域模型设计 TMP-DMD
扩散模型与生成模型详解-概述说明以及解释
扩散模型与生成模型详解-概述说明以及解释1.引言1.1 概述扩散模型与生成模型是两种常见的数学模型，用于描述和解释不同类型的数据和现象。
在许多领域，包括社会科学、自然科学和工程学等，这两种模型被广泛应用于数据分析、预测和决策等方面。
扩散模型是通过描述信息、物质或现象在空间和时间上的传播过程来模拟和预测其扩散的行为。
其基本思想是基于传播的概率和随机过程，通过建立数学模型来模拟和分析人群、病毒、信息等的传播行为。
扩散模型的应用非常广泛，如在流行病学中用于分析疾病传播的规律，或在社交网络中用于预测信息的传播路径和速度等。
生成模型是通过建立概率模型来模拟和生成数据。
与扩散模型不同，生成模型的目的是从已有的数据中学习其分布规律，并用于生成新的数据样本。
生成模型通常基于统计学和机器学习的方法，通过学习样本数据的概率分布来生成具有相似特性的新样本。
生成模型的应用非常广泛，如在自然语言处理中用于生成文本内容或在图像生成领域用于生成逼真的图像等。
本文将详细介绍扩散模型和生成模型的定义、常见类型及其应用领域。
首先，我们将对扩散模型进行概述，包括其基本定义和常见的扩散模型类型，以及扩散模型在疾病传播和信息传播等领域的应用。
接下来，我们将介绍生成模型的定义以及常见的生成模型类型，包括基于概率图模型的生成模型和基于深度学习的生成模型。
最后，我们将对比扩散模型和生成模型的特点和应用场景，并分析它们各自的优劣势。
同时，我们还将展望扩散模型和生成模型未来的发展趋势。
通过阅读本文，读者将对扩散模型和生成模型有一个全面的了解，并能够理解它们在实际问题中的应用价值。
1.2文章结构文章结构部分主要是对整篇文章的结构进行介绍，指出各个章节的主题和内容，以帮助读者快速了解文章的组织结构和主要内容。
在本篇文章中，共有四个主要章节，分别为引言、扩散模型、生成模型和结论。
下面将对每个章节的主题和内容进行简要介绍。
引言部分（Chapter 1）是文章的开篇部分，主要用于介绍本篇文章的背景和意义，以及引导读者进入主题。
盈建科—建模用户手册
YJK 建筑结构设计软件
模型及荷载输入
用户手册
北京盈建科软件有限责任公司 2012.6
目录
目录
第一章 软件主要功能 ....................................................................................................................... 1
第三节 轴线网格...................................................................................................................... 20 一、轴线网格的基本概念................................................................................................ 20 二、轴网输入.................................................................................................................... 21 三、绘图基本操作和工具................................................................................................ 26 四、形成网点.................................................................................................................... 31 五、轴线命名.................................................................................................................... 32 六、正交轴网.................................................................................................................... 32 七、圆弧轴网.................................................................................................................... 33 八、轴网编辑.................................................................................................................... 33
数字化模型构建-概述说明以及解释
数字化模型构建-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数字化模型是将实体、现象或系统转化为数字形式的表达方式。
通过数字化模型构建，可以将真实世界的事物、过程或系统转化为计算机可以处理的数据和算法，从而实现对其进行分析、模拟和预测等操作。
数字化模型构建是指根据某种规则和方法将实体、现象或系统转化为数字形式。
在构建数字化模型的过程中，需要获取并处理相关的数据、参数和变量，并基于这些数据和变量构建相应的模型。
这些模型可以是数学模型、物理模型、统计模型、图像模型等不同形式的表达方式。
通过数字化模型构建，可以将复杂的实际问题简化为可计算的数学模型，从而更好地理解和解决问题。
数字化模型构建的步骤通常包括问题定义、数据获取、数据预处理、模型选择与构建、参数与变量的确定、模型验证与调整等过程。
在这些步骤中，需要充分理解问题背景和目标，选择合适的模型类型和方法，并进行数据处理和模型验证，以确保构建出的数字化模型能够准确地反映实际情况并具有较高的预测能力。
总之，数字化模型构建是一种将实体、现象或系统转化为数字形式的表达方式。
通过构建数字化模型，可以更好地理解和解决实际问题，提高决策效率和预测准确性。
在数字化时代中，数字化模型构建具有重要的意义和应用价值，并且面临着前景广阔和挑战艰巨的发展前景。
1.2 文章结构本文将围绕数字化模型构建展开详细讨论。
文章主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分（Chapter 1）首先对数字化模型构建进行概述，介绍数字化模型在现代社会中的作用和重要性。
接着，对本文的结构进行说明，阐明各章节的内容和目的。
最后，明确本文的目的是为了探讨数字化模型构建的方法、应用与前景，并对其中的挑战进行分析。
正文部分（Chapter 2）重点探讨了数字化模型的定义与作用，并详细介绍了数字化模型构建的方法与步骤。
在2.1节中，我们将解释数字化模型的概念和其在不同领域中的应用。
同时，我们将剖析数字化模型的作用，如提升效率、优化决策、模拟实验等。
EMCM数学知识：函数式DDD架构入门
EMCM数学知识：函数式DDD架构入门EMCM发现关于函数式编程或FP的许多文章都专注于低级编码实践和FP特定模式。
但是，它们不涉及高级设计和体系结构。
然而，在EMCM看来，FP原则可以大规模应用。
实际上，从后端的无服务器到前端的Redux / Elm风格的框架，许多流行的框架和架构样式都源于函数式编程。
如果使用得当，FP原理可以降低复杂性，同时提高应用程序的可测试性和可维护性。
这是函数架构。
FP原理适用于软件架构函数式编程的三个原理与软件架构特别相关。
首先是函数是独立的值。
也就是说，可以像对待其他独立值一样对待它们，例如整数和字符串。
可以将它们分配给变量，存储在列表中，作为参数传递，作为结果返回等等。
在函数架构中，基本单元也是函数，但是我喜欢称其为工作流workflow，工作流是函数的基本单元。
它可以称为一个功能特性、用例、场景、故事或任何您想调用的。
就像函数一样在编码级别是“某个事物”，这些工作流是架构级别的“事物”，是架构的基本构建块。
其次，组合是构建系统的主要方式。
只需将一个输出连接到另一个输入即可构成两个简单功能。
结果是可以用作更多合成的起点的另一个功能。
组合是一个非常重要的概念，函数式程序员拥有一套标准工具，例如monads，即使输入和输出不完全匹配也可以进行组合。
从体系结构和架构的角度来看，由较小的函数组成较大的函数，其结果最明显是，函数系统看起来像带有输入和输出的管道，而不是面向消息的请求/响应模型。
每个工作流程函数通常具有相同的结构：读取数据、制定业务决策并根据需要转换数据，最后，在另一端输出任何新数据或事件。
这些步骤中的每一个都可以依次视为较小的函数。
分支和其他类型的复杂性可能会发挥作用，但是即使工作流程变得越来越大和越来越复杂，数据也始终会朝一个方向流动。
这种组合方法意味着我们仅结合了特定业务工作流所需的特定组件。
不需要传统的分层体系结构。
当我们向系统中添加新功能时，每个新工作流程所需的函数都是独立定义的，而不是分组为数据库或服务层。
域模型的概念
域模型的概念域模型是指一种面向对象编程中的概念，它是某个领域中的实体、关系及其行为的抽象描述。
在软件开发过程中，域模型是非常重要的一部分，能够帮助开发人员更好地理解问题领域，并根据业务需求构建出精确、高效的软件系统。
域模型应该是与特定领域相关的，在某些情况下，它可能与某个特定项目相关，也可能跨越多个项目或一整个企业。
它描述了该领域中数据实体之间的关系，以及它们的行为，形成了一套完整的业务逻辑。
这样，当开发人员在遵循该领域的某项任务或实现某项功能时，就可以基于域模型建立正确的数据模型，并开发出符合业务需求的软件系统。
域模型的构建通常是由领域专家和开发人员共同完成的。
领域专家负责描述业务逻辑，而开发人员则根据业务逻辑构建出数据模型。
在构建域模型的过程中，通常需要对业务领域做出深入的了解，以便开发人员可以更好地理解实体之间的关系，从而建立一个更为准确的域模型。
域模型的构建通常分为以下几个步骤：1. 识别领域对象和它们之间的关系，以及它们的属性和行为。
2. 根据领域对象和关系，建立相应的数据模型。
3. 确定整个系统的工作流程和数据流。
4. 设计业务逻辑，定义各种业务规则和处理规则。
域模型的建立有很多好处，包括：1. 提供清晰精确的业务逻辑：通过域模型的建立，领域专家能够理清业务逻辑，开发人员能够清晰明了地了解各个实体之间的关系。
2. 代码的重用：域模型可以被用于多项任务或项目中，能够有效地减少代码的重复。
3. 更好的可维护性：域模型可以被用于多项任务或项目中，能够有效地减少代码的重复。
4. 更高的代码质量：域模型有助于开发人员理解业务逻辑，从而避免编写冗长、不必要的代码。
总之，域模型是一种非常重要的面向对象编程概念。
它通过抽象描述企业或项目中的业务逻辑来建立准确、高效的数据模型，并且能够在整个系统中被重复利用。
构建良好的域模型有助于开发人员更好地理解业务领域，从而设计出更加符合业务需求的软件系统。
基于面向方面MDA的软件开发方法
基于面向方面MDA的软件开发方法
刘敬勇;张立臣;陈成
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)017
【摘要】软件系统通常有许多横切整个系统的非功能需求,仅采用面向对象的方法不能很好的处理这些横切关注点.软件开发中使用面向方面MDA的方法,在设计阶段将系统的非功能需求从功能需求中分离出来,通过扩展UML建立面向方面PIM 元模型和基于AspcctJ的PSM元模型,横切关注点和核心业务逻辑就可以根据这些元模型分别建模,从而形成面向方面PIM和PSM,然后将系统PSM转换成系统代码.这种方法降低了软件开发的复杂性,提高了系统的可重用性、可维护性和横切关注点的模块化程度,最后给出了应用实例.
【总页数】4页(P4077-4080)
【作者】刘敬勇;张立臣;陈成
【作者单位】广东工业大学,计算机学院,广东,广州,510006;中国科学院,成都计算机应用研究所,四川,成都,610041;广东工业大学,计算机学院,广东,广州,510006;广东工业大学,计算机学院,广东,广州,510006
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.5
【相关文献】
1.基于MDA的软件开发方法的研究 [J], 袁晓桂;吴掬鸥
2.基于面向方面MDA的实时系统开发方法 [J], 刘敬勇;张立臣;陈成
3.一种基于面向方面的统一过程软件开发方法 [J], 郑旭飞;张为群
4.基于MDA软件开发方法的分析与研究 [J], 王晓娟;薛佳楣;韦韫韬
5.基于MDA的软件开发方法研究及应用 [J], 吕君
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4.1.2+元素周期表教学设计2023-2024学年高一上学期化学人教版(2019)必修第一册
元素周期表说课稿一、说教材教材内容与地位：“元素周期表”是新人教版高中化学必修教材(第一册)第四章第一节第二课时的内容。
课程标准要求学生“认识原子结构、元素性质与元素在元素周期表中位置的关系”。
元素周期表、表中元素信息及元素周期律内容描述等都属于元素周期表(律)的表层知识。
元素周期表作为元素周期律的表征模型,元素周期表(律)的本质在于科学家们建立了基于元素原子结构周期表位置元素性质之间的关系的系统模型,反映了不同元素之间的内在联系教学目标：(1)通过分析未知元素卡片上各个元素的信息,建立族和周期的位置变量在不同元素的原子结构和元素性质之间的关联,寻找元素周期表的编排原则,初步建构元素周期表模型。
(2)通过评价不同编排原则,指出所建模型的局限性,优化模型,体会门捷列夫元素周期表模型建立的本质。
(3)通过猜测未知元素的质子数并绘制原子结构示意图,应用原子结构解释元素性质及其变化规律,认识原子结构以及元素在元素周期表中的位置关系,从核外电子排布的角度理解元素周期表周期、族、元素、核素和同位素的含义。
(4)通过应用模型给未知元素定位,熟悉元素周期表的结构,能运用元素周期表的结构分析、推知元素的位置,用周期和族的符号表征元素在周期表中的位置。
实现元素周期表模型中“位-构-性”3者之间的相互关联和推理。
教学重难点：1.元素周期表的发展历史2.元素周期表的结构3.核素、同位素的定义二、说教法目前教学实践中，大部分教师只是关注元素周期表的表层知识,制作元素周期表的教学活动对象一般为学生熟知的前20号元素,编排原则大多是通过分析原子结构示意图或化学史直接获得,信息单一易得。
教学活动中既没有体现元素周期表模型建构中的科学思维的变化,也没有揭示建构历程中的科学本质。
教学过程中缺乏对元素周期表知识的深层含义的挖掘,对元素周期表模型演变过程中的教育价值体现不够。
元素周期表模型的生成和完善经历160余年，其中不乏各式各样的尝试与归纳，故本节课尝试基于建模思想来进行教学，着重围绕模型的生成性和变化性等2个维度,通过建模实践活动发展学生对元素周期表模型的认知,让学生关注模型建立过程中科学思维的发展,理解元素周期表模型建立的本质。
软件系统域建模技术及实例
（2）域建模---对问题域中的各个问题建立出模型
建模的目的是希望能够把所要设计的结构和系统行为沟通 起来，并对系统体系结构进行可视化的控制。 建模的同时也是为了更好地理解正在开发的软件系统，并 控制和管理风险。因为领域模型包括：概念、关联、属性等 方面的信息。
（3）什么是域建模（Domain model）
软件系统域建模技术及实例
软件系统域建模技术及实例
在本讲您能了解如下知识点 “问题域”和“域建模” ？ 域模型及域建模？ 域对象的类型有哪些 如何发现出类及其关系 建立域模型的各种示例
1、什么是“问题域”和“域建模” （1）问题域
如金融、财务等
现实世界中系统所要解决问题的领域为“问题域”，如 “银行业务”属于“银行的问题域”。 我们在处理问题时
4、餐厅点菜业务建模示例 （1）了解餐厅点菜业务活动的基本过程 普通人群进入餐厅，成为消费者； 消费者选到喜欢的菜后，可以下菜单； 消费者的菜单和服务员确认后，直接告知厨房备菜。 同时菜品是由菜品管理员添加、维护管理和实时更新， 提供给消费者使用。 餐厅的菜单管理员时刻监控餐厅的菜单状态，通过服 务状态监控，关注与协调服务员和后厨提供服务。 消费者可以使用餐厅的快捷服务功能，例如加水、催 菜、结帐、投诉、留言或呼叫服务员等快捷服务，服 务员实时响应与反馈消费者服务要求，提供给消费者 快捷服务。
12、建模实例四 下面给出“网上订票”需求项目的功能性和非功能性 的需求，从而获得“问题域”中的相关的类； （1）网上订票项目的功能性需求 （2）网上订票项目的非功能性需求 （3）找出名词短语------域模型 （4）发现出类及类之间的关系 13、实例五：ATM系统自动售票系统，从而获得“问题域” 中的相关的类； （1）ATM系统自动售票系统的功能性需求 （2）ATM系统自动售票系统的非功能性需求 （3）找出名词短语------域模型 （4）发现出类及类之间的关系
清华大学《数据模型与决策》DMD(孙静) - 课程精髓及案例分析流程
DMD课程精髓：1、从管理者的角度去分析问题，不要陷入数据处理中；2、数据分析需要和经验相匹配，数据为管理和决策提供服务。
3、东西方的差距从15世纪开始拉大：1)西方：开始使用阿拉伯数字；（理性－科学性）2)东方：仍然采用文字这种不精确的描述；（人性－灵活性）4、5大知识点：1)Decision Analysis（决策分析）➢决策树—回溯的方法使“复杂问题简单化”、提炼问题➢who、where、when、why、what、how2)Sampling（抽样）➢从个体抽样共性、得出普遍规律的方法论。
（自然科学中的哲学）➢“断章取义”导致统计学可以变化出完全不同的结果。
➢理论的结果是基于“随机”的抽样。
➢精确与粗燥的哲学：更加粗燥的t分布，得出的结果可能是更加精确的预测结果。
➢实际的生活中，人们往往对μ有预期，却对σ没有预期，导致了很多问题。
3)Simulaiton（仿真）➢减轻抽样需要投入的时间和经历，结果依赖于“可以信赖的假设”4)Regression（回归）➢回归反映的是量变因素，对于质变必须从管理上解释。
5)Optimization（优化）➢模型的准确性只对自变量范围内有意义。
DMD案例流程（供参考）：一、案例背景：5W+1Hwhowhenwherewhat （要干什么）why （待分析的原始数据或者解决途径）how （怎样做，D.T）P25-规范的决策树key point：（---总体框架）➢有用的信息和数据（why）；➢提炼问题（what:Unkown information and question）；二、初步分析：根据决策树建模，即通常是分析框架、一个公式，或者一个目标key point：（清晰分析思路―注意不要陷在数据里，有些可能无解，但要写明原因。
）➢决策思路（D.T）说明是否做敏感性分析，是否另行设计决策树找出其他的解决办法，或从其他角度重新看这个问题－把复杂的问题分解成若干问题，简化问题；➢列出具体的分析思路和步骤；➢在思路基础上，找出相关需要的变量、函数和相互间的关系；例子：（最后一个书商案例）决策变量：P书Q页数Q印刷Q销售目标函数：∏＝销售收入－总成本＝P书×Q销售－f总成本（Q页数，Q印刷）约束：1 毛利率＝1－直接成本/销售收入＝1－g直接成本（Q页数，Q印刷）/（P书×Q印刷）>= 40%2 25<= P书<=353 Q销售<= Q印刷4 所有变量>＝0P书―――需优化求解Q页数―――已知条件Q印刷―――需回归或仿真Q销售―――需回归或仿真f总成本（Q页数，Q印刷）―――需回归g直接成本（Q页数，Q印刷）―――需回归三、数据处理：key point：（根据初步分析思路，进行数据处理，找出可以符合管理者角度意愿的证据。
matlab设计dmc模型代码
标题：MATLAB设计DMC模型代码摘要：本文将详细介绍如何使用MATLAB软件编写DMC（Dynamic Matrix Control）模型代码。
DMC是一种基于模型的控制方法，可以有效地应用于工业过程的控制和优化中。
通过本文的学习，读者将能够掌握DMC模型的基本原理和编写代码的方法，为工业控制领域的应用提供参考。
正文：一、DMC模型概述DMC是一种基于模型的预测控制方法，它通过建立过程的数学模型，预测未来的系统响应，并根据预测结果进行控制。
DMC模型具有良好的鲁棒性和适应性，适用于各种工业过程的控制。
二、DMC模型代码编写步骤1. 数据采集和建模需对待控制的工业过程进行数据采集，并利用MATLAB中的系统辨识工具箱进行建模。
建立过程的动态数学模型是DMC模型设计的基础。
2. DMC模型参数确定根据建立的数学模型，确定DMC模型的参数，包括控制时域长度、预测时域长度、控制权重矩阵、预测权重矩阵等。
3. 编写MATLAB代码使用MATLAB软件，在命令窗口或脚本文件中编写DMC模型的代码。
主要包括以下步骤：（1）导入过程的数学模型（2）初始化模型参数（3）设定控制目标（4）进行预测控制（5）实时更新控制器输出三、DMC模型代码示例以下是一个简单的DMC模型代码示例，用于控制一个二阶惯性过程：```MATLAB导入过程模型G = tf([1],[1,1,0]);初始化模型参数N = 10;Nu = 3;lambda = 1;D = 100;设定控制目标r = ones(D,1);预测控制for k=1:Dif k<=10deltau(k)=1;elsedeltau(k)=0;endendfor k=1:Dy(k) = G * deltau(k);if k<=100u(k) = u(k-1)+deltau(k); elseu(k) = u(k-1);endend```四、DMC模型代码应用实例以一个温度控制系统为例，通过MATLAB编写DMC模型代码，对温度进行控制。
常见的文件扩展名 (2)
1ISO：镜像文件定义：所谓镜像文件其实和ZIP压缩包类似，它将特定的一系列文件按照一定的格式制作成单一的文件，以方便用户下载和使用，例如一个测试版的操作系统、游戏等。
镜像文件不仅具有ZIP压缩包的“合成”功能，它最重要的特点是可以被特定的软件识别并可直接刻录到光盘上。
其实通常意义上的镜像文件可以再扩展一下，在镜像文件中可以包含更多的信息。
比如说系统文件、引导文件、分区表信息等，这样镜像文件就可以包含一个分区甚至是一块硬盘的所有信息。
使用这类镜像文件的经典软件就是Ghost，它同样具备刻录功能，不过它的刻录仅仅是将镜像文件本身保存在光盘上，而通常意义上的刻录软件都可以直接将支持的镜像文件所包含的内容刻录到光盘上。
镜像文件的使用方法[1][2][3]镜像文件是无法直接使用的，需要利用一些虚拟光驱工具进行解压后才能使用。
虚拟光驱的原理跟物理光驱一样，比如说你买了一张正版碟，那么把游戏碟加入物理光驱你就能顺利进行游戏，而虚拟光驱中需要加入的是镜像文件（iso文件，相当于游戏光盘），当你装载完虚拟光驱以后，你的电脑里面多了一个光驱，那就是虚拟光驱。
在桌面上双击虚拟光驱的快捷方式，发现桌面的右下角多了一个图标，通过右击图标可以进行操作，接着载入镜像文件，以便完成游戏的安装，如果安装完以后那么就可以再载入它要求的镜像进入游戏。
Daemon Tools是一款不错的虚拟光驱软件，利用它就可以直接将ISO文件虚拟为光盘文件使用。
Daemon Tools的安装很简单，在完成文件的复制工作后，系统会提示你安装一个虚拟光驱的新硬件，需要重新启动来完成软硬件的安装。
Daemon Tools能自动设置成为自启动，只在任务栏上生成一个小图标，用鼠标左键点击，进入菜单选择ISO文件的位置，即可将ISO文件虚拟成光盘。
其实还有很多解压镜像文件的软件，如精灵虚拟光驱，powerISO等等！常见的镜像文件格式主要有.iso、.bin、.nrg、.vcd、.cif、.fcd、.img、.ccd、.c2d、.dfi、.tao、.dao和.cue 等。
基于最小描述的覆盖粒计算模型
基于最小描述的覆盖粒计算模型最小描述是粒计算的重要组成部分，提出了一种新颖的基于最小描述的覆盖粒计算模型。
基于最小描述的覆盖粒计算模型有两种学习机制。
一是在时间域学习，这种机制能够更好地与现实世界中的模型相契合；二是在空间域学习，通过扩大粒子的范围，加强粒子的互信息。
基于时间域和空间域同时进行粒子的学习能够较为真实的反映粒子的变化趋势。
基于最小描述的覆盖粒计算通过扩大粒子的外观来扩展粒子的存储范围，粒子本身会因为外观不同而存在不同程度的分布密集度。
同时基于最小描述的覆盖粒计算也采用了模型算法的设计方法。
当粒子的密度很高时，模型可以从其它位置选择粒子补充入内。
模型所处理的空间是高维度空间，对每一个粒子都可以作为粒子集合的最小描述，该粒子集合通过粒子的外观定义，粒子之间可以利用外观的相似性来共享信息。
基于最小描述的覆盖粒计算能够对粒子分布情况做出比较准确的预测，而且模型结构清晰、数据库中粒子的分布状况一目了然，有利于快速发现需要修改的数据库。
模型虽然适用于三维空间，但是基于最小描述的覆盖粒计算可以解决高维空间中无限多粒子的问题。
基于最小描述的覆盖粒计算具有非常明显的优点，它可以充分利用粒子本身的外观特征，使得粒子之间的联系更为紧密，实现对于粒子之间关系的获取，降低了粒子获取的难度，极大地减少了模型训练所需要的粒子数量，节约了训练成本。
同时在多粒子数目并发操作的情况下，基于最小描述的覆盖粒计算所需要的成本是很低的。
而且基于最小描述的覆盖粒计算还可以扩展到多层嵌套粒子的叠加方式。
基于最小描述的覆盖粒计算模型简单，模型生成粒子只需要粒子的集合即可，没有额外的参数信息。
模型可以动态地进行粒子的更新。
由于模型的自我调整能力较强，即使有错误的粒子出现也不会影响到模型的正常运行，这样就不必修改全部模型，而是只需要修改某些粒子或者某个粒子的某个特征。
针对上述问题，本文提出了一种新颖的改进模型。
利用最小描述的粒子搜索策略，降低了粒子搜索的复杂性。
大模型的基础结构 -回复
大模型的基础结构-回复大模型的基础结构指的是构建和训练大规模深度学习模型所需的基本组成部分。
在本文中，我将以中括号内的内容为主题，逐步回答大模型的基础结构。
深度学习模型的基本结构由多个层级组成，每个层级负责不同的任务，通过层与层之间的连接实现信息的传递和处理。
以下是大模型基础结构的主要组成部分：1. 输入层[输入层的作用和特点]输入层是神经网络的起点，负责将原始数据输入到网络中进行处理和学习。
输入层可以根据具体情况选择不同的形式，比如一维向量、二维矩阵或多维张量。
输入层的节点数通常与输入数据的特征数相对应，每个节点代表一个特征。
2. 隐层[隐层的作用和特点]隐层是神经网络的核心，负责对输入数据进行复杂的非线性转换和特征提取。
隐层的节点数和层数可以根据具体任务和模型的复杂程度进行调整。
常用的隐层类型包括全连接层、卷积层和循环层，它们分别适用于不同类型的数据和任务。
3. 输出层[输出层的作用和特点]输出层是神经网络的最后一层，负责将网络经过处理的结果输出为最终的预测值或概率。
输出层的节点数根据具体任务的类别数进行设定，常见的输出层类型有全连接层、softmax层和sigmoid层。
不同的问题和任务可能需要选择不同的输出层结构。
4. 激活函数[激活函数的作用和特点]激活函数用于引入非线性变换，增强神经网络的表达能力。
常见的激活函数包括sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数。
激活函数的选择要根据具体任务和模型来决定，合适的激活函数可以提升模型的性能和训练效果。
5. 权重和偏置[权重和偏置的作用和特点]权重和偏置是神经网络中的可学习参数，用于调整网络中每个节点的输出。
权重控制输入信号的重要性，而偏置则用于引入偏移量，对数据进行平移和形变。
优化权重和偏置的过程是训练大模型的关键部分，常用的优化算法包括反向传播和随机梯度下降。
6. 损失函数[损失函数的作用和特点]损失函数衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，是训练过程中的目标函数。
2020年研究生数学建模d题思路
2020年研究生数学建模D题思路1.引言2020年研究生数学建模竞赛D题是一个涉及医学领域的实际问题，要求参赛者利用数学建模方法解决医学诊断和治疗中的实际问题。
本文将从问题背景、建模思路和解决方法等方面进行探讨，希望能够对参与该竞赛的同学提供一定的启发和帮助。
2.问题背景D题所涉及的问题是关于前列腺癌的早期诊断。
前列腺癌是男性常见的恶性肿瘤，早期诊断对于患者的治疗非常重要。
传统的诊断方法包括直肠指检、血清前列腺特异抗原（PSA）检测等，但存在一定的局限性。
设计一种能够准确、快速诊断前列腺癌的方法具有重要的临床意义。
3.建模思路在解决这一问题的过程中，我们可以从以下几个方面展开建模思路：3.1 数据采集需要收集一定量的前列腺癌患者和健康人群的相关数据，包括芳龄、生活习惯、家族史、血清PSA值等。
这些数据将作为建模的基础，可以帮助我们深入了解前列腺癌的相关特征。
3.2 特征提取基于已有的数据，我们可以利用统计学和机器学习的方法，对前列腺癌患者和健康人群的特征进行提取和分析。
可以利用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法，找出与前列腺癌相关的特征。
这一步骤对后续的模型建立至关重要。
3.3 模型建立在特征提取的基础上，可以利用统计学模型、机器学习算法等方法，建立前列腺癌的诊断模型。
可以考虑使用逻辑回归、支持向量机、人工神经网络等方法，来对前列腺癌进行诊断预测。
需要考虑模型的精确度、灵敏度、特异度等指标，以确保模型的准确性和可靠性。
3.4 模型评估建立模型之后，需要对模型进行评估。
可以利用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法，对模型进行性能评估。
可以根据实际的临床数据，对模型进行进一步的验证和优化，以提高模型的预测准确性。
4.解决方法在解决前列腺癌早期诊断的问题时，可以采用多种方法相结合的策略。
可以结合传统的诊断方法和新型的机器学习模型，提高前列腺癌的诊断准确性；可以结合生物信息学的方法，深入挖掘前列腺癌的分子机制，寻找新的治疗靶点等。
DMD数学规划-数据、模型与决策
P ≤ 16
NONNEGATIVITY: W≥0, P≥0
所求得的最优解为： W = 12（千件）， P = 9（千件）
相应的最优值为： CONTRIBUTION = ＄2,460
线性最优化模型的基本概念
目标函数 问题的目标是选取决策变量的一组值，使得这些决策变量的一个函数
─ ─目标函数，取得最大值或最小值。 NBS问题的目标函数是一个成本函数：
NO；
STEEL:
1.5W+1.0P≤27
step3: 画出可行域；
确定所有对GTC问题的约束条件可行的解的集合。
step4: 确定目标函数的等值线；
CONTRIBUTION=130W+100P
step5: 确定最优解。
把等值线向目标函数值变好的方向移动，直至等值线和
➢ 解决策树的要点: 从决策树的最后一支开始算,即从右到左。
1. 对事件点,计算其期望,标于该点上。 2. 对决策点,选择其各个分支中最优的那一支,将其期望
标于该点上,其他各支划掉。 3. 当每个点都被标上数值后,决策过程完毕。
第十章 最优化方法
1.线性最优化
两个线性最优化问题的例子： New Bedford公司的订购计划， GTC公司的生产计划
的利润情况。 GTC现在要根据表中数据制定有最大利润 的生产计划。
钢(磅) Molding Machine(小时) Assembly Machine(小时)
需求限量(件/天)
利润($/千件)
扳手
1.5 1.0 0.3 15000 130
钳子
1.0 1.0 0.5 16000 100
可供量
27000磅/天 21000小时/天 9000小时/天
sdtmig学习总结
CDISC SDTM IG学习笔记学习心得：SDTM数据集与一般数据集的区别：1.数据集个数不同按照数据变量的不同来源分为不同的域，而一般的临床试验只有一个或少量几个数据集。
也就是数据不是按照在CRF表中的位置来收集的，而是按不同topic。
2.个人记录与事件记录一般数据集每个人一条记录，SDTM数据集每个人的每个事件、每次用药或每次不良反应一条记录。
变量的数量减少，记录的条数增多。
也就意味着每个受试者每次访视每个时间点可能有许多条观测记录。
3.由于变量之间存在关联，所以SDTM有关联数据集4.CDISC的重点是如何确定记录的唯一性，比如多阶段多时间多剂量的试验，就需要有三个变量来区别。
5.元数据：关于数据的数据，按照一定的标准，从信息资源中抽取出相应的特征，组成一个特征元素集合。
包括描述一个具体对象所需要的数据项集合、各项数据语义定义、规则和语法定义。
元数据标准的制定为提高数据库建库质量，使诗句加工达到规范化、标准化，促进科学数据标准化，加强数据交流。
6.作用：变量名标准化，变量取值标准化7.并不是所有的域和变量都要使用，根据研究内容来选择This model describes the contents and structure of data collected during a clinical trialThe purpose is to provide regulatory authority reviewers (FDA) a clear description of the structure, attributes and contents of each dataset and variables submitted as part of a product application1.域1.1 定义：一组具有共同主题并在逻辑上相关的观测结果集合。
A domain is defined as a collection of observations that share a common topic.每个域采用唯一的两字符（英文缩写）代码加以区别，如不良时间域（AE，Adverse Event）域是SDTM的核心，所有变量按不同的来源被分类到相关的域。
常见生物模型构建的一般步骤PPT学习教案
二3、.其数他学常模见的型数：学模型 ：
（8）酵母菌数量调查数学模型： ①直接记数：计算的数学模型为：N=（m×n）×103/
（1×1×0.1） 模型中各参数的意义：N为1mL溶液中酵母菌的数量；m
为小方格总数；n为每个小方格中酵母菌的平均数；103 为1mL=103mm3；1×1×0.1为记数板上溶液的体积（1为 记数板每边总长，0.1为记数板上溶液厚度）。 ②对比记数法：计算的数学模型为：N=（M×n）/ m 模型中各参数的意义：N为1mL溶液中酵母菌的数量； M为已知的红细胞总数；n为每个小方格中酵母菌的平均 数；m为每个小方格中红细胞的平均数。
用意义表达具体明确的词。 ➢ 概念名词要用方框和圆圈圈起来，而
联系词则不用。
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二、数学模型： 1.定义：
数学模型是用来描述一个系统或它的性 质的数学形式。或者说是为了某种目的，用 字母、数字及其它数学符号建立起来的等式 或不等式。
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二、数学模型： 2.构建的一般步骤：
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一2. 、构概建的念一模般型步：骤
：
⑶标明概念之间关系 ：
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一2. 、构概建的念一模般型步：骤
：
⑷修改和完善：
概念图建立后，一般要经过三个层次的修订：首先是 自己，自己对所建立的概念图要认真审阅，仔细推敲， 同时一定要明确，概念图是要为教学服务的，不符合教 学要求的概念图要修改；其次要将概念图给自己的同学 看，不同人看问题的角度是不一样的，概念图建成后不 同人的使用是否会造成误解，因为我们自己看，我们只 会按照我们已经形成的思路去思考，而其他人就不一定 ；第三是要给老师看，因为老师所站的高度比较高，也 更全面。当然在以后的教学或学习中还要不断的对构建 好的概念图加以修订和完善。
ICEM CFD 快速创建流体计算域模型
图10 Body创建
选择如图11所示的两个点，创建Body。
图11选择点
至此计算域创建完毕，若要创建对称面则需要进行切割操作，这里篇幅所限，不详细描述。若采用分块划分网格方式，则创建块的时候将于内部几何面相关联的块删除。若采用四面体划分方式，则无需进行任何设置，直接生成网格即可。图12可以看出，中间部分并未生成网格，这正是我们需要的。
图12网格切面
2外流场计算域创建
利用ICEM CFD的Body概念创建外流场计算域是一件非常容易的事情，在利用这一功能之前需要利用几何创建功能创建外部几何。几何模型如图6所示，创建该几何的外流场计算域模型。
图6实体几何
Step 1创建外部域
对于外流场区域，常见的形状包括：方形（Box），圆柱型(（Cylinder）、球形等。本例使用方型计算域。ICEM CFD提供了一系列常见实体几何直接创建方式，利用Geometry标签下的 按钮，选择 功能按钮。ICEM能直接创建的几何如图7所示。
图2几何模型
Step 3创建Part
对于图2所示的几何模型，其内流道几何为喷嘴的内表面，需要创建一个单独的part放置这些表面。在模型树菜单Parts目录上点击右键→选择Create Part→命名Part为wall→选择喷嘴内表面，如图3所示的6个黑色面。
图3选择内表面
Step 4删除其他表面
在模型树菜单Parts目录中删除除了上一步创建的wall之外的所有part。删除part后的几何模型如图4所示。
产品全生命周期数据信息的域建模方法
第22卷第2期2010年2月计算机辅助设计与图形学学报Journal of Computer 2Aided Design &Computer GraphicsVol.22No.2Feb.2010收稿日期:2009-02-24;修回日期:2009-05-12.基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划(2007AA040603).李玉梅(1979—),女,博士研究生,主要研究方向为产品数据管理、产品全生命周期管理等;万 立(1963—),男,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为产品数据管理、过程建模、协同设计等;熊体凡(1973—),男,博士,讲师,主要研究方向为产品数据管理、企业建模、工作流技术、协同设计等.产品全生命周期数据信息的域建模方法李玉梅,万 立,熊体凡(华中科技大学国家CAD 支撑软件工程技术研究中心 武汉 430074)(liyumei823@ )摘要:针对传统的产品数据模型及其建模方法在描述和管理产品全生命周期数据信息上的不足,提出一种基于域的产品全生命周期数据建模方法.首先介绍了域建模方法的本质及产品全生命周期数据的内涵,并按照统一的划分标准构建了多个可扩展的域;然后以现代复杂产品开发的一般周期为例,建立了基于域的产品全生命周期数据模型;最后研究了基于域的模型映射方法及规则,详细描述了产品数据信息在整个生命周期内的动态演化和基于域的产品双向追溯过程.通过在产品全生命周期管理系统中的应用,证明了该方法的有效性.关键词:产品全生命周期数据;域;数据模型;数据映射;产品追溯中图法分类号:TP31Product Lifecycle Data Modeling B ased on DomainLi Yumei ,Wan Li ,and Xio ng Tifan(N ational CA D S u p port S of t w are Engineering Research Center ,H uaz hong Uni versit y of Science and Technology ,W uhan 430074)Abstract :Conventional p roduct modeling technology is deficient in describing and managing product data t hroughout t he whole lifecycle.This paper int roduces t he concept of t he product lifecycle data information and t he domain modeling met hod.As a result ,a framework of domain 2based product lifecycle data modeling is proposed ,including t he standard of defining domain and exp ression of t he p roduct p hase model in each domain.Also t he mapping rules between t he p roduct models are analyzed ,which achieves t he dynamic evolution and historical t raceability of p roduct data t hroughout t he whole lifecycle.The p ropo sed met hod is proved efficient.K ey w ords :product lifecycle data ;domain ;data model ;data mapping ;p roduct πs t raceability 当前,产品全生命周期管理(p roduct lifecycle management ,PL M )已成为企业新的产品研发策略.PL M 强调的是以流程为中心,用过程协同驱动产品在整个生命周期的数据协同.作为协同的载体,PL M 的产品数据不仅仅包括与产品本身的数据信息,而是涵盖产品全生命周期数据信息,具体包括用户需求信息、产品在各个生命周期阶段内的数据信息、工艺信息、制造信息、销售服务信息,以及产品涉及到的过程信息和环境信息等.它们种类繁多、格式复杂,且动态多变.因此,如何描述和表达产品全生命周期数据信息,是企业成功实施PL M 系统的关键.产品数据建模一直是该领域研究的热点,国内外学者已提出多种建模方法,如基于本体的产品数据建模[123]、基于元模型的集成产品建模[425]、基于特征的产品数据建模[6],以及产品全生命周期建模[728]等.但是,这些产品数据模型及其建模方法在描述和管理产品全生命周期数据信息方面还存在以下不足:1)只是针对产品本身的数据信息而建立的,没有考虑与产品相关的其他资源信息.而在PL M 环境下与产品有关的其他资源数据是非常重要的,必须对其进行有效管理.2)从静态的角度建立这些数据模型,仅管理产品的静态数据,没有关注产品在整个生命周期内的动态数据信息.3)产品全生命周期统一模型试图用一个模型来表达产品在整个生命周期内的所有信息,但建立的产品统一模型或者是静止的,不能全面反映产品动态的数据信息、过程信息;或者是动态、多维的,由于模型构造太复杂,在实现上有很大难度.4)虽然也能保证产品单一数据源,但在产品数据信息完整性、安全性及可追溯性方面存在不足.实际上,在PL M环境下,产品在整个生命周期内的演化是一个分阶段、分层次,且相互交叉协同的立体运行模式.因此,在构建产品全生命周期数据模型时,既要坚持整体性与层次性的原则,又要兼顾阶段性与共享性的需求.而域作为一个独立的单元封闭载体,在管理数据信息方面有着优越性.基于此,本文利用域技术构建基于域的产品全生命周期数据模型,并将其应用到PL M系统中.1 域的描述及定义1.1 域的描述域是指为了实现协同产品开发过程中各种异构数据的管理与共享,将某一知识领域或一个生命周期阶段内的工具、数据、模型、方法等资源对象进行封装,形成的一个封闭的单元管理实体.定义1.作为封装数据信息的载体,域可描述为D=P×M D×R×I.其中,P表示域内的数据操作者;M D表示域管理的数据模型;R表示封装在域内的规则和策略集;I表示域的智能接口;×表示矢量积.1)智能接口.域与外部世界之间的智能代理.通过智能接口,各域之间能实现资源对象的共享.2)数据模型.域封装的与产品数据对象有关的所有信息集,包括产品数据对象、产品元数据对象、域内的过程信息、域环境信息等内容.3)规则和策略.域用来控制产品数据模型所定义的规则集,包括数据访问控制规则、数据结构关系定义规则、元数据映射规则等.4)数据操作者.访问域的用户,其活动空间受域规则的限制.从上述域的描述可知,域是数据模型的安全边界.在域内,数据模型包括3部分:产品数据信息模型、过程信息模型及环境信息.其中,产品数据信息模型描述产品数据在某一个动态变化周期内的完整信息,有完整的结构、属性及生命周期状态;过程信息模型是指产品数据信息在域内变化过程中所涉及到的过程信息;而环境信息是指该域特有的与产品有关的资源信息.在域外,各域内的数据模型相互独立,它们之间可通过域的智能接口建立映射联系,实现数据资源共享.这些关联的域既完整表达并有效管理了产品在整个生命周期内的所有数据信息、过程信息及环境信息,又保证了产品单一的数据源及其安全性.域之间的映射过程是通过过程协同来实现的,如图1所示.图1 基于过程协同的域映射模型1.2 域的定义对产品而言,域可以有多种定义标准,既可以面向生命周期而建立多个生命周期域,也可以按照学科知识领域而建立各个知识域.前者侧重于管理与产品有关的所有数据信息在整个生命周期内的共享与协同控制,而后者侧重于对产品开发过程中所有知识的共享.由于本文的重点是对产品全生命周期数据信息进行动态建模,因此,本文定义的域是基于生命周期阶段而建立的生命周期域.从理论上说,为了准确地描述和管理产品全生命周期数据信息,可以沿着生命周期轴线建立无数个域.但是在实际应用中,考虑到数据管理粒度的大小及实现上的难度,域的个数是有限的.因此,在定义域的初期阶段,必须综合考虑域的广度和深度,以定义最合适个数的域及子域.定义2.域广度.域在生命周期轴线上的横向扩展程度.根据企业对数据管理粒度大小的需求,沿着生命周期阶段定义最优个数的生命周期域.定义3.域深度.域层次划分的纵向扩展程度.为了便于对域内数据信息的操作权限进行有效控制,可以对一个域建立多个下级子域.虽然域内封装的数据模型是与产品有关的阶段模型,其内容和控制规则在不同域内有不同的表达,但是所有的域都是遵循产品生命周期发展规律,并按照统一的定义标准而建立的.例如,我们可以这样定义详细设计域.定义4.详细设计域.面向产品结构而建立的具有规则和智能接口的单元域,它封装了产品在详细设计阶段内的所有资源对象,包括设计工具、设计者、产品数据模型、部件数据模型、零部件结构信息和属性,以及它们之间的关联关系等.在PL M环境下,现代复杂产品一般经历概念设计、结构设计、详细设计、工艺规划、生产制造、销售服务几个基本生命周期阶段.本文以此为例,建立了相应的基本域,如图2所示.733第2期李玉梅,等:产品全生命周期数据信息的域建模方法图2 几个基本的生命周期域图3 复杂产品全生命周期数据模型示例2 基于域的产品全生命周期数据模型由于一个域内封装的数据模型仅表示在某一个动态变化范围内的产品数据对象、产品元数据对象、域环境信息、业务过程信息等内容,因此应按照产品的一般生命周期,针对不同的域构建具体的产品阶段数据模型.本节以图2所示的几个基本域为例构833计算机辅助设计与图形学学报 第22卷建相应的数据模型,如图3所示.这些数据模型在过程协同的支持下,通过域智能接口建立映射联系,构成了PL M环境下的产品全生命周期数据模型.各域内的数据模型具体描述如下:概念设计域封装的数据模型是产品功能数据模型[9],它主要描述了产品应达到的功能和实现功能的物理化学原理、方法和作用,包括功能层次的划分、功能信息定义等内容,功能层次是一种树状结构,可以根据需要划分多级子功能、基本功能,其最终的叶子节点是不能再细分的基本功能.其中对基本功能的定义是构建产品功能数据模型的关键,也是向下游域传递产品功能信息的基本保证.结构设计域是概念设计域的承接者,该域内的数据模型反映的是具体化的产品概念设计结果,即实体化的各基本功能.因此,结构设计域封装的数据模型是指产品的装配结构模型,它包括结构功能特征信息、产品结构层次信息、整体装配约束信息、属性特征信息等.详细设计域具有承上启下的作用,它是概念设计域、结构设计域等上游域与工艺域、制造域等中下游域传递数据信息的关键.详细设计域封装的数据模型主要是零部件数据模型,包括零部件的功能信息、特征信息、属性信息等.工艺域和制造域封装的是面向制造的数据模型.工艺域内的数据模型是指产品零部件数据模型、工艺数据模型.其中,产品零部件数据模型描述零部件装配顺序、工艺件定义、工艺件装配关系等;工艺数据模型则包括产品零部件的工艺信息,以及零部件的制造方法等.制造域内的数据模型主要描述产品零部件的生产制造信息,包括零部件的材料信息、几何特征、加工设备、零部件的批次及编号等信息.销售服务域封装的是产品服务模型,是根据产品销售计划和客户需求而建立的,主要记录最终产品的销售情况、作为配件的具体零部件的销售去向以及用户服务信息.3 产品全生命周期数据模型间的映射在PL M环境中,产品全生命周期数据信息可以在各域间实现共享且相互传递,这表现为基于域的产品阶段数据模型间的映射联系.基于域的数据模型间的映射主要有两方面的作用:实现产品数据信息在整个生命周期的动态演化;通过数据模型间的映射,实现产品的正向预测追溯和逆向产品历史数据追溯.3.1 基于域的产品数据动态演化在过程协同的支持下,当2个域内的数据模型进行映射转换时,产品数据对象将发生质变和量变,即产品数据结构的变化和数据属性的变化.3.1.1 产品数据结构的转换产品数据结构描述产品物料的结构关系.在各个域内产品数据结构的划分标准是不同的,如在详细设计域内,产品数据结构是按照产品的功能结构关系进行划分的,而在制造域内,产品数据则是按照零部件的加工和装配顺序进行划分的.因此,当产品数据模型在域间进行映射转换时,它们的产品数据结构关系必须进行调整.产品数据结构的变化表现为基于域的产品物料类型及其装配数量的变化.在产品开发过程中,从面向产品制造的角度来说,构成产品数据结构的产品物料类型主要分布在详细设计域、工艺域和制造域,具体分为6种类型:1)虚设件[10].在详细设计域内有记录,但在实际生产中并不制造也不储存的部件.虚设件在工艺域内没有相应的记录.2)工艺件.在详细设计域内不出现,而在实际生产中因为工艺要求既要制造又要存储的部件.在制造域内将添加工艺件,同时在工艺域内,产品数据模型中某些零部件会降级成为工艺件的下级子件,这些零部件在产品工艺数据结构中称为工艺子件.通过处理工艺子件可以使制造工作串行化,从而在资源有限的情况下节约利用资源.3)关键件.考虑工艺分离面等原因,在工艺分解过程中,需要对详细设计域内的零部件数据模型中划分过粗的零件进行细化而生成的部件.4)外协件.本身及其所属的所有零部件都需外协加工的部件.由于是外协加工,因此其所属零部件不会出现在制造域内的产品数据模型中.5)外购件.本身及其所属的所有零部件都需外部采购的部件.由于是外部采购,因此其所属零部件不出现在工艺域和制造域内相应的产品数据模型中.6)一般件.除了上面5种情况之外的零部件都称为一般件,一般件在各域内的产品数据模型中是相同的.由于以上6种产品物料类型分布在不同的域内,所以它们有不同的转换流程及转换规则.如当产品数据结构在详细设计域与工艺域间转换时,将处理933第2期李玉梅,等:产品全生命周期数据信息的域建模方法虚设件、关键件及外购件;而工艺件和外协件则发生在产品数据结构在工艺域与制造域间的映射过程中.图4描述了构成产品数据结构的各种物料类型的转换过程及转换规则.图4 产品数据结构在详细设计域、工艺域、制造域间的变化过程3.1.2 产品数据属性的映射产品数据属性是描述产品数据对象的数据信息,称为产品元数据对象.在一个域内,产品数据属性是对该域内所有产品数据信息的完整描述.从面向对象技术的角度看,产品数据属性是由各域内产品数据模型的数据子集集成的.所以当各域间的产品数据模型进行映射转换时,其数据属性间也存在着一定的映射关系.产品数据属性映射既包括属性项的映射,也包括属性值的映射,其映射过程体现了产品开发过程的数据集成性要求.一般来说,产品数据属性的映射类型包括7种:1)遗传映射.指产品数据属性在映射前后不会发生任何改变,如产品物料ID 等公共属性在各域完全相同.2)衍生映射.指目标域内的产品数据属性在源域内相应属性信息的基础上又增加了新的属性信息.3)缩减映射.指目标域内的产品数据属性在源域内相应属性信息的基础上又删减了部分属性信息.4)聚合映射.把其他几个域内的产品数据属性信息经过协同处理合并在一起,构成了该域内描述产品数据信息的一个新属性.5)分离映射.指目标域内几个产品零部件的属性信息都来自源域内一个产品零部件的属性信息.6)导出映射.经过公式计算将其他几个域内的产品数据属性信息推导出目标域内一个新的属性信息.7)域分布映射.根据域对产品数据模型的管理需求,每个域都有独有的数据属性.在实际应用中,产品数据视图的属性映射通常是这几种映射形式的合成映射.例如,产品数据模型在工艺域与制造域之间进行映射转换时,产品的公共属性(如物料ID 、名称等)相同,属于遗传映射;工艺域内的产品材料、重量属性与制造域内的制造资源属性的映射属于衍生映射;制造域内的产品数量属性是根据工艺域内的产品数量及生产计划等属性计算而来的,属于聚合映射;工艺域内的产品生产类型属性决定了制造域内的制造车间属性,属于导出属性等.3.2 基于域的产品追溯当前,随着人们对产品质量的要求越来越高,以及企业实现了基于供应链的经营模型,产品的可追溯性已不仅仅是追溯原材料和零部件的来源,而是43计算机辅助设计与图形学学报 第22卷涉及到产品的整个生命周期.根据需求,追溯的内容可以是过程、产品、批次、具体零部件,这将使追溯过程变得非常复杂[11].本文建立的数据模型实现了对产品全生命周期数据信息的管理,为产品的追溯提供了充分的追溯源.为了详细说明该建模方法可解决产品的追溯需求,本文对产品全生命周期发展过程做了一些简化,建立了如图5所示的产品追溯模型.通过产品追踪、正向预测追溯和逆向质量追溯3种方式的产品追溯,可方便、快速地满足基于供应链的产品追溯需求.图5 基于域的产品追溯 1)产品追踪产品追踪是一种主动意识的追溯,它根据产品物料或过程信息等相关数据,追踪和监控产品的历史轨迹,以控制和优化流程信息,减少产品质量缺陷出现的概率.如图5所示,虽然各域内的数据模型不同,但对同一产品零部件来说,产品的物料号、ID 等遗传属性在各域中都是相同的.因此,以产品物料号作为查询条件,通过各域间产品数据模型的映射查找到产品零部件的关联关系,实现企业不同部门的人员能够查看和监控处于不同形式、不同状态和版本的产品数据对象;并且通过各域记录的过程信息,产品监控人员可以找到产品涉及到的所有信息.2)正向预测追溯正向预测追溯是按照产品的生命周期过程而进行的产品追溯.通过产品标识或过程信息追溯到产品在供应链上的准确位置,以追回问题产品,减少企业损失.如在图5所示的产品追溯模型中,如果设计人员发现零部件版本1存在设计问题,则通过零部件图号查找该版本所涉及到的流程信息.在流程信息的支持下,设计人员能够在工艺域找到该版本的零部件所采用的工艺方式、加工方法、所用的原材料以及所采用的加工设备等;通过查找工艺信息,设计人员能够在制造域追溯到它的生产线、生产时间及批次等.依次下去,直至召回该问题零件.3)逆向质量追溯逆向质量追溯是指通过追踪供应链上的每一个关键点,根据一个或若干标准找出某个产品的源头及质量特征[12].如在最终安装过程或售后服务过程中,当发现问题产品后,可以根据域间的逆向映射关联,通过产品零部件编号逆向追溯其在制造域、工艺域、设计域中的所有信息,包括零部件加工设备、生产批次、使用原材料、工艺方式、设计图号等,如图5所示.通过分析产品不合格原因,找出问题源头,落实责任点,以方便产品的工程变更范围.4 在PLM 系统中的典型应用本文提出的建模方法在PL M 系统中的应用可以表现在多个方面,其中最典型的一个应用就是对物料清单(bill of material ,BOM )多视图的管理.143第2期李玉梅,等:产品全生命周期数据信息的域建模方法目前,武汉天喻软件公司开发的产品全生命周期管理平台IntePL M 利用该方法,已成功地实现了对产品多BOM 视图的管理.1)建立各BOM 域在IntePL M 系统中,根据本文提出的域建立的原则和方法来划分各BOM 域.为了满足企业用户对BOM 多视图的管理,系统建立的BOM 域类型一般分为设计BOM 域、工艺BOM 域、制造BOM 域、装配BOM 域、质量BOM 域、成本BOM 域、销售BOM 域等.2)基于域的用户登录企业所有用户在登录IntePL M 系统时,必须先选择要登录的域,这样用户的活动区间受到域的限制,消除了非法域用户对域内BOM 视图的安全隐患.3)建立设计BOM 视图在设计BOM 域内,域内用户通过IntePL M 的批量录入模块,从CAD 系统中导入产品的设计BOM 视图,并可根据需求对其进行修改,以形成不同版本的设计BOM 视图,而且这些修改不会影响到下游BOM 域内的BOM 视图.4)工艺BOM 等下游BOM 视图的建立及维护在工艺BOM 域,工艺规划人员通过该域的智能接口与设计BOM 域建立映射关联联系,从而获得工艺BOM 视图,如图6所示.首先,工艺规划人员必须获得设计BOM 域的访问权限,然后通过BOM 视图转换功能选择源域为设计BOM 域,根据视图结构转换规则处理一般件、虚设件、关键件、外购件、外协件等零部件类型的结构转换;根据各种视图属性映射规则,获取遗传数据、衍生数据、缩减数据、聚合数据等各种数据信息.最终获得工艺BOM 视图,并根据该产品的工艺安排和生产需要对转换来的工艺BOM 视图进行修改,如细分关键件、定义工艺件等.同样,这些改变不会影响到其他域中的BOM 视图.图6 IntePL M 中BOM 多视图管理的部分界面 采用相似的操作方法,其他BOM 域的用户可以在各自域内建立并维护相应的BOM 视图.由于下游BOM 域内的BOM 视图都来自同一个数据源,并且在转换过程中受到域的保护与约束,因此保证了产品数据自始至终的唯一性、完整性及安全性.5)BOM 数据追溯根据BOM 多视图间的映射关系,利用本文提出的产品历史数据追溯方法,通过产品的物料ID 等遗传属性值,企业不同部门的用户可以实现各BOM 视图间的历史数据的追溯.5 结 论产品全生命周期数据模型是支持PL M 系统的底层内核,是实现数据协同与过程协同的基础.与其他产品数据建模方法相比,本文建模方法具有以下特点:1)完整性.通过各域间的产品阶段数据模型共享,产品数据信息覆盖了从概念设计直至产品消亡的整个生命周期阶段.243计算机辅助设计与图形学学报 第22卷2)一致性.由于各域是按照统一的定义标准建立的,因此对同一产品在不同的生命周期阶段有一致的数据信息描述,并实现了产品开发过程中各活动信息的共享.3)安全性.各域内的产品数据模型相互独立,保证了产品数据的安全性及可控性.4)多样性及共享性.域内的产品数据模型不仅表达和描述了产品在相应生命周期阶段内的所有数据信息,而且通过域间的映射,使得这些数据信息能够在产品整个生命周期内实现资源共享.5)动态性.各域间的映射关联关系支持产品数据信息在产品上下游生命周期阶段内的动态演化过程.6)可追溯性.实现从下游生命周期至上游生命周期阶段的产品数据信息的追溯,以保证产品质量安全控制.参考文献(R eferences):[1]Bellatreche L,Dung N X,Pierra G,et al.Contribution ofontology2based data modeling to automatic integration of electronic catalogues wit hin engineering databases[J].Computer in Industry,2006,57(8Π9):711-724[2]Fu Xiangjun,Li Shanping,Guo Ming.Ontology knowledgerepresentation for product data model[J].Journal of Computer2Aided Design&Computer Graphics,2005,17(3): 570-577(in Chinese)(付相君,李善平,郭 鸣.产品数据模型的本体知识表达[J].计算机辅助设计与图形学学报,2005,17(3):570-577)[3]Gu Qiaoxiang,Qi Guoning,Ji Yangjian,et al.Modelingtechniques for product data ontology based on meta2data[J].Journal of Zhejiang University:Engineering Science,2007, 41(5):736-741(in Chinese)(顾巧祥,祁国宁,纪杨建,等.基于元数据的产品数据本体建模技术[J].浙江大学学报:工学版,2007,41(5):736-741)[4]Suhaib S M,Abraham D,Shukla S K.Metamodeling basedmodeling and verification flow for concurrent applications using multi2t hreaded graphs[R].Blacksburg:Virginia Polytechnic Institute and State University,2004[5]Lin Huiping,Fan Yushun,Huang Chen.Meta2model2basedknowledge management in product design[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2007,13(4):663-667 (in Chinese)(林慧萍,范玉顺,黄 琛.产品设计中基于元模型的知识管理[J].计算机集成制造系统,2007,13(4):663-667) [6]Zhang Gang,Y in Guofu,Deng Kewen,et al.Research onassembly2oriented feature2hierarchy modeling met hod[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2005,11(7): 916-920(in Chinese)(张 刚,殷国富,邓克文,等.面向装配的特征层次建模方法研究[J].计算机集成制造系统,2005,11(7):916-920) [7]Hu Xiaofei,Cheng Lizhou.Unified data model based onknowledge management[J].Computer Engineering,2008, 34(8):55-58(in Chinese)(胡小飞,成理宙.基于知识管理的统一数据模型[J].计算机工程,2008,34(8):55-58)[8]Yang Yujun,Chen Xindu,Chen Xin,et al.Research onproduct modeling based on five2dimensional status spaces[J].China Mechanical Engineering,2007,18(4):407-410+453 (in Chinese)(杨煜俊,陈新度,陈 新,等.基于五维状态空间的产品建模方法研究[J].中国机械工程,2007,18(4):407-410+ 453)[9]Tan Tongde,Tong Bingshu,Wang Tao.The data model forproduct structure design[J].Journal of Computer2Aided Design&Computer Graphics,2000,12(1):11-16(in Chinese)(谭同德,童秉枢,王 涛.产品结构设计的数据模型[J].计算机辅助设计与图形学学报,2000,12(1):11-16)[10]Huang Xuewen,Fan Yushun.Research on BOM views andBOM view mapping model[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2005,41(4):97-102(in Chinese)(黄学文,范玉顺.BOM多视图和视图之间映射模型的研究[J].机械工程学报,2005,41(4):97-102)[11]Tan Shuren,Chen Jianmin,Xu Wei.Quality traceabilitysystem of display tube product line[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2005,11(2):289-293(in Chinese) (谭树人,陈建民,徐 伟.显像管生产线质量跟踪系统[J].计算机集成制造系统,2005,11(2):289-293)[12]Dupuy C,Botta2Genoulaz V,Guinet A.Batch dispersionmodel to optimise traceability in food industry[J].Journal of Food Engineering,2005,70(3):333-339343第2期李玉梅,等:产品全生命周期数据信息的域建模方法。
一口气讲完数据仓建模方法--数据仓库架构师碎碎念
一口气讲完数据仓建模方法--数据仓库架构师碎碎念这是我的第28篇原创《如何搭建一个数据仓库》这篇文章被几个大号转载了。
有很多朋友留言，说能不能再细细的讲讲3NF、维度模型、宽表模型这几种模型。
最近工作有些忙，今天终于抽出空来好好写一下。
3NF模型但凡是计算机科学、软件工程、信息技术等专业毕业的同学，大学的时候肯定有一门必修课《数据库原理》，在那本书里就非常详细的剖析了3NF（三范式）。
但是那个解释非常晦涩难懂，甚至还有数学论证，摆明了就是不想让人看懂。
其实3NF很容易理解，换一个说法你就明白了。
三范式是数据库建表（类同于excel的sheet页）设计原则，分为第一范式、第二范式、第三范式（这也太简单了吧？），其实还有第四范式、第五范式，不过那都没人用。
•第一范式：保证列的原子性（每一列都是不重复的，不可再拆分的原子列）；人话翻译：每一列都只说一个事情。
•第二范式：保证行的原子性（每一行都有唯一的主键，其他字段的值与主键一一对应）；人话翻译：每一行都只说一个事情。
•第三范式：保证表的原子性（每张表中的数据不会冗余，一旦有冗余字段，就需要拆一张表出来，用外键与主表关联）人话翻译：每张表都只说一个事情。
是不是很简单？详细的解释可以看我之前的文章《抽象真实世界的利器-三范式》，那篇文章讲的透透的。
三范式主要应用在业务数据库中，也就是传说中的OLTP（联机事务处理）。
为啥叫联机事务处理这么生涩的名字，我当初也是纳闷了很久。
后来我明白了，其实是相对于单机事务处理来的。
以前都是单机版程序，一台电脑完成所有业务流程和数据读写。
后来架构分离了，变成C/S、B/S架构，那就必须得好几台机器连在一起，所以叫联机。
事务处理好理解，就是业务流程（事务）处理的意思了。
维度模型维度模型中，一般分为两种：星型模型和雪花模型，再往上就是CUBE。
星型模型看下图你就知道为啥叫星型模型了，就是抽象出来的样子像一颗星星。
如果你足够仔细，其实就能发现星型模型，乃至于维度模型的秘密。