从结构化到面向对象程序设计的模型转换?
袁胜忠
山东大学威海分校现代教育技术部 威海264209
摘 要：随着软件系统内在复杂性的不断提高，面向对象技术已经取代结构化设计技术成为产业化软件开发的主流技术。本文剖析对象模型与结构化设计瀑布模型队程序设计风格的影响，探讨导致面向对象软件工程失败的主要原因，论证了成功实施面向对象软件工程的关键技术，帮助软件工程师完成从结构化设计实践向面向对象分析和设计实践的进化。关键词：对象模型 瀑布模型 迭代和增量式开发 面向对象软件工程
Model Changing From Structured Design Style to
Object-Oriented Programming
YUAN Shengzhong
Department of Modern Education Technology of Shandong University at Weihai, Weihai,
264209
Abstract: In the past several years, with enhance of inherent complex of various systems, the object-oriented technology have actually become the main stream of industrial software development. Compared with traditional structured design style and the waterfall model, in this paper, we strength the correct understand to object model and discuss the main reasons for the failure of object-oriented development in order to promote the software engineers evolution from structured design to object-oriented analysis and design.
Keywords: object model; waterfall model; iterative and incremental development; object-oriented software engineering
1 引 言
面向对象的技术可以分为：面向对象的程序设计语言，面向对象的数据库技术，面向对象的分析和设计方法。
对应用软件开发组而言，面向对象的分析和设计方法是一种新的方法，它比面向对象的程序设计语言和面向对象的数据库技术更加难以掌握。因为它与开发组熟悉的结构化设计方法是两种完全不同的设计风格，在建立系统时，结构化设计方法利用算法作为基本构件，而面向对象方法利用类和对象作为基本构件。二者要求开发组用不同的思考方法对待问题的分解，而且面向对象设计方法创造出来的软件体系结构大大超出了
?作者简介：袁胜忠：男，1965年出生，软件工程师，主要研究方向为应用软件开发，网络管理与优化。
结构化设计文化的领域。
在应用软件开发中，面向对象方法至今没有得到应有的使用。正如Rentsch曾经准确地预料到的[1]，“我猜想面向对象的编程将出现在20世纪的80年代，就像结构化编程出现在20世纪的70年代一样。每一个人都会喜欢上它。每个制造商都会改进自己的产品以支持它。每个管理者都会在口头上承诺它。每个编程人员都会（以不同方式）实践它。但是没有一个人会知道它是什么”。遗憾的是，在我们的开发过程中，Rentsch的预测至今仍然是正确的。
现在多数程序员都仅在结构化设计原则方面受过正规或非正规的训练，并利用这些结构化设计技术开发和实施了无数有用的软件系统。他们即使认识到只使用算法分解可以应对的复杂性是有限的，必须转向面向对象的分解；他们即使想早日使用面向对象的技术，反复学习了C++或JA V A，但是，他们发现面向对象技术很难应用，面对问题领域的时候，设计一开始就不自觉地转换到结构化程序设计上了。这一切都是因为他们还没有真正掌握面向对象的分析与设计方法，没有深刻认识面向对象的分析和设计方法与结构化设计方法的根本区别。没有正确的方法指导，只学习面向对象的程序设计语言是远不足以成功实施面向对象应用软件开发的。如果把C++和JA V A这样的语言作为传统的面向算法的语言来使用，就不仅不能利用它们所赋予的功能，而且结果比使用更早的语言如C或PASCAL 还差。如果给一个根本不懂电的木匠一把电钻，他有可能把电钻当成锤子来用并在砸弯无数个钉子后认为电钻不如锤子好用。
本文在第二部分分析如何全面理解面向对象分析的模型，在分析的开始阶段，模型提供了一种组织大量信息的机制，这些信息起初使分析者无从下手。此外，模型的规范化和系统化会暴露出系统种的不一致性和缺陷，从而指导后续的开发工作，所以，模型对于正确掌握面向对象的方法是很重要的。在第三部分，作者结合自己的实践经验总结了导致面向对象开发失败的主要原因，用反证法论述了成功实施面向对象软件开发的关键概念和技术，希望帮助那些熟悉结构化设计方法的同行避开这些陷阱，顺利进化到面向对象的分析与设计开发。第四部分是结论，阐述了什么情况下应该采用面向对象技术。
论述中经常用到的概念有[2]：
(1) 面向对象分析（object-oriented analysis，有时称作OOA）。OOA是一种分析方法，它以可在问题域的词汇表中找到的类和对象的观点来审视需求，强调利用面向对象的观点建立真实世界的模型。
(2) 面向对象设计（object-oriented design，有时称作OOD）。OOD是一种设计方法，它包含面向对象分解的过程，以及一种表示方法，用来描写设计中的系统的逻辑模型与物理模型和静态模型与动态模型。正是对面向对象分解的支持使得OOD与结构化设计大不一样：OOD使用类和对象抽象在逻辑上构建系统，而结构化设计使用的却是算法抽象。
上述两个概念的关系是：OOA的结果可以作为OOD开始的模型，接着利用面向对象编程实现。OOD的结果可以作为完整实现一个系统的蓝图。
(3) 面向对象的开发（object-oriented development）。面向对象的开发是一个迭代和增量式的开发过程。其宏观过程为[2]：
·建立核心需求（概念化）
·开发要求的行为的模式（分析）
·创立体系结构（设计）
·演化实现（演化）
·管理后续的演化（维护）
微观过程为[2]：
·识别一个给定的抽象层次上的类和对象
·识别类和对象的语义
·识别类和对象之间的关系
·规定这些类和对象之间的接口，然后说明这些类和对象的实现。
2 深刻理解面向对象分析的模型
面向对象的分析，其目的在于有效地描述与刻画问题领域的信息和行为。实现这样一种描述，必须以一种全局的观点来考虑系统中的各种联系，系统的完整性和一致性。同时，这种描述能够说明系统中各种操作的细节。
为达到面向对象分析的目的，面向对象的分析提供了有足够表达力的模型：逻辑模型（类结构、对象结构）和物理模型（模块体系结构、进程体系结构）。对于一个给定的项目，分析和设计的结果都是通过这些模型表示出来。
其中，类结构的静态语义用类图表示、动态语义用状态转换图表示；对象结构的静态语义用对象图表示、动态语义用交互图表示；模块体系结构的静态语义用模块图表示、动态语义用子系统图表示；进程体系结构用进程图表示。
由此可见。面向对象开发的表示法包括四个基本图：类图、对象图、模块图和进程图，以及两个补充图：状态转换图和交互图。
·类图用来显示类和它们的关系在系统的逻辑设计中的存在。类图代表系统的类结构视图。
·对象图用来显示在系统的逻辑设计中存在的对象和它们的关系。对象图通常用来表示场景。
·模块图用来显示在系统物理设计中分配给模块的类和对象。模块图代表系统的模块体系结构的视图。
·进程图用来显示在系统物理设计中分配给处理器的进程。进程图代表系统的进程体系结构的视图。
·状态转换图用来显示给定类的实例的状态空间，引起由一个状态向另一个状态转换的事件，以及由状态变化引起的动作。
·交互图用来跟踪与对象图同一个语境中的场景的执行。
在应用软件开发过程中，设计行为不是一种画图的行为，图只是被用来描绘一个设计。面向对象方法从以上多个视图来观察设计是很重要的。在面向对象的分析方法中，建立数据流图的作用，不如其它面向功能的方法明显。因为数据流图中并没有添加任何新的信息[5]，但是，建立动态模型可以使系统分析者对系统设计进行精化，把相同或相似的处理操作进行调整，使系统结构更加完善。
注意，面向对象的系统分析提供了一种独特的方法，它反映了软件问题的本质所在。软件问题的本质在于数据处理，数据和处理是两件显然的事情，是我们进行软件设计要做的最基本的工作，在分析数据和信息的过程中分析其处理过程是我们本来应该这样做的。将数据和处理人为地分离，可能会人为地制造系统分析的障碍。面向对象的分析是一种以数据或信息为主线，数据和处理紧密结合的方法，这种方法是以建立对象模型为基础的。
3 导致面向对象开发失败的主要原因
3.1 原因之一 ——在面向对象开发过程之上叠加瀑布型思维
如果您的开发过程基本遵循（1）企图定义和稳定绝大部分的需求，然后签署开发协议；（2）基于需求，进行详细设计；（3）基于设计进行实现；（4）进行集成、系统测试和部署。这是一个线性的、串行的瀑布型生命周期的典型例子，而且是一个最优先的导致面
向对象开发完全失败的策略。
虽然我们接受了瀑布式模型教育，但是瀑布式开发模型没有得到任何统计意义上的证据支持。更加重要的是，当前的软件项目失败研究结论性地表明[3]，瀑布模型是风险最高、极易失败、低生产率以及高缺陷率的软件构建方法。尽管它与20世纪60年代开发软件的随心所欲方式相比是相对合理的策略，但几代师生不假思索地学习和照搬它已经导致了很多软件开发的失败。有些东西必须像建筑那样被建造，但是软件通常不属于这一类。瀑布模型导致软件失败的最具有说服力的是一个错误的假定，即可以在项目的第一个阶段中定义绝大部分的需求。Capers Jones等人的研究粉碎了这一神话，蔓延的需求（在项目开始时没有预见到）是软件开发中非常显著的事实，在普通项目中它大概占到25％，在大型项目中则占到50％。
瀑布模型竭力回避需求变化的现实，它假定需求和设计能够正确地被指明和冻结，这与项目的现实严重不符。软件开发在设计和实现之前无法固定需求有许多原因，但不管什么原因，高明的应对方法不是去“对抗变化”，竭力固定需求，而正相反，应该像Ken Beck 积极主张的那样“拥抱变化”，并把这当作软件过程的一个核心驱动力。
OOA和OOD使用迭代的、增量式的过程，并考虑它的不同阶段的目的、产品、活动和度量标准。开发的行进表现为一系列的迭代，迭代过程不断地对面向对象体系结构进行细化，并将以往的经验以及每次发布的结果用于下一个迭代阶段的分析和设计中。增量式的开发过程要经过一个分析、设计、演化的生命周期。以便不断精化战略决策和策略决策，最后发展成一个满足用户实际需求的（经常是未加说明的）、并兼顾简单性、可靠性和适应性的系统。
在一个迭代中，有一种类似微型瀑布的情况。首先挑选一小部分需求，相对全面地对其进行分析，用几天的时间进行设计，然后迅速地对系统的这一部分开始实现、集成和进行实际的系统测试与压力测试。每次迭代的结束将产生一个可运行的部分系统，它能产生反馈，并引发未来迭代中对需求和设计的调整。随着时间流逝，这些反馈－适应周期揭示了一组合适的需求和一个健壮的、经过验证的设计与实现。这里，串行的瀑布方法在周的实践内得到了应用，当迭代长度增加到月或年，这种方式将不再有效。
所以，面向对象开发的迭代和增量式的生命周期不同于瀑布型生命周期，其过程既不是严格的自顶向下，也不是严格的自底向上，正如Druke所指出的：通过使用“反复综合设计”（round-trip gestalt design），可以最佳地构造出结构良好的复杂系统。一个面向对象开发的项目团队面临的最大挑战就是有意或无意地在迭代和增量式开发之上叠加瀑布模型。典型的错误有（1）在设计或实现之前就确定绝大部分的需求；（2）项目刚开始就期望获得可信的估算和详细的计划；（3）把迭代和增量式开发四个阶段（起始、细化、构建和移交）与瀑布模型四个阶段（需求、分析设计、实现和部署）直接等同起来；（4）迭代不是太长就是太短。
3.2 原因之二——把面向对象开发当作一个有许多步骤需要遵循的规范过程来运作
尽管我们希望面向对象的开发有规律可循，但是，“对象对于不同的人意味着不同的事物”[2]，面向对象开发的实施过程充满了创新性，它可以被足够明确地定义，但不能像食谱一样被描述，谁也不能确保有适用于任何组织的成熟的、可重复的开发过程。Grady Booch提出要有一个管理良好的迭代和增量式的生命周期，“管理良好”意味着开发过程是可控和可测量的，但又不至于严格到影响发挥创造性和创新性的程度。即成功的面向对象的项目是既不遵循失去控制的生命周期也不遵循极度严格的生命周期，相反，成功地构造出面向对象体系结构的过程是迭代和增量式的，是一个经济且有弹性的过程。
在面向对象开发的核心理念和最佳实践中，迭代式开发的地位是最突出的。对于正从瀑布式价值观和实践上开始转变的开发者而言，迭代式开发就像一场革命，它灵活地支持需求的变化并随之作适应性调整，不像瀑布模型那样具有表面上明显的稳定性和确定性——其实这是具有欺骗性的，只有通过测试，才能评估对事物真伪的预先假定，只有通过实现，才能知道完成一个任务到底需要多少工作量。因此，如果没有在对待软件思考的许多层面上经历痛苦的变革，通常就把握不了迭代式开发并真正采用它。
为了让迭代式开发发挥作用，客户必须参与其中。迭代式开发的精髓是根据反馈进行及时调整，而不是预先揣测。客户的积极参与能帮助开发人员从理解需要解决的问题开始，以一种演进的方式，将功能和易用性变得真实有效。
大张旗鼓地或强制性地要求所有的项目切换到面向对象开发上来是无用的。好的经验是，在一位有经验的教练指导下，通过一个小型的示范项目，尝试采用一批少量的、简单的面向对象开发方法，让项目组从实践中学习，逐渐增加实施内容，在完成第一个项目的基础上再启动第二个项目。
3.3 原因之三——忽视对象技术技能
面向对象技术项目失败或遭到严重挫折的一个普遍原因是缺乏真正地能以对象方式思考，熟练掌握对象设计、对象模式和面向对象编程的人员。拥有技艺精湛的面向对象开发人员是一个绝对优先的关键成功因素，而采用迭代和增量式开发或其它过程则相对次要。正如Kempf所说[4]，“相比学习另外一门编程语言，学习面向对象的编程是一项更困难的任务。这可能是这样一种情况，在相同框架中涉及到的不是一种新的编程而是一种关于编程的新的思考方式”。
要培养拥有出色对象技能的人员，并非指先有一个星期的JA V A技术课程，然后是一个星期的面向对象分析与设计课程，而是需要向软件工程师提供半年内大致八周的、有老师精心指导的培训，之后还需要一年左右的专家辅导巩固期。先在一些风险低的小项目使用面向对象的开发，允许开发组犯错误，然后让这些开发组成员去开发其它的项目并担当面向对象方法方面的导师。将构造良好的面向对象系统别的示例展示给开发人员和管理人员也是发展面向对象思想倾向的好方式之一。总之，对象技术开发技能绝非一般，成功的对象设计与编程需要受过良好训练的开发人员。如果回避那些真正懂得迭代式开发的顾问、让技能生疏的工程师勉强参加开发或不聘用或培养熟练的对象技术人才，就会确保项目失败。
明确软件开发归根到底是一项人为活动是很重要的。面向对象开发的人员之间是不可以互换的，任何一个复杂系统的开发都需要一个作为核心的开发组的各位成员所具有的独特和各种各样的技能。与传统开发方式相比，面向对象开发过程需要对不同的技能有一个很细致的划分。Grady Booch认为，在面向对象的项目组中主要有项目构架师、子系统设计领导、应用工程师三类角色。
项目构架师是构想家，负责演化和维护系统的体系结构。对于中小型系统来说，系统体系结构的设计通常由一个或两个具有独特洞察力的个人负责。但对于大型项目来说，系统体系结构的设计则由一个较大的项目组负责。项目构架师并不需要是最高级的开发人员，但他应具有丰富的建造类似系统的经验，凭直觉就能判断出哪种公用的体系结构模式与给定领域有关，以及什么样的性能问题可能出现在特定的体系结构变体中。项目构架师也不需要是最好的程序员，但他应精通面向对象开发的表示法和过程，因为他必须根据类
的聚集和对象间的协作来展示他关于系统体系结构的构想。最好让项目构架师积极参与系统分析过程，并随后让他继续参与大部分的系统演化过程。这样他会更加熟悉系统的实际需求，并且随时间推移接受自己的决策结果。
子系统设计领导的工作是对项目进行最初的抽象。他主要负责设计一个完整的类类别或子系统。和项目构架师一起，他必须设计、保护和商讨一个类类别或子系统的接口，然后指导它的实现。子系统设计领导必须精通面向对象开发的表示法和过程，通常，他是比项目构架师编程速度更快、水平更高的程序员，但是缺乏项目构架师拥有的广泛经验。平均来说，子系统设计领导约占整个开发组的1/3到1/2。
应用工程师在项目中是次一级的开发人员，只完成一项或两项职责。某些应用工程师负责在子系统设计领导的监督下实现一个类类别或子系统，包括类的设计和实现、对开发组内其他设计人员所设计的类和机制进行单元测试。其他的应用工程师负责使用这些类，并组装这些类来完成系统的功能点或小的程序。应用工程师必须熟悉面向对象开发的表示法和过程，是优秀程序员，但不一定是这个领域内的专家。平均来说，一个开发组中应该包含1/2或更多的应用工程师。
在更大型的项目中，还需要许多其它不同的角色来完成项目中的某些工作，如复用工程师、质量保证员、集成经理、文档编写员等。但并非每个项目都需要所有的角色。在小型项目中，同一个人可以承担多种角色，在大型项目中，可能整个一个开发组织来承担其中的一个角色。
4 结 论
尽管有种种理由让我们使用面向对象的方法，第一次建立面向对象的系统时，系统成本还是会比用结构化方法建立的系统成本高得多。所以，目前的应用项目采用面向对象技术通常包括几个实际的原因：第一，这些项目寻求竞争优势，例如，缩短产品上市时间、增强产品灵活性、预计产品生产进度。第二，这些项目可能具有一些非常复杂以至于似乎没有任何其它解决方案的问题。另外，如果要把一个现有的结构化系统改造成面向对象的系统，那就不如重新开发，因为两种方法只有一点是相同的，那就是二者实现的目标相同。
在许多领域中，一些应用程序通常还包括一个主要的数据库构件。由于大量数据已经装入数据库，可以直接用数据库隔离的原则：最好是将所有对数据库的访问封装在已经定义好的类接口的界限之内。当面向对象的分解和关系型数据库混合时，这项原则非常重要。在一个面向对象的数据库面前，数据库和应用程序其余部分之间的接口可以更加无缝。但是，面向对象的数据库对于对象持久化是比较有效的，而对于大量数据存储就会比关系型数据库差许多[2]。
在大型系统开发中，如果对面向对象技术和结构化设计技术有同样熟练的掌握程度，特别是熟练掌握了软件复用技术，那么用面向对象的分析方法开发软件项目的周期要短得多，设计费用要少得多，维护成本要小得多，总费用要低得多[6]。由此可见，面向对象分析方法不仅软件生产质量高，而且其经济性要比传统分析方法好。
参考文献
[1] Rentsch, T. September 1982. Object-Oriented Programming, SIGPLAN Notices vol. 17(12), p.51
[2] Grady Booch著, 冯博琴等译.Object-Oriented Analysis and Design with Applications, 2E, 机
械工业出版社, 2003.8
[3] Graig Larman文, 张恂编译.RUP实施之夺命七招, 计算机教育, 2004.10, p.28
[4] Dreger, B. Function Point Analysis. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall, p.5.
[5] 王晖,郭燕慧,余安萍编著.面向对象软件分析设计与测试,科学出版社,2004.5
中天会计事务所马尔可夫模型例题一、问题分析 中天会计事务所由于公司业务日益繁忙，常造成公司事务工作应接不暇，解决该公司出现的这种问题的有效办法是要实施人力资源的供给预测技术。根据对该公司材料的深入分析，可采用马尔可夫模型这一供给预测方法对该事务所的人力资源状况进行预测。 马尔可夫分析法是一种统计方法，其方法的基本思想是：找出过去人力资源变动的规律，用以来推测未来人力变动的趋势。马尔可夫分析法适用于外在环境变化不大的情况下，如果外在环境变化较大的时候这种方法则难以用过去的经验情况预测未来。马尔可夫分析法的分析过程通常是分几个时期来收集数据，然后在得出平均值，利用这些数据代表每一种职位的人员变动频率，就可以推测出人员的变动情况。 二、项目策划 （一）第一步是编制人员变动概率矩阵表。 根据公司提供的内部资料：公司的各职位人员如下表1所示。 表1：各职位人员表 职位代号人数 合伙人P 40 经理M 80 高级会计师S 120 会计员 A 160 制作一个人员变动概率矩阵表，表中的每一个元素表示从一个时期到另一个时期（如从某一年到下一年）在两个工作之间调动的雇员数量的历年平均百分比（以小数表示）。（注：一般以3—5年为周期来估计年平均百分比。周期越长，根据过去人员变动所推测的未来人员变动就越准确。） 表2：历年平均百分比人员变动概率矩阵表 职位合伙人 P 经理M 高级会计师S 会计员A 职位年度离职升为 合伙 人 离职升为经 理 降为 会计 员 离职升为高级 会计师 离职 2005 0.20 0.08 0.13 0.07 0.05 0.11 0.12 0.11 2006 0.23 0.07 0.27 0.05 0.08 0.12 0.15 0.29 2007 0.17 0.13 0.20 0.08 0.03 0.10 0.17 0.20 2008 0.21 0.12 0.21 0.03 0.07 0.09 0.13 0.19 2009 0.19 0.10 0.19 0.02 0.02 0.08 0.18 0.21 平均0.20 0.10 0.20 0.05 0.05 0.10 0.15 0.20
马尔可夫链模型 马尔可夫链模型（Markov Chain Model） 目录 [隐藏] ? 1 马尔可夫链模型概述 ? 2 马尔可夫链模型的性质 ? 3 离散状态空间中的马尔可夫链 模型 ? 4 马尔可夫链模型的应用 o 4.1 科学中的应用 o 4.2 人力资源中的应用 ? 5 马尔可夫模型案例分析[1] o 5.1 马尔可夫模型的建 立 o 5.2 马尔可夫模型的应 用 ? 6 参考文献 [编辑] 马尔可夫链模型概述 马尔可夫链因安德烈·马尔可夫（Andrey Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链, 简记为。 马尔可夫链是随机变量的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能 取值的集合，被称为“状态空间”，而Xn的值则是在时间n的状态。如果Xn + 1对于过去状态的条件概率分布仅是Xn的一个函数，则 这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。
马尔可夫在1906年首先做出了这类过程。而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。 马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期物理学重要课题是相联系的，但马尔可夫寻求的似乎不仅于数学动机，名义上是对于纵属事件大数法则的扩张。 马尔可夫链是满足下面两个假设的一种随机过程： 1、t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关； 2、从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。一个马尔可夫链模型可表示为=(S，P，Q)，其中各元的含义如下： 1）S是系统所有可能的状态所组成的非空的状态集，有时也称之为系统的状态空间，它可以是有限的、可列的集合或任意非空集。本文中假定S是可数集(即有限或可列)。用小写字母i,j(或S i,S j)等来表示状态。 2）是系统的状态转移概率矩阵，其中P ij表示系统在时刻t处于状态i，在下一时刻t+l处于状态i的概率，N是系统所有可能的状态的个数。对于任意i∈s，有 。 3）是系统的初始概率分布，q i是系统在初始时刻处于状态i的概率， 满足。 [编辑] 马尔可夫链模型的性质 马尔可夫链是由一个条件分布来表示的 P(X n + 1 | X n) 这被称为是随机过程中的“转移概率”。这有时也被称作是“一步转移概率”。二、三，以及更多步的转移概率可以导自一步转移概率和马尔可夫性质：
模型的骨骼动画技术讲解 骨骼动画实际上是两部分的过程。第一个由美术执行，第二个由程序员（或者你写的引擎）执行。第一部分发生在建模软件中，称为建模。这里发生的是术定义了网格下面骨骼的骨架。网格代表物体（无论是人类，怪物还是其他物体）的皮肤，骨骼用于移动网格物体，以模拟现实世界中的实际运动，这通过将每个顶点分配给一个或多个骨头来完成。当顶点被分配给骨骼时，定义了权重，该权重确定骨骼在移动时对顶点的影响量。通常的做法是使所有权重的总和1（每个顶点）。例如，如果一个顶点位于两个骨骼之间，我们可能希望将每个骨骼的权重分配为0.5，因为我们希望骨骼在顶点上的影响相等。然而，如果顶点完全在单个骨骼的影响之内，那么权重将为1（这意味着骨骼自主地控制顶点的运动）。 这是一个在混合器中创建的骨骼结构的例子：
我们上面看到的是动画的重要组成部分，美术将骨骼结构组合在一起，并为每个动画类型（“步行”，“跑步”，“死亡”等）定义了一组关键帧。关键帧包含沿着动画路径的关键点的所有骨骼的变换。图形引擎在关键帧的变换之间进行插值，并在它们之间创建平滑的运动。 用于骨骼动画的骨骼结构通常是继承的，这意味着骨骼有一个孩子/父母关系，所以创建了一根骨头。除了根骨之外，每个骨骼都有一个父母。例如，在人体的情况下，您可以将后骨分配为具有诸如手臂和腿部以及手指骨的儿童骨骼的根部。当父骨骼移动时，它也移动其所有的孩子，但是当孩子的骨骼移动时，它不会移动它的父母（我们的手指可以移动而不移动手，但是当手移动它移动所有的手指）。从实践的角度来看，这意味着当我们处理骨骼的变换时，我们需要将它与从它引导到根的所有父骨骼的转换结合起来。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/d88335775.html, Simulink模型到Modelica模型转换技术 作者：董政丁建完 来源：《计算机辅助工程》2016年第05期 摘要：针对Simulink模型重用到更高阶的Modelica平台上的需求，分析Simulink模型的数学本质和代码表达，以及Modelica对外部函数和外部类的支持，重用Simulink模型转换生成的S-function目标C代码，实现Simulink模型到Modelica模型转换. 关键词： Simulink； S-function； Modelica；模型转换 中图分类号： TP391.9 文献标志码： B 0 引言 随着数字化功能样机技术和仿真技术的发展，近几十年来涌现出许多成熟的建模仿真分析工具，并广泛应用于机械、电子、控制等领域中，使得对集机械、电子、液压、控制等多个学科领域子系统于一体的复杂产品的整体系统进行分析成为可能.多年以来，Simulink以其基本模块的易用性和通用性，被广泛应用于控制系统的建模.同时，为满足物理系统建模，MATLAB 官方和第三方均提供多种扩展工具模块，但是实际使用时，扩展工具模块往往难以满足使用需求.越来越多的使用者发现针对复杂物理系统，Simulink存在着建模难度大并且耗费时间多的问题.欧洲学者针对复杂物理系统统一建模，提出多领域统一建模语言——Modelica语言，实现 对复杂产品整体统一建模分析，并使之成为复杂系统建模领域的标准.目前，Modelica语言已 有较大的发展，针对其开发的标准模型库更是迅猛增长，已覆盖机械、液压、气压、电控、热力和电磁等多个领域，并在欧美汽车、能源、动力、机电、航空和航天等各行业获得成功应用.[1] 虽然Modelica的应用已推进复杂物理系统的建模和仿真发展，但是控制系统工程师依然 习惯利用Simulink进行控制系统的建模和仿真，而其他设计工程师使用Modelica建立物理系统模型.长期以来，大量的知识已经以Simulink模型的方式累积下来，如果把这些模型用Modelica重写，十分耗费时间和精力.基于Modelica语言在多领域建模和仿真中的广泛应用以及未来发展趋势，可以考虑将控制系统Simulink模型转换成Modelica模型，使系统模型在统一的Modelica平台下进行仿真.有学者提出一种“模块映射”方案，通过在Modelica平台中建立与Simulink基本模块对应的模型库元件，并按照Simulink模型模块和连接关系，用Modelica 元件代替Simulink模块并复现连接关系，实现模型转换.[2-3]这种方案依赖于专门定制的Modelica模型库元件.然而，部分Simulink基本模块，如积分模块等，有多种变形模式，要设计一种Modelica元件与其对应的难度很大.对此，本文提出一种基于Simulink模型代码生成和Modelica外部类和函数接口实现Simulink模型到Modelica模型转换的新方案. 1 模型转换原理
马尔可夫模型介绍（从零开始） （一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的按照海藻的状态来变化，所以我们可以说在一定程度上可能是雨天或是晴天。另一个有价值的信息是之前某些天的天气情况，结合昨天的天气和可以观察到的海藻的状态，我们就可以为今天的天气做一个较好的预报。 这是在我们这个系列的介绍中一个非常典型的系统。 ?首先我们介绍一个可以随时间产生概率性模型的系统，例如天气在晴天或者雨天之间变动。?接下来我们试图去预言我们所不能观察到的"隐形"的系统状态，在上面的例子中，能被观察到的序列就是海藻的状态吗，隐形的系统就是天气情况 ?然后我们看一下关于我们这个模型的一些问题，在上面那个例子中，也许我们想知道 1. 如果我们观察一个星期每一天的海藻的状态，我们是否能知相应的其天气情况 2. 如果给出一个海藻状态的序列，我们是否能判断是冬天还是夏天？我们假设，如果海藻干（d ry）了一段时间，那就意味着是夏天如果海藻潮湿（soggy）了一段时间，那可能就是冬天。 （二）：生成模式（Generating Patterns） ?确定的模式（Deterministic Patterns） 考虑交通灯的例子，一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红。这个序列可以画成一个状态机，不同的状态按照这个状态机互相交替
The R User Conference 2009 July 8-10, Agrocampus-Ouest, Rennes, France
Estimating Markovian Switching Regression Models in An application to model energy price in Spain
S. Fontdecaba, M. P. Mu?oz , J. A. Sànchez*
Department of Statistics and Operations Research Universitat Politècnica de Catalunya - UPC
* josep.a.sanchez@https://www.doczj.com/doc/d88335775.html,
Markovian Switching Models. An application to model energy price in Spain
1 Introduction & Objectives 2 Methodology 3 Data 4 Results 5 Conclusions
Outline
1. Introduction & Objectives 2. Methodology 3. Application to energy price 4. Results 5. Conclusions
2
Markovian Switching Models. An application to model energy price in Spain
1 Introduction & Objectives 2 Methodology 3 Data 4 Results 5 Conclusions
1. Introduction
The model we consider is of the MARKOVIAN SWITCHING (MS) type, originally defined by Hamilton (1989).
?MSVAR library - Krolszing (1998) (not available free acces: OX) ?MSVARlib - Bellone (2005) (Less user friendly) ?MSRegression - Perlin (2007) (Libraries in Matlab)
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由传递函数转换成状态空间模型——方法多!!! SISO 线性定常系统 高阶微分方程化为状态空间表达式 SISO ()()()()()()m n u b u b u b y a y a y a y m m m n n n n ≥+++=++++--- 1102211 )(2 211110n n n n m m m a s a s a s b s b s b s G +++++++=--- 假设1+=m n 外部描述 ←—实现问题：有了部结构—→模拟系统 部描述 SISO ? ??+=+=du cx y bu Ax x 实现问题解决有多种方法，方法不同时结果不同。 一、 直接分解法 因为 1 0111 11()()()()()()()() 1m m m m n n n n Y s Z s Z s Y s U s Z s U s Z s b s b s b s b s a s a s a ----?=? =?++++++++ ???++++=++++=----) ()()() ()()(11 11110s Z a s a s a s s U s Z b s b s b s b s Y n n n n m m m m 对上式取拉氏反变换，则 ? ??++++=++++=----z a z a z a z u z b z b z b z b y n n n n m m m m 1) 1(1)(1)1(1)(0 按下列规律选择状态变量，即设)1(21,,,-===n n z x z x z x ，于是有
?????? ?+----===-u x a x a x a x x x x x n n n n 12113 221 写成矩阵形式 式中，1-n I 为1-n 阶单位矩阵，把这种标准型中的A 系数阵称之为友阵。只要系统状态方程的系数阵A 和输入阵b 具有上式的形式，c 阵的形式可以任意，则称之为能控标准型。 则输出方程 121110x b x b x b x b y m m n n ++++=-- 写成矩阵形式 ??????? ? ????????=--n n m m x x x x b b b b y 12101 1][ 分析c b A ,,阵的构成与传递函数系数的关系。 在需要对实际系统进行数学模型转换时，不必进行计算就可以方便地写出状态空间模型的A 、b 、c 矩阵的所有元素。 例：已知SISO 系统的传递函数如下，试求系统的能控标准型状态空间模型。 4 2383)()(2 3++++=s s s s s U s Y 解：直接得到系统进行能控标准型的转换，即
结构化分析（SA）方法 结构化开发方法(Structured Developing Method)是现有的软件开发方法中最成熟，应用最广泛的方法，主要特点是快速、自然和方便。结构化开发方法由结构化分析方法(SA法)、结构化设计方法(SD 法)及结构化程序设计方法(SP 法)构成的。 结构化分析(Structured Analysis，简称SA 法)方法是面向数据流的需求分析方法，是70 年代末由Yourdon,Constaintine 及DeMarco 等人提出和发展，并得到广泛的应用。它适合于分析大型的数据处理系统，特别是企事业管理系统。 SA 法也是一种建模的活动，主要是根据软件内部的数据传递、变换关系，自顶向下逐层分解，描绘出满足功能要求的软件模型。 1 SA 法概述 1.SA 法的基本思想 结构化分析(Structured Analysis，简称SA 法)是面向数据流的需求分析方法，是70年代由Yourdon,Constaintine 及DeMarco 等人提出和发展，并得到广泛的应用。 结构化分析方法的基本思想是“分解”和“抽象”。
分解：是指对于一个复杂的系统，为了将复杂性降低到可以掌握的程度，可以把大问题分解成若干小问题，然后分别解决。 图4 是自顶向下逐层分解的示意图。顶层抽象地描述了整个系统，底层具体地画出了系统的每一个细节，而中间层是从抽象到具体的逐层过渡。 抽象：分解可以分层进行，即先考虑问题最本质的属性，暂把细节略去，以后再逐层添加细节，直至涉及到最详细的内容，这种用最本质的属性表示一个自系统的方法就是“抽象”。 2.SA 法的步骤 ⑴建立当前系统的“具体模型”; 系统的“具体模型”就是现实环境的忠实写照，即将当前系统用DFD 图描述出来。这样的表达与当前系统完全对应，因此用户容易理解。 ⑵抽象出当前系统的逻辑模型;
PIM->PSM 模型转换的途径 mdaSky UML软件工程组织 由MDA 的PIM（平台独立模型）向PSM（平台特定模型）转换的方法目前尚未实现标准化。因此目前市售的工具不得不利用自主方法进行这部分的处理。由PIM 向PSM 的转换方法由于将在2004 年实现标准化，只有这个重要的步骤标准化了，才更加有利于MDA 这项技术的推广。 2004 年将是MDA 大发展的一年，为什么这样说，我们来看看业界一些重要的公司是如何应对MDA 这项技术的。最近，美国Compuware 的OptimalJ 等基于对象技术标准化团体美国OMG （Object Management Group ）倡导的模型驱动架构（MDA）的Java 开发工具业已亮相。那么Java 工具阵营的老大哥Borland 公司的JBuilder 是否会支持MDA 那？看看他们是怎么说：“我们也在关注MDA， 但是目前仍在观察其动向。比如说第一点，OptimalJ 等产品与JBuilder，包括价格在内，不属于同一类产品。要是支持MDA 的话，Together 更好一些。JBuilder X 在能够轻松构筑Web 应用的角度上，以比这些工具更低的成本实现了相同的功能。同样，即便1 行代码都不写，也能够自动生成可访问数据库的Web 应用架构，在开发过程中及开发完成后均可轻松变更Web 应用服务器等平台。由PIM 向PSM 的转换方法由于将在2004 年实现标准化，因此到时准备在Together 中配备基于MDA 的模型自动生成功能。”看来Borland 公司也不会轻视MDA 这项技术，准备在Together 产品中支持MDA。 MDA 技术是否会取得较大的成功，让我们拭目以待。 下面简单讲述一下从PIM 到PSM 转化的5 种途径： 1. Marking
从结构化到面向对象程序设计的模型转换? 袁胜忠 山东大学威海分校现代教育技术部 威海264209 摘 要：随着软件系统内在复杂性的不断提高，面向对象技术已经取代结构化设计技术成为产业化软件开发的主流技术。本文剖析对象模型与结构化设计瀑布模型队程序设计风格的影响，探讨导致面向对象软件工程失败的主要原因，论证了成功实施面向对象软件工程的关键技术，帮助软件工程师完成从结构化设计实践向面向对象分析和设计实践的进化。关键词：对象模型 瀑布模型 迭代和增量式开发 面向对象软件工程 Model Changing From Structured Design Style to Object-Oriented Programming YUAN Shengzhong Department of Modern Education Technology of Shandong University at Weihai, Weihai, 264209 Abstract: In the past several years, with enhance of inherent complex of various systems, the object-oriented technology have actually become the main stream of industrial software development. Compared with traditional structured design style and the waterfall model, in this paper, we strength the correct understand to object model and discuss the main reasons for the failure of object-oriented development in order to promote the software engineers evolution from structured design to object-oriented analysis and design. Keywords: object model; waterfall model; iterative and incremental development; object-oriented software engineering 1 引 言 面向对象的技术可以分为：面向对象的程序设计语言，面向对象的数据库技术，面向对象的分析和设计方法。 对应用软件开发组而言，面向对象的分析和设计方法是一种新的方法，它比面向对象的程序设计语言和面向对象的数据库技术更加难以掌握。因为它与开发组熟悉的结构化设计方法是两种完全不同的设计风格，在建立系统时，结构化设计方法利用算法作为基本构件，而面向对象方法利用类和对象作为基本构件。二者要求开发组用不同的思考方法对待问题的分解，而且面向对象设计方法创造出来的软件体系结构大大超出了 ?作者简介：袁胜忠：男，1965年出生，软件工程师，主要研究方向为应用软件开发，网络管理与优化。
马尔柯夫转移矩阵法 马尔柯夫转移矩阵法-马尔柯夫过程和风险估计 由于风险过程常常伴随一定的随机过程，而在随机过程理论中的一种重要模型就是马尔柯夫过程模型。 马尔柯夫转移矩阵法-马尔柯夫预测法 马尔柯夫预测以俄国数学家A.A.Markov名字命名，是利用状态之间转移概率矩阵预测事件发生的状态及其发展变化趋势，也是一种随时间序列分析法。它基于马尔柯夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）的变动状况。 1.马尔柯夫链。状态是指某一事件在某个时刻（或时期）出现的某种结果。事件的发展，从一种状态转变为另一种状态，称为状态转移。在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔柯夫过程。马尔柯夫链是参数t只取离散值的马尔柯夫过程。 2.状态转移概率矩阵。在事件发展变化的过程中，从某一种状态出发，下以时刻转移到其他状态的可能性，称为状态转移概率，只用统计特性描述随机过程的状态转移概率。 若事物有n中状态，则从一种状态开始相应就有n个状态转移概率，即。 将事物n个状态的转移概率一次排列，可以得到一个n行n列的矩阵： 3.马尔柯夫预测模型。一次转移概率的预测方程为： 式中：K——第K个时刻； S（K）——第K个时刻的状态预测； S（0）——对象的初始状态； P——一步转移概率矩阵。 应用马尔柯夫预测法的基本要求是状态转移概率矩阵必须具有一定的稳定性
马尔柯夫转移矩阵法-4.1马尔柯夫过程 在一个随机过程中，对于每一t0时刻，系统的下一时刻状态概率仅与t0时刻的状态有关，而与系统是怎样和何时进入这种状态以及t0时刻以前的状态无关（即所谓无后效性），这种随机过程称为马尔柯夫随机过程。 对随机过程X（t）取确定的n＋1个时刻t0＜t1＜t2＜…＜tn，对应实数x0，x1，x2，…，xn，如果条件分布函数满足： 则随机过程X（t）即为马尔柯夫过程的数学描述。 依过程参数集和状态集的离散与连续性，马尔柯夫过程可分为马尔柯夫链－时间和状态均离散的过程、连续马尔柯夫链－时间连续和状态离散、连续马尔柯夫过程－时间连续和状态连续。 马尔柯夫转移矩阵法-4.2马尔柯夫过程与风险估计 从定义中可知，确定某一时刻的风险状态后，该风险转移的下一个状态所服从的概率规律，可以用马尔柯夫过程的数学描述估计出来。马尔柯夫风险过程的重要假定是在一定时间和客观条件下，风险状态的转移概率固定不变。转移概率是在给定时刻风险状态相关之下的下一时刻条件概率；转移概率构成的矩阵称为转移矩阵，矩阵中各元素具有非负性，而且行的和值为1。 例如某雷达每次开机状态记录如表4所示。由于雷达下一次开机状态只与现在的开机状态有关，而与以前的状态无关，所以它就形成了一个典型的马尔柯夫链。 取P11—开机连续正常状态的概率，P12—由正常状态转不正常的概率，P21—由不正常状态转正常的概率，P22—开机连续不正常状态的概率。由表4可知，在23次开机状态统计中，11次开机正常，3次连续正常，7次由正常转不正常；12次开机不正常，4次连续不正常，8次由不正常转正常；由于最后一次统计状态是开机正常状态，没有后继状态，所以P11＝3／（11－1）＝0.3，P12＝7／（11－1）＝0.7，P21＝8／12＝0.67，P22＝4／12＝0.33因为最后一次统计是正常状态，所以不正常状态的总数不减一。 表4某雷达每次开机状态记录表 类别开机次序 1234567891011121314151617181920212223
Markov机制转换模型研究 )))在中国宏观经济周期分析中的应用 王建军 (厦门大学经济学院) 【摘要】本文首次引入反映我国经济增长周期模式改变和状态转移机制变迁的虚拟变量,对传统M ar ko v机制转换模型进行了修正,由此解决了将M ar ko v模型 应用于中国年度宏观经济数据研究中国经济周期问题的难题。运用修正后的M ark-o v模型,本文对我国1953~2005年的年度实际产出增长率的数据进行了拟合,研 究表明,该模型较好地刻画了我国实际产出增长的周期性变化。根据分析我们发 现,改革前后我国经济周期的非对称性特征比较明显,并且经济增长周期模式和经 济周期性变化机制存在显著差异。 关键词M arkov模型状态转换经济周期 中图分类号F22410文献标识码A Research on the Markov Switching Model Abstract:Fo r the fir st time,this paper take a dummy v ar iable into the trad-i tional M arkov Sw itching M odel to depict the change of Chinese eco no mic cycle pat-tern and Regime-Sw itching mechanism1We resolve the pro blem that how to study Chinese business cy cles w ith the M arkov Sw itching model based on annual macr o-eco no mic data1Fitting the data of Chinese real GDP g row th from1953to2005w ith our m odel,w e find that the m odel per fectly describes Chinese real GDP gr ow th?s periodical mo vement1Chinese Business cycle pattern has chang ed after the Chinese Economic Refo rm1T he Reg im e-Sw itching m echanism also has chang ed after the Chinese Econom ic Refor m1Asymm etry of the Chinese economic cy cle is remarka-ble1Befor e the Chinese Econom ic Refo rm,the ex pansion period is longer than con-traction period but it is r eversed after the Chinese Economic Reform1 Key words:Markov M odel;Regime-sw itching;Business Cycle 一、问题的提出 对经济周期状态的识别和判断历来都是经济周期研究中的重点和难点。为解决这一问题,经济学家们在不断探索新的分析工具和方法。早期研究周期行为有两种基本方法:第一
UG3D数据转换的技巧 在结构设计的过程中经常会遇到要把PROE和UG的3D数据进行转换，但如果我们不掌握一定的技巧则会出 现很多的破面，给我们分模和加工带来很多的不便。值得一提的是，我很讨厌去修补破面，最多让PROE系 统自动修补一下。下面我给大家介绍一种基本不需要修补破面的方法。值得申明的是，这里只是我的一 家之言，不当之处还请各位同行批评指正。 首先，大家要明白3D数据转换过程中出现破面的原因主要是软件之间的算法和精度不同所导致的。 （1） UG转PROE 一般情况下我们把UG档转到PROE中时采用的格式是STP或CATIA，最好不要采用IGS，因为前面两种格 式是针对实体，而IGS则是针对曲面。在转换过程中，我们首先要知道模型的尺寸大小，如果模型很小， 而且又有很多小圆角、倒角特征则我们最好做个操作：把模型放大数倍，放大后的模型中就没有小特征了。 之后我们在UG中以STP的格式将模型导出。在PROE中导入STP格式时，我们首先新建一个空的零件文档， 再插入要导入的文件就ＯＫ了，一般系统已经直接生成了实体，如果还有破面可以再把精度调到系统的 最大值0.01（这一点有时特别重要），再有破面的话就让系统自动修补一下。当然如果UG 中的模型本来就很大， 那就没必要将模型放大了，但是当我们导入PROE中发现有破面时你不妨试试放大模型的方法。值得一提的是 如果STP格式还有破面的话，可以试试CATIA格式！ （2） PROE转UG PROE转到UG中就简单多了，我们可以用TRANSMAGIC这个软件先把PROE档打开，然后另存为UG格式，再在UG中 导入时选择parasolid 格式即可。一般得到的就是实体了。 （3） IGS转PROE或UG 首先我们要知道手头的IGS格式文档是PROE还是UG中转来的，如果是PROE中转来的我们就用PROE将其导入， 如果是UG中转来的当然要选择在UG中导入，因为软件接收自己导出的文件格式肯定错误是最小的。当然，
如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？- 知乎 隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我想说个更通俗易懂的例子。我希望我的读者是对这个问题感兴趣的入门者，所以我会多阐述数学思想，少写公式。霍金曾经说过，你多写一个公式，就会少一半的读者。 还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。 假设我们开始掷骰子，我们先从三个骰子里挑一个，挑到每一个骰子的概率都是1/3。然后我们掷骰子，得到一个数字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。不停的重复上述过程，我们会得到一串数字，每个数字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4 这串数字叫做可见状态链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见状态链，还有一串隐含状态链。在这个例子里，这串隐含状态链就是你用的骰子的序列。比如，隐含状态链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8 一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含状态链，因为隐含状态（骰子）之间存在转
换概率（transition probability）。在我们这个例子里，D6的下一个状态是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一个状态是D4，D6，D8的转换概率也都一样是1/3。这样设定是为了最开始容易说清楚，但是我们其实是可以随意设定转换概率的。比如，我们可以这样定义，D6后面不能接D4，D6后面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。这样就是一个新的HMM。 同样的，尽管可见状态之间没有转换概率，但是隐含状态和可见状态之间有一个概率叫做输出概率（emission probability）。就我们的例子来说，六面骰（D6）产生1的输出概率是1/6。产生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我们同样可以对输出概率进行其他定义。比如，我有一个被赌场动过手脚的六面骰子，掷出来是1的概率更大，是1/2，掷出来是2，3，4，5，6的概率是1/10。 其实对于HMM来说，如果提前知道所有隐含状态之间的转换概率和所有隐含状态到所有可见状态之间的输出概率，做模拟是相当容易的。但是应用HMM模型时候呢，往往是缺失了一部分信息的，有时候你知道骰子有几种，每种骰子是什么，但是不知道掷出来的骰子序列；有时候你只是看到了很多次掷骰子的结果，剩下的什么都不知道。如果应用算法去估计这些缺失的信息，就成了一个很重要的问题。这些算法我会在下面详细讲。 ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××如果你只想看一个简单易懂的例子，就不需要往下看了。 ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××说两句废话，答主认为呢，要了解一个算法，要做到以下两点：会其意，知其形。答主回答的，其实主要是第一点。但是这一点呢，恰恰是最重要，而且很多书上不会讲的。正如你在追一个姑娘，姑娘对你说“你什么都没做错！”你要是只看姑娘的表达形式呢，认为自己什么都没做错，
X^^n X I a n ^x 2 -a 1 x n U 由传递函数转换成状态空间模型一一方法多！!! SISo 线性定常系统 高阶微分方程化为状态空间表达式 SISO y(n )+a 1y (2)+a2y (2)+…+a n y =b 0u(m )+b 1u (m ^1)+…+b m u (n ^m ) b °s m b,s m b m S n yS2 a 2 s n ^ ■ a n 外部描述 W 实现问题：有了内部结构一-模拟系统 内部描述 X = Ax +bu y =cx + du 实现冋题解决有多种方法，方法不同时结果不同 直接分解法 因为 Y(S) Z(S) _ Z(S) Y(S) U(S) Z(S) U(S) Z(S) n ~~1 ds m b 1s m ' ?… bmQ S S a I S 亠 亠 a n 」s a n :Y(s) =(b °s m +b 1s m '+…+b m^s + b m )Z(s) IU(S) = (s n +a 1 s n ' *八 +a n jS + a n )Z(s) 对上式取拉氏反变换，则 jy = b 0Z (m )+b 1 z (m4 ?) +…+b m'Z + b m Z < (n ) 丄 (n 4) IB ?■I U=Z +a 1 z + +a n 4z+a n z X 2 = X 3 G(S) = SlSo 按下列规律选择状态变量, 即设X 1 二乙X 2 =乙 ,X n Z) ,于是有
X i X； 式中，|心为n -1阶单位矩阵，把这种标准型中的A 系数阵称之为友阵。只 要系统状态方程的系数阵A和输入阵b具有上式的形式，C阵的形式可以任意, 则称之为能控标准型。 则输出方程 y =b°X n b i X n」b mi X2 b m X i 写成矩阵形式 S I X2 y = [ b m b m」b i b0 ]' X n」 -X n 一分析A,b,c阵的构成与传递函数系数的关系。 在需要对实际系统进行数学模型转换时，不必进行计算就可以方便地写出状态空间模型的A、b、C矩阵的所有元素。 例：已知SISo系统的传递函数如下，试求系统的能控标准型状态空间模型 Y(S) _ 3 8s 3 2 U (S) S 3s 2s 4 解：直接得到系统进行能控标准型的转换，即 写成矩阵形式 XnA .Xn J J- a n "x；l - 0 Ir X J「0] X2 —a1 一x3 一r」 "0 1— 4 Ir x J JJ ■xj-x j b0] X2 =[3 0] | n Λ |__a3 X2 X2
第10卷第6期计算机集成制造系统 Vol.10No.6文章编号:1006-5911(2004)06-0620-05 零件的设计模型向毛坯模型转换技术研究 王宗彦,吴淑芳,秦慧斌 (华北工学院机械工程系,山西太原 030051) 摘要:为了实现CAD/CAPP/CAM的集成,提出了一种由设计模型向毛坯模型转换、进而向制造模型转换的思想。文章重点研究了由设计模型向毛坯模型转换的技术。具体研究了毛坯模型的定义与生成技术,包括毛坯建模、毛坯模型的生成、切削区域的定义、分解性实体几何造型思想,以及结构实体几何特征模型向分解性实体造型的转化。还研究了设计模型向毛坯模型转换的实现方法。给出了实现这一转换的具体步骤为:识别零件表面、余量补偿、体加工面的识别和立体形状的构建、采用半空间法构建被移去的体特征和偏移量补充。 关键词:设计模型;制造模型;毛坯模型;面加工特征;体加工特征中图分类 号:TP391.72 文献标识码:A 0 引言 长期以来,人们普遍认为CAPP是连接CAD和CAM的桥梁,许多学者都在努力搭建这座桥梁,但迄今为止还没有一套完整的CAD/CAPP/CAM商用集成系统。从表面上看,CAPP是CAD/CAM断流的关键,似乎是它制约了CAD/CAM乃至CIMS的集成,但笔者认为,真正的原因则是设计模型到制造模型的转换理论没有解决。 目前的CAD/CAM系统采用的造型方法是面向设计的 CSG(ConstructiveSolidGeometry)树表示特征造型,它与面向制造并体现加工顺序的特征建模还存在很大差异,在语义表达上也不一致,如设计特征的增加凸台,与制造过程可能完全不符[1]。因此,现在的CAD/CAM系统的工作方式与集成化和自动化所要求的目标尚有一定距离,主要表现为在产品特征模型设计完毕之后,需要大量的人机交互,选择单一几何特征以确定加工区域,再选择加工方式和刀具类型参数,还不能智能决策工艺过程,不能自动地从设计信息中获取加工信息并完成工艺过程 收稿日期:2003-06-06;修订日期:2003-09-27。基金项目:国防柔性制造技术重点实验室基金资助项目。 规划[2]。 1982年,Arbab在他的博士论文中首次提出了特征分解造型,分解性实体几何造型De-structiveSolidGeometryModeling,DSGM。使用这种方法的原型系统已在Stanford和Purdue展示过,商品化系统Pro/Engineer也支持这种系统。Purdue系统中的毛坯是一个方形块,Stanford系统中的毛坯是一个凸起的形状(由平移扫掠形成)。Pro/Eng-ineer系统中,毛坯可以是由平移扫掠或者旋转扫掠在Purdue和
3。马尔可夫决策过程模型 本节介绍了MDP模型来确定相互制约的服务商到客户系统调度策略,分配区分服务器优先级的客户。医药科学的 MDP模型作为一个线性规划模型,以至于考虑与约束不可以添加扩展马尔可夫状态空间,从而允许有效的线性规划算法标识最佳相互制约政策。消费者要求达到的服务(病人),都有一个关联的位置和分为高优先级(H)或低优先级(L)。服务器救护车所分化他们的答复和服务时间。我们可以捕捉时间从一个服务器是派去当它到达现场,捕捉的总时间和服务时间为客户服务,包括响应客户时间,对待客户现场,运输一个客户去医院,并返回到服务。目标是确定哪些服务器调度到达客户最大化平均水平.总奖励每阶段给予最低标准股本。回复一个电话的奖励是解释作为高优先级客户的可能性是对一个固定的时间内一个RTT目标函数已经成为最好的效率的性能的措施，在EMS系统(McLay和马约加2010)。在模型中,客户根据到达泊松过程的速度。当一个客户到达时,其位置和优先级评估,和一家派往它可用的服务器。的模型使得几个假设: 1.如果客户和服务器可用,到达服务器必须派遣。 2。只有服务器-服务器位于他们家庭基站可以被派往客户。3。一个服务器分配给每个客户。 4。然后服务器返回本站服务客户。 5。服务时间不依赖于客户优先权和指数分布。 6。有一个零长度队列为客户。
我们将讨论如何修改模型 电梯的假设和假设一个强大的影响产生的政策。需要服务器被派往客户如果服务器是可用非理想的政策合理,因为这里的模型是出于EMS体系中,为所有客户提供服务是一个主要的公共服务系统的目标。此外,由于担忧的责任,而不是保留是一种能力,嵌入在EMS调度和政策实践,约束的服务提供者。为了简单起见,所有服务器维修后返回本国驻地客户,当他们说为其他客户服务可用,服务器不能动态改航。在实践中,服务器可以从以外的地点派遣他们家电台,当服务器完整的服务。以允许救护车被派遣本国驻地以外的位置,可以扩大到包括状态空间辅助服务器的位置相对应服务器完成服务(见§3.1的讨论状态空间)。同样地,可以将状态空间扩大到包括辅助客户地点,对应一个服务器是谁前往客户允许服务器动态改航,直到它到达服务客户和位置,相对应的服务器正在接近尾声与另一个客户的服务。关于第五假设,尽管它将琐碎包含服务时间依赖于客户优先级,指数提升,因为我们假设是更难了必须扩大状态方程考虑non-Markov模型。我们承认这是一个强烈的假设。 队列长度为零的假设需要更深一层的讨论。请注意,客户只是失去当所有的服务器很忙,因此每种类型的客户丢失的速度相同进入系统。从温顺的角度看来,顾客队列的状态模型变得难以管理和调度,政策可能取决于客户的设置队列中。我们认为,长度为零的假设