盘利用率最低，即66．67%。 若RAID组内成员盘个数为n(n≥4)，则RAID6磁盘利用率为(n－2)/n。当n＝4时，RAID6的磁盘利用率最低，即50%。 综上分析，RAID5、RAID6的磁盘利用率都随着RAID组内成员盘个数的增加而增大。
整理管理 整理管理的主要活动： 1.分析和理解范围 2.将产品需求和特定的标准明确记录在文档里 3.制订系统的项目管理计划 4.把完成项目需要做的工作分解为可管理的更小部分 5.采取恰当的行动使项目按照项目管理计划来实施 6.对项目状态、过程和产品进行度量和监督 7.分析并监控项目风险 整理管理的过程 项目启动 制定初步的项目范围说明书 制定项目管理计划 指导和管理项目的执行 监督和控制项目 整理变更控制 项目收尾 编制项目计划的流程 明确目标 成立初步的项目团队 工作准备与信息收集 依据标准、模板，编写初步的概要的项目计划 编写范围管理、质量管理、进度、预算等分计划 将分计划纳入项目计划，对项目计划进行综合平衡、优化项目经理负责组织编写项目计划 评审和批准项目计划 获取批准后的项目计划成为项目的基准计划 监督和控制项目的方法 项目管理方法论 项目管理信息系统 挣值管理 专家判断 范围管理 项目范围管理的过程 编制范围管理计划 范围定义 创建工作分解结构 范围确认 范围控制 编制范围管理计划的工具和技术 专家判断 模板、表格和标准
范围定义的工具和计划 产品分析 识别出多个可选的方案 专家判断法 范围控制的工具和技术 偏差分析 重新制定计划 变更控制系统和变更控制委员会 配置管理系统 项目范围变更产生的原因 项目外部环境发生变化 项目范围的计划编制不周密详细 市场上出现了或者设计人员提出了新技术、新手段或新方案 项目实施组织本身发生变化 客户对项目、项目产品或服务的要求发生变化 进度管理 项目进度管理的主要过程 活动定义 活动排序 活动资源估算 活动历时估算 制定进度表 进度控制 工作分解的主要用途 是一个展现项目全貌，详细说明为完成项目所必须完成的各项工作的计划工具 是一个清晰地表示各项目工作之间的相互关系的结构设计工具 是一个帮助项目经理和项目团队管理项目工作的基本依据 定义了里程碑事件，是向高级管理层和客户报告项目完成情况的报告工具 项目生命周期有三个与时间有关的重要概念：检查点（）、里程碑（）、基线（）活动定义的主要方法和技术 分解 模板 滚动式规划 专家判断 规划组成部分 活动资源估算的主要方法和技术 专家判断 多方案分析 出版的估算数据 项目管理软件 自下而上估算 活动历时估算的主要方法和技术 专家判断 类比估算
——第6届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集2001年?大连 面向系统建模的模型集成* 唐锡晋** （中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所， 100080） 摘要本文简述了模型集成有关的问题。模型集成是为了系统建模，其研究 始于模型管理，但前者扩展了后者的范围，特别是在对复杂的社会经济或环 境问题建模时。怎样实现模型集成？本文总结了3种方法，自上而下，自下 而上和系统方法。文章最后并例举目前比较常用的模型集成平台和一些典型 的模型集成的例子。 关键词模型系统建模模型集成 1引言 使用模型就像找专家咨询来帮助解决问题。当问题既不寻常又少见，有必要寻求多方意见而综合考虑，这是对系统建模中模型集成的一个很通俗的解释。规范一些，系统是一些对象或部件如人、资源、概念或者过程的集合，以完成某些功能或者达到某个目标。模型是有关一个系统、理论或现象的一个概要性的描述，它阐明已知或可推出的性征以用于深入的研究。在分析问题时，常需要创建一个或多个模型，特别是对于复杂的问题。多个模型的组织是模型集成所考虑的问题。但模型集成不仅仅囿于单纯地建立模型间的连接，它与系统建模过程紧密联系。关于模型集成的研究因领域人员对模型的理解而有所不同，尤其体现在运筹/管理科学和信息系统领域人员对此问题的认识上，实际表现为对模型与知识的区别。从知识工程来看，知识可定义为一种模式(pattern)，而模型是一种特殊形式的模式。知识表达可以是专家系统知识库中的逻辑形式，亦可以是各种分析形式的表达。从其他领域，特别是运筹与管理领域，则持相反的观点，认为模式是一种特殊形式的模型[1]。关于知识与模型的争论始终持续着，这也反映在决策支持系统的发展上。DSS最初是基于模型的，有优化模型、仿真模型、启发式模型、其它的描述型模型、预测模型等等。模型的增多，就有一个管理以提高效率的问题。20世纪70年代中期数据库技术发展开始成熟，人们借鉴数据管理上的方法实现模型管理。由于数学模型的结构不能显性表达，简单套用数据管理的方法实现模型管理有很大的局限，因为建模是复杂的、迭代的过程，于是发展了支持建模过程的模型管理。建模过程包括识别问题、创建、实现、验证、求解、分析和维护模型等任务，支持建模过程即提供相应的工具，这些工具有任务表达的语言并能执行完成任务的操作。而具体实现时“模型集成”被视为创建模型的一个目标。 关于模型管理的一些代表性的综述，较早的有Elam和Lee主编的1986年在Decision Support Systems第2卷第1期对过去6、7年研究的思考和今后研究的展望[2]，之后有Shetty, *本文得到国家自然科学基金重大项目（79990580）和中国科学院国防科技创新基金的资助 **唐锡晋，1967年生，女，博士，副研究员，主要研究方向：综合集成与决策支持，电话：62553291，62651427，email: xjtang@https://www.doczj.com/doc/c34927662.html,. 299
Product Integration Process 产品集成过程 Prepared by 拟制谢建洪 Date 日期 2011-7-9 Reviewed by 评审人SEPG team Date 日期 2011-7-20 Approved by 批准Date 日期 2011-12-20
Revision Record 修订记录
Table of Contents 目录 1 Purpose 目的 (5) 2 Scope 范围 (5) 3 Abbreviations and Acronyms 术语和缩略语 (5) 4 Policy 方针 (5) 5 Process Description 过程描述 (5) 5.1 Roles and Responsibilities 角色和职责 (6) 5.2 Entrance Criteria 入口准则 (6) 5.3 Input 输入 (6) 5.4 Activities 活动 (6) 5.4.1 Flow Chart 流程图 (7) 5.4.2 制定产品集成计划 (8) 5.4.3 准备产品集成 (9) 5.4.4 集成实施 (9) 5.4.5 工作产品 (10) 5.5 Output 输出 (10) 5.6 Exit Criteria 出口准则 (10) 6 Resource and Tools 资源与工具 (10) 7 Configuration Management and Assets 配置管理和资产 (10) 8 Training 培训 (10) 9 Process Measurement 过程度量 (10) 10 Tailoring Guidelines 裁剪指南 (11) 11 技能要求 10 12 Verification 验证 (12) 13 Related Process 相关过程 12 1
软件工程：需求分析、设计、编码和测试 软件需求的分析方法（功能需求，非功能需求，设计约束） 1）结构化分析（Structured Analysis）：是面向数据流的分析方法，(分层的）数据流图，数据字典，描述加工逻辑的结构化语言判定表判定树是SA的工具 数据流图描述了对数据的处理流程，用来建立系统的逻辑模型 数据字典在需求分析阶段建立，通常作为数据流图的补充说明 数据字典最重要的作用是作为分析阶段的工具。在结构化分析中，数据字典的作用是给数据流图上每个成分加以定义和说明 E-R 通常在需求分析后建立的实体关系模型，可用于描述数据流图中数据存储及其之间的关系 需求分析阶段会用到层次方图，用例图，IPO图,不会用到N-S图IPO图：模块的输入输出，处理内容，模块的内部书库和调用关系 N-S盒图，程序流程图，PAD图用于表示软件模块的执行过程，而
E-R图不适用 软件需求说明书是需求分析阶段最后的成果之一，包含数据描述功能描述，性能描述，不包含系统结构描述 SRS(Software Requirements Specification), 软件需求说明书的编制是为了使用户和软件开发者双方对该软件的初始规定有一个共同的理解，使之成为整个开发工作的基础。包含硬件、功能、性能、输入输出、接口需求、警示信息、保密安全、数据与数据库、文档和法规的要求 一个软件系统的生命周期包含可行性分析和项目开发计划，需求分析，设计(概要设计和详细设计)，编码，测试维护 程序流程设计在详细设计和实现阶段中，软件的总体结构设计在概要设计中，并在概要设计说明说中进行说明 详细设计：程序流程设计，代码设计，数据库设计，人机界面设计 软件设计包软件的结构设计，数据设计，接口设计和过程设计 结构设计：定义软件系统各主要部件之间的关系 软件测试的对象包括源程序，目标程序，数据及相关文档 软件的完全测试是不可能的原因：输入输出量太大，输出结果太多以及路径组合太多，测试依据没有同统一的标准
地理信息系统(GIS)具有很强的空间信息分析功能，这是区别于计算机地图制图系统的显著特征之一。利用空间信息分析技术，通过对原始数据模型的观察和实验，用户可以获得新的经验和知识，并以此作为空间行为的决策依据。 空间信息分析的内涵极为丰富。作为GIS的核心部分之一，空间信息分析在地理数据的应用中发挥着举足轻重的作用。 叠置分析(Overlay Analysis) 覆盖叠置分析是将两层或多层地图要素进行叠加产生一个新要素层的操作，其结果将原来要素分割生成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性。也就是说，覆盖叠置分析不仅生成了新的空间关系，还将输入数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。覆盖叠置分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，进而产生用户需要的结果或回答用户提出的问题。 1)多边形叠置 这个过程是将两层中的多边形要素叠加，产生输出层中的新多边形要素，同时它们的属性也将联系起来，以满足建立分析模型的需要。一般GIS软件都提供了三种多边形叠置： (1)多边形之和(UNION)：输出保留了两个输入的所有多边形。 (2)多边形之积(INTERSECT)：输出保留了两个输入的共同覆盖区域。 (3)多边形叠合(IDENTITY)：以一个输入的边界为准，而将另一个多边形与之相匹配，输出内容是第一个多边形区域内二个输入层所有多边形。 多边形叠置是个非常有用的分析功能，例如，人口普查区和校区图叠加，结果表示了每一学校及其对应的普查区，由此就可以查到作为校区新属性的重叠普查区的人口数。 2)点与多边形叠加 点与多边形叠加，实质是计算包含关系。叠加的结果是为每点产生一个新的属性。例如，井位与规划区叠加，可找到包含每个井的区域。 3)线与多边形叠加 将多边形要素层叠加到一个弧段层上，以确定每条弧段(全部或部分)落在哪个多边形内。 网络分析(Network Analysis) 对地理网络(如交通网络)、城市基础设施网络(如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等)进行地理分析和模型化,是地理信息系统中网络分析功能的主要目的。网络分析是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本目的是研究、筹划一项网络工程如何按排，并使其运行效果最好,如一定资源的最佳分配，从一地到另一地的运输费用最低等。其基本思想则在于人类
第35卷第6期2010年 11月 测绘科学 Science of Surveying and Mapping Vol.35No.6 Nov. 作者简介：方芳（1976-），女，湖北黄冈人，讲师，博士研究生（在读），主要 从事软件工程、空间分析与空间决策等方面的教学、科研工作。E-mail ：ffang1014@https://www.doczj.com/doc/c34927662.html, 收稿日期：2009-04-01基金项目：国家“863”计划项目“支 持跨平台的空间分析模型框架与应用系 统快速构建环境研究”资助 GIS 空间分析建模技术研究进展 方 芳①②，徐世武①，万 波① （①中国地质大学信息工程学院，武汉430074；②中国地质大学研究生院，武汉430074） 【摘要】本文分析总结国内外空间分析建模技术与方法的研究进展，指出紧密结合各行各业应用的专业特色， 建立能支持深层次应用的空间分析模型，提供方便的建模工具已成为迫切需要解决的问题；探讨将工作流、形式语言、空间算子重载等技术相结合建立空间分析模型的方法。 【关键词】地理信息系统；空间分析；空间分析建模；工作流；空间算子；可视化【中图分类号】P208【文献标识码】A 【文章编号】1009-2307（2010）06-0137-03 1引言 地理信息系统（GIS ）以数字世界表示自然世界，具有完备的空间特性，可以存储和处理大量地理数据，并具有极 强的空间系统综合分析能力［1］ 。GIS 不仅要完成管理大量复杂的地理数据的任务，更为重要的是完成地理分析、评 价、预测和辅助决策的任务［1］ ，分析数据是GIS 的核心，空间分析是GIS 最具特色的内容。空间分析依赖于空间分析模型，建立空间分析模型的过程（称为空间分析建模）是综合分析处理和应用空间数据的有效手段，也是开发分析 决策型GIS 不可或缺的步骤［2］ ，建立有效的空间分析模型，为GIS 提供更多更强大的功能，已成为当前GIS 研究和应用中十分重要的任务。本文在综合分析国内外空间分析建模技术研究进展的基础上，指出了空间分析建模存在的主要技术问题，探讨了有待深入研究的方向。 2 GIS 空间分析建模技术研究进展 2.1 国外研究进展 随着建模系统和工作流技术的应用，国外学者提出了关于空间信息处理过程建模系统的理论框架，通过对过程的描述解决GIS 空间分析应用的问题，同时开发了相应的 原型系统，其中比较典型的如GOOSE 、Geo-Opera 、WOODSS 等。GOOSE 系统是Alonso （1994）提出的［3 ］，该系统作为用户与GIS 系统之间的协同建模工具出现，其部分功能已经非常类似于后来的空间信息工作流管理系统。空间信息工作流是科学工作流在空间分析领域的具体应用。Alonso （1995）提出了Geo-Opera 系统和Laura A ［4］。其中， 特别是Geo-Opera 系统，它从GOOSE 系统中借鉴了空间建模、数据族系跟踪、模型自动执行等大量成功的经验，同 时基于OPERA 通用工作流管理系统，强调空间模型的并发和分布执行、向前恢复的异常处理机制、事物、数据依赖性查询等功能，这些都是空间信息工作流管理系统的重要特征。Seffino （1997）提出的WOODSS 系统是比较完整的空 间信息工作流管理系统［5］ 。Weske 等（1998）明确提出了空 间信息工作流（Geo-Workflow ）的概念［6］，详细阐述了工作流和空间应用的关系，工作流管理系统应用到地理研究领 域的方法，提出一个科学工作流管理系统WASA 在空间分析领域的应用，该系统具备空间建模和自动化执行的能力。当前，与工作流技术结合的地理信息建模系统（Geographic Information Modeling System ，GIMS ）是GIS 研究的热点问题。GIMS 支持面向用户的空间分析模型的定义、生成和检验的环境，支持交互式的基于GIS 的分析、建模和决策。 与此同时，国外众多GIS 厂商正致力于空间分析建模产品的开发。例如，ARCGIS9的Model Builder 视窗提供了构建地理处理工作流和脚本的图形化建模环境。针对多地理处理任务，提供工作流构建和运行包含一系列地理处理工具的模型。通过添加工具和设置参数值构建处理过程，并串联这些过程生成模型。提供验证模型的功能，通过验证整个模型，能够校验所有参数值的有效性。通过创建脚本的方式决定执行模型的哪条分支，从而达到控制处理过程流的目的。 对国外GIS 空间分析建模技术研究现状的分析表明，GIS 空间分析建模技术的发展可以分为三个阶段：①可视化搭建阶段；②精确表达阶段；③优化模型阶段。目前国外的研究主要集中于前两个阶段，即采用工作流技术实现分析业务模型的可视化搭建，采用脚本实现对业务模型的精确定量化，而对于通过空间算子拓展等手段平衡模型复杂度的优化模型阶段还未见相关报道，然而，这一阶段正是处理大型复杂建模和业务系统构建的关键。此外，通过工作流技术实现跨平台GIS 建模方面的研究国外也没有相关文献，而这一方面是大型复杂GIS 分析建模构建过程中经常遇到且严重影响系统建设进度和质量的问题。2.2国内研究进展 现阶段，国内学者围绕空间分析建模技术也展开了深入的研究，并取得了探索性的理论成果。由于通用空间分析功能无法满足复杂的专业应用领域模型分析，因此为用户提供建立专业应用模型的二次开发工具和环境是目前解决空间分析建模问题的一般方法。赖格英（2003）对常用的 专业应用领域空间分析模型的实现方法作了分析与比较［7］ ，指出基于GIS 外部松散耦合式的空间分析建模法和插件技术的空间分析建模法在一定程度上固化了应用模型，且开发周期相对较长，因而较难适应不断变化的应用领域。基于GIS 环境内二次开发语言的空间分析建模法存在主要问题是它对于普通用户而言过于困难。基于面向目标的图形语言建模法具有较大的灵活性，因而更能适应实际需要。 相关研究表明，将工作流技术融入空间分析建模技术，有助于空间信息处理过程的建模、管理、控制和执行。高 勇，邬伦等（2004）引入空间信息工作流理论［8］ ，将空间信
集成模型的五个基础问题 机器学习数据分析BaggingBoosting集成模型 摘要：对于建立高度精确的预测模型，集成模型是最有说服力的方式之一。Bagging和Boosting算法进一步加强了这一方法的精确性。本文详细探讨5个集成模型最常见的问题。 引言 如果你曾经参加过数据科学竞赛，你一定意识到集成模型（Ensemble Modeling）举足轻重的作用。事实上，集成模型提供了最有说服力的方式之一，来建立高度精确的预测模型。Bagging和Boosting算法进一步加强了这一方法的精确性。 所以，你下次构建预测模型的时候，考虑使用这种算法吧。你肯定会赞同我的这个建议。如果你已经掌握了这种方法，那么太棒了。我很想听听你在集成模型上的经验，请把你的经验分享在下面的评论区。 对于其他人，我将会分享一些集成模型中常见的问题。如果你想评估一个人对集成模型方面的知识程度，你可以大胆地提出这些问题，来检查他/她的知识水平。另外，这些都是最简单的问题，因此你不希望他们回答错误！ 哪些是常见的问题（关于集成模型）？ 在分析各种数据科学论坛后，我已经确定了5个集成模型最常见的问题。这些问题与刚接触集成模型的数据科学家高度相关。以下就是这些问题：
1.什么是集成模型？ 2.什么是bagging，boosting和stacking？ 3.我们可以集成多个具有相同机器学习算法的模型吗？ 4.我们如何确定不同模型的权重？ 5.集成模型的好处是什么？ 1、什么是集成模型？ 我们先从解决一个分类问题来理解它。 场景问题：建立垃圾邮件过滤规则。 解决方案：我们可以制定各种垃圾邮件分类规则，我们来看看其中的几个： 1、垃圾邮件 ?邮件少于20个单词； ?只有图片（宣传图片）； ?具有某些关键词，比如―赚大钱‖和―减肥‖； ?许多拼写错误的单词。 2、非垃圾邮件 ?从经过验证域名发来的邮件； ?来自家庭成员或者邮件联系人的邮件 在上面，我已经列出了一些过滤垃圾邮件的常见规则。你认为这些规则能单独预测正确的分类吗？ 大部分人可能都会认为不能——事实也是这样！与使用单个规则进行预测相比，结合使用这些规则会产生鲁棒的预测效果。这就是集成模型的原则。集成模型集合使用多个―单独的‖（不同的）模型，并提供出色的预测能力。