UML类图几种关系的总结


  在UML类图中,常见的有以下几种关系: 泛化(Generalization),  实现(Realization),关联(Association),聚合(Aggregation),组合(Composition),依赖(Dependency)

         1. 泛化(Generalization)

        【泛化关系】:是一种继承关系,表示一般与特殊的关系,它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为。例如:老虎是动物的一种,即有老虎的特性也有动物的共性。

        【箭头指向】:带三角箭头的实线,箭头指向父类


        2. 实现(Realization)

        【实现关系】:是一种类与接口的关系,表示类是接口所有特征和行为的实现.

        【箭头指向】:带三角箭头的虚线,箭头指向接口


        3. 关联(Association)

        【关联关系】:是一种拥有的关系,它使一个类知道另一个类的属性和方法;如:老师与学生,丈夫与妻子关联可以是双向的,也可以是单向的。双向的关联可以有两个箭头或者没有箭头,单向的关联有一个箭头。

        【代码体现】:成员变量

        【箭头及指向】:带普通箭头的实心线,指向被拥有者


        上图中,老师与学生是双向关联,老师有多名学生,学生也可能有多名老师。但学生与某课程间的关系为单向关联,一名学生可能要上多门课程,课程是个抽象的东西他不拥有学生。 

        下图为自身关联: 


        4. 聚合(Aggregation)

        【聚合关系】:是整体与部分的关系,且部分可以离开整体而单独存在。如车和轮胎是整体和部分的关系,轮胎离开车仍然可以存在。

        聚合关系是关联关系的一种,是强的关联关系;关联和聚合在语法上无法区分,必须考察具体的逻辑关系。

        【代码体现】:成员变量

        【箭头及指向】:带空心菱形的实心线,菱形指向整体


        5. 组合(Composition)

        【组合关系】:是整体与部分的关系,但部分不能离开整体而单独存在。如公司和部门是整体和部分的关系,没有公司就不存在部门。

       组合关系是关联关系的一种,是比聚合关系还要强的关系,它要求普通的聚合关系中代表整体的对象负责代表部分的对象的生命周期。

【代码体现】:成员变量

【箭头及指向】:带实心菱形的实线,菱形指向整体


        6. 依赖(Dependency)

        【依赖关系】:是一种使用的关系,即一个类的实现需要另一个类的协助,所以要尽量不使用双向的互相依赖.

        【代码表现】:局部变量、方法的参数或者对静态方法的调用

        【箭头及指向】:带箭头的虚线,指向被使用者


        各种关系的强弱顺序:

        泛化 = 实现 > 组合 > 聚合 > 关联 > 依赖 

        下面这张UML图,比较形象地展示了各种类图关系:

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分任务的线性模型,特别适用于二问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### UML 中的关系及其代码实现 #### 继承 (Inheritance) 继承表示一种 "is-a" 的关系,在 Python 中可以通过 `class` 定义来体现这种父子之间的关联。 ```python class Animal: def speak(self): pass class Dog(Animal): # Dog is an Animal def speak(self): return "Woof!" ``` 子可以重写父的方法并调用其属性[^1]。 #### 聚合 (Aggregation) 聚合是一种弱的 “has-a” 关系,意味着整体对象拥有部分对象但是不控制它们的生命期。这通常通过组合实例变量完成: ```python class Department: def __init__(self, name): self.name = name self.employees = [] class Employee: def __init__(self, id, department=None): self.id = id self.department = department hr_dept = Department('HR') emp1 = Employee(101, hr_dept) print(emp1.department.name) # 输出 'HR' ``` 这里员工可以在创建时被分配给部门,也可以之后再设置所属部门[^2]。 #### 组合 (Composition) 组合也是一种强形式的 “has-a”,它暗示着当容器对象消失时组件也会随之销毁。Python 中可通过初始化参数传递依赖项: ```python from datetime import date class Address: def __init__(self, street, city): self.street = street self.city = city class Person: def __init__(self, name, birth_date, address_info): self.name = name self.birth_date = birth_date self.address = Address(*address_info) person = Person("Alice", date.today(), ("Main St.", "Wonderland")) del person # 当删除Person对象时Address也被自动清理 ``` 此例子展示了地址作为人的组成部分而存在;如果人不存在,则该特定住址也无意义[^3]。 #### 关联 (Association) 两个独立实体之间简单的双向或多向联系称为关联。此连接可能涉及多个角色或方向上的导航权限。 ```python class Teacher: def teach(self): print(f"{self} teaches.") class Student: teacher = None @classmethod def set_teacher(cls, tchr): cls.teacher = tchr t = Teacher() Student.set_teacher(t) s = Student() if s.teacher: s.teacher.teach() # 可能会打印出教师教课的信息 ``` 在这个场景下,学生和老师相互作用但彼此间并没有所有权的概念[^4]。 #### 依赖 (Dependency) 依赖是指一个使用另一个的服务或接口的情况,通常是临时性的交互而不是长期持有对方引用。 ```python def send_email(email_service, recipient, message): email_service.send(recipient=recipient, content=message) class EmailService: def send(self, **kwargs): print(f'Sending "{kwargs["content"]}" to {kwargs["recipient"]}.') email_svc = EmailService() send_email(email_svc, "example@example.com", "Hello!") ``` 函数 `send_email()` 对象仅在其内部短暂地利用到了邮件服务的功能[^5]。
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