【备考系统分析师】需求工程(四种核心建模)

1.业务流程建模 (Business Process Modeling)

  • 定义与目标:

业务流程建模是用于描述组织内部或跨组织业务活动流程的技术 。其主要目标是清晰、直观地展现一项业务从开始到结束所经历的各个环节、参与角色、决策点以及信息流转,从而帮助理解现有流程(As-Is)、发现瓶颈与问题,并设计优化后的新流程(To-Be)。业务流程模型和符号(BPMN)是当前业界最主流的业务流程建模标准 。

  • 核心元素与符号 (以BPMN为例):

事件 (Event) :表示流程的开始、中间或结束,通常用圆形表示。
活动 (Activity) :表示需要执行的工作单元或任务,通常用圆角矩形表示。
网关 (Gateway) :表示流程中的决策点,控制流程的分支与合并,通常用菱形表示。
顺序流 (Sequence Flow) :用带箭头的实线表示,连接流程元素,指明执行顺序。
泳道 (Swimlane) :包括池(Pool)和道(Lane),用于区分不同的参与者或部门,明确职责范围 。

举个例子,在这个方法下,我们可以通过分析“订单处理”流程图,我们可以明确系统需要提供“创建订单”、“审核订单”、“库存检查”、“安排发货”等功能模块。

2.数据流图 (Data Flow Diagram, DFD)

  • 定义与目标:
    数据流图是结构化分析方法的核心工具,它从数据的角度出发,描绘信息在系统中“流动”和“处理”的过程
    。DFD强调的是系统的逻辑功能,它只关心系统需要完成“什么”功能,而不关心这些功能“如何”实现
    。核心元素:

      外部实体 (External Entity) :也称数据源或数据潭,表示系统之外的、与系统进行数据交互的人、组织或其它系统。通常用矩形表示。
      处理/加工 (Process) :表示对数据进行变换或操作的功能。通常用带圆角的矩形或圆形表示,内部写上处理名称。
      数据存储 (Data Store) :表示系统中存储数据的地方,如文件或数据库表。通常用两条平行线或开口矩形表示。
      数据流 (Data Flow) :表示在处理、外部实体和数据存储之间流动的数据。用带箭头的线表示,线上标注数据流名称。
    
  • 分层与平衡原则:
    为了管理复杂性,DFD通常采用自顶向下、逐层分解的绘制方式。顶层图(上下文图)描述整个系统与外部环境的交互;下层图则将顶层图中的处理进行细化。父图与子图的平衡是DFD的核心原则,也是考试的重点:任何指向父图中某个处理的输入数据流,必须作为其子图的输入;任何从父图中某个处理流出的输出数据流,也必须作为其子图的输出。

3.用例图 (Use Case Diagram)

  • 定义与目标:
    用例图是统一建模语言(UML)的一部分,属于面向对象分析方法的核心工具 。它从用户(参与者)的角度描述了系统的功能需求,展示了谁使用系统,以及他们可以用系统来做什么 。用例图的核心目标是捕获系统的功能性需求,并作为开发团队与客户沟通的桥梁。
  • 核心元素:
    • 参与者 (Actor) :表示与系统交互的人、硬件或其他系统。通常用“小人”图标表示。
    • 用例 (Use Case) :表示系统为参与者提供的一项有价值的服务或功能。通常用椭圆形表示。
    • 系统边界 (System Boundary) :用一个方框表示,框定了系统的范围,框内是用例,框外是参与者。
    • 关系 (Relationship):
      • 关联 (Association) :参与者与用例之间的通信,用直线表示。
      • 包含 (Include) :一个用例的行为包含了另一个用例的行为,箭头指向被包含的用例,表示强制执行。
      • 扩展 (Extend) :一个用例在特定条件下会扩展另一个基本用例的功能,箭头指向被扩展的用例,表示可选执行。
      • 泛化 (Generalization) :参与者之间或用例之间的继承关系。
  • 用例描述的重要性:
    用例图本身非常简洁,其详细信息需要通过 用例描述(Use Case Description)‍ 来补充。用例描述通常包括用例名称、参与者、前置条件、后置条件、基本事件流和备选事件流等。

4.实体关系图 (Entity-Relationship Diagram, ERD)

  • 定义与目标:
    实体关系图是用于数据建模的工具,它描述了现实世界中的“事物”(实体)以及它们之间的“联系”(关系)。ERD的主要目标是设计出稳定、高效、无冗余的数据库逻辑结构,是数据库设计的核心步骤 。

  • 核心元素:

    • 实体 (Entity) :指客观存在并可相互区分的事物,如“学生”、“课程”。通常用矩形表示。
    • 属性 (Attribute) :实体所具有的特征或性质,如学生的“学号”、“姓名”。通常在矩形内列出,主键属性通常会加下划线。
    • 关系 (Relationship) :表示实体之间的联系。通常用菱形表示,并在线上标注基数(Cardinality)。
  • 基数与三大范式:

    • 基数 (Cardinality) :描述了一个实体通过某个关系可以与另一个实体的多少个实例相关联,常见的有一对一(1:1)、一对多(1:N)和多对多(M:N)。正确判断实体间的基数是ERD设计的关键,也是考试的重点。
    • 数据库范式 (Normal Forms) :虽然不是ERD的直接组成部分,但ERD的设计目标是为了满足数据库范式(特别是第三范式3NF),以消除数据冗余和更新异常。理解范式理论有助于设计出高质量的ERD。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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