概念建模研究综述
三维动画场景文献综述范文模板例文
三维动画场景文献综述范文模板例文在本文综述中，我们对三维动画场景进行了详细的研究和文献综述。
我们主要关注了三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面的研究。
我们选择了以下几篇相关文献进行综述，并对它们的研究方法、实验结果和创新点进行了详细的描述和分析。
1. 文献1：《基于虚拟场景的三维模型重建方法研究》这篇文献主要介绍了一种基于虚拟场景的三维模型重建方法。
作者首先对场景进行了拍摄和扫描，然后使用计算机视觉和图像处理技术对这些数据进行处理，最终生成了高质量的三维模型。
文章中提到了一些关键技术，如点云配准、表面重建和纹理映射等。
实验结果表明，该方法能够有效地重建复杂的三维场景，并获得真实感和逼真度较高的模型。
2. 文献2：《基于物理模拟的三维动画场景设计方法研究》这篇文献介绍了一种基于物理模拟的三维动画场景设计方法。
作者通过使用物理引擎和动力学模拟技术，可以模拟真实世界中的物理效应，如重力、碰撞和流体动力学等。
文中对于如何使用物理模拟来设计复杂的场景进行了详细的描述，并提供了一些实际案例和实验结果。
结果表明，该方法能够有效地改善三维动画场景的真实感和逼真度。
3. 文献3：《基于光线追踪的三维动画场景渲染方法研究》这篇文献提出了一种基于光线追踪的三维动画场景渲染方法。
作者通过模拟光线在场景中的传播和反射，可以模拟真实世界中的光照效果和阴影效果。
文中详细介绍了光线追踪算法的原理和实现方法，并给出了一些实验结果和比较分析。
实验结果表明，该方法具有较高的渲染质量和真实感，能够有效地提高三维动画场景的视觉效果。
综上所述，以上三篇文献对于三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面进行了重要的研究。
它们提供了一些创新的方法和技术，能够有效地提高三维动画场景的真实感和逼真度。
未来的研究可以进一步探索和改进这些方法，并将其应用于实际的三维动画制作中。
综述常用的研究方法
综述常用的研究方法引言研究方法是科学研究的基石，也是学术界和工业界进行创新和发展的关键。
本文将综述常用的研究方法，包括实证研究、理论研究、文献综述、案例研究和实验研究等。
实证研究实证研究是通过观察和实验证据来验证或证伪假设的研究方法。
实证研究可以通过问卷调查、实地观察、实验研究等方式进行。
问卷调查问卷调查是一种常用的数据收集方法，适用于大规模样本的研究。
研究者可以设计问卷，通过面对面、在线或邮寄等方式发放给受访者，然后分析和归纳数据，得出结论。
实地观察实地观察是在研究对象的自然环境中直接观察和记录数据的方法。
研究者可以通过观察行为、记录事件、拍摄照片和视频等方式，获取有效的研究数据。
实验研究实验研究是控制变量，通过对比实验组和对照组的差异来验证假设的方法。
研究者可以通过随机分组、实验操作和数据分析等步骤，获得可靠的实验结果。
理论研究理论研究是基于已有理论和概念，通过推理和分析来解决问题的研究方法。
理论研究可以通过文献研究、数学建模等方式进行。
文献综述是对已有研究成果的梳理、总结和评价。
研究者可以通过查阅文献、筛选相关研究、整理研究现状和提出未来研究方向等方法，完成一篇有价值的文献综述。
数学建模数学建模是基于数学方法和模型，对实际问题进行抽象和求解的研究方法。
研究者可以通过建立数学模型、计算和推导等步骤，对问题进行分析和预测。
案例研究案例研究是对个别现象、事件或个体进行深入分析和描述的研究方法。
案例研究可以通过个案调查、访谈、观察和文献分析等方式进行。
个案调查个案调查是对一个或少数几个个体进行详细的调查和研究。
研究者可以通过访谈被调查者、观察其行为和分析相关文献，对个案进行全面深入的理解。
访谈访谈是一种与被调查者进行深入交流和了解的方法。
研究者可以通过面对面、电话或在线等方式，与被访者进行有针对性的对话，获取具体信息和观点。
实验研究实验研究是控制和操作变量，观察其对因变量的影响的研究方法。
实验研究可以通过实验设计、数据采集和数据分析等步骤进行。
IA研究综述
IA研究综述IA研究综述１、IA概述⒈1 IA产⽣的背景随着⽹络和计算机技术的发展与普及，不但传统的图书馆资源开始数字化，Ｗｅｂ本⾝的信息量也在不断激增，由此造成的⽹络空间混问题如信息检索表述难，⽹站框架不合理，导航、标识、检索系统效率低下等为⽤户造成了极⼤不便，为了解决这些问题，⼈们认识到必须从宏观的⾓度来研究信息空间的构建，IA的概念应运⽽⽣。
⒈2 IA的产⽣IA既Information Architecture, 中⽂⼀般译为“信息构建”，是美国建筑师Richard Saul Wurman于1975年提出。
但在其创建之初并没有引起社会的⼴泛认同。
近年来由于前⽂所述的社会背景，对IA问题的关注和研究逐渐风⾏起来。
⒈3 IA的定义IA⼀词的创建者Wurman认为：“IA是建设信息结构让其他⼈理解。
”他在《信息焦虑》⼀书中，正式定IA为“指组织、标识、导航和检索系统的设计，⽬的是帮助⽤户查找和管理信息”。
按照AIFIA(Asilomar Institute for Information Architecture)的定义，IA“是共享的信息环境结构的设计；是组织和标识⽹站、内联⽹、联机交流和软件以保证其可⽤性和可找到性的艺术和科学；是⼀个致⼒于对数字园的设计和建设的、正在出现在实践领域。
”在美国情报科学技术学会2000年IA峰会上提出的定义是：“信息构建是组织信息帮助⼈们有效地实现其信息需求的艺术和科学。
”Ritchey将IA定义为“⽣成计划的实践，以便为⼀个内容系统和界⾯描述潜在的组织结构。
”Dillon在美国情报科学技术学会会刊的IA专集上提出：“IA是⼀个⽤来描述信息空间的设计、实施和评价过程的词汇。
”两位图书馆学家Davenport和Prusak定义为：①信息构建是在信息系统内组织、标识与导航规划的结信。
②信息构建是对信息空间的结构化设计，以⽅便任务完成和获取内容。
③信息构建是对⽹站和企业内联⽹进⾏结构化和分类以帮助⼈们查找与管理信息的艺术和科学。
大模型研究现状综述
大模型研究现状综述
大模型研究是指在科学、工程等领域中使用大规模数据、复杂算法和高性能计算资源来进行模拟、预测和优化的研究。
下面是对大模型研究现状的综述：
1. 应用领域广泛：大模型研究在许多领域都有广泛的应用，包括气象学、地震学、材料科学、生物医学、能源、交通运输、金融等。
通过构建大规模的数学模型和进行大规模计算，可以揭示复杂系统的行为和性质，为决策提供科学依据。
2. 数据驱动和模型驱动的结合：大模型研究既重视实验观测数据的分析和挖掘，也注重基于物理、化学和数学等原理建立模型，通过模拟和预测来揭示系统的规律性。
数据驱动和模型驱动的结合可以提高研究的准确性和可靠性。
3. 高性能计算资源的发展：大模型研究得益于高性能计算资源的不断发展，如超级计算机、云计算和分布式计算等技术的应用。
这些计算资源的提供可以支撑大规模数据的存储和处理，加速模型的计算和优化过程。
4. 算法和方法的不断创新：大模型研究中的算法和方法也在不断创新和发展，以应对复杂系统建模和求解的挑战。
例如，深度学习、进化算法、优化方法、多物理场耦合等技术的应用，为大模型研究提供了更强大的工具和方法。
5. 跨领域合作的增加：由于大模型研究需要涉及多个学科和领域的专业知识，跨领域合作变得越来越重要。
领域专家、数学建模专家、计算科学家等在研究中的密切合作可以提高研究的深度和广度。
综上所述，大模型研究在各个领域中都有重要的应用和发展趋势。
随着数据、计算资源和算法的不断进步，大模型研究将为科学研究和工程实践提供更为准确和可靠的预测和优化能力。
概念建模方法综述
概念建模方法综述身份证号*******************摘要：本文回顾了国内外仿真建模领域主要的概念建模方法发展研究情况，对比了几种主流建模方法的优劣，分析了概念建模方法应当遵循的基本要求。
关键词：概念建模概念模型建模方法一、前言概念模型(Conceptual Model，以下简称CM)是为了某一应用目的，运用语言、符号和图形等形式，对真实世界系统信息进行的抽象和简化。
概念建模就是构建概念模型的过程，是仿真开发过程的有机组成部分。
概念建模可以被定义为形式化地描述客观世界的某些活动，其目的是提供领域的理解和交流。
二、研究发展现状（一）国外研究现状CM起源于20世纪70年代信息系统工程领域，90年代进入快速发展阶段，一些专家学者也针对现阶段仿真建模领域中所遇到的一些问题，对概念模型的作用、含义、建模和评估验证方法进入了非常深入的研究，并且在此基础上提出了多种不同的CM建模方法。
1994年，各种面向对象技术得到了发展，关注于面向对象设计和关注于面向对象分析合并，统一了建模方法，实现了统一建模语言UML。
通过OMG的努力支持，UML同时被用于软件建模和问题的领域建模，并迅速被采纳为事实上的标准。
美国国防部在1995年10月公布了其建模与仿真主计划，1996年再次颁布了一份关于CM的VV&A建议指导规范报告，将仿真概念模型描述成“一种详细的设计框架”，通过此框架，可以建立满足必要需求的仿真应用系统，该框架中包含了仿真所必需的假设限制、逻辑关系以及使用算法等。
任务空间概念模型（CMMS）从1995年8月开始，1997年11月完成，与仿真执行相对独立的，是对特定任务相关的真实世界的过程、实体和环境的描述。
其在JSIM、WARSIM和JWARS等典型作战仿真系统中均得到了广泛应用。
2001年以后，CMMS改名为使命空间功能描述（FDMS），在技术上更注重模型的重用性并减少了其作为面向领域的概念模型与面向设计的概念模型的混淆。
网络数据建模、分析与应用研究综述
网络数据建模、分析与应用研究综述一、网络数据建模随着互联网的快速发展，网络数据已经成为了研究和应用的重要领域。
网络数据建模是指通过对网络结构和属性进行抽象描述，构建出能够反映网络特征的数据模型。
网络数据建模的目的是为了更好地理解网络的结构、功能和动态变化，为网络分析、管理和决策提供理论依据和技术支持。
图论建模：图论是研究图(Graph)结构及其性质的数学分支。
在网络数据建模中，图论建模主要关注如何用图的形式表示网络结构，以及如何利用图论方法对网络进行分析。
常用的图论建模方法有邻接矩阵法、邻接表法、边权法等。
社会网络建模：社会网络是一种特殊的网络结构，由具有关联关系的人或组织组成。
社会网络建模主要研究如何用图的形式表示社会网络结构，以及如何利用图论方法对社会网络进行分析。
常用的社会网络建模方法有无向图法、有向图法、贝叶斯网络法等。
复杂网络建模：复杂网络是由大量相互连接的节点和边组成的网络结构。
复杂网络建模主要研究如何用图的形式表示复杂网络结构，以及如何利用图论方法对复杂网络进行分析。
常用的复杂网络建模方法有随机游走模型、小世界模型、斑图模型等。
动态网络建模：动态网络是指网络结构和属性随时间发生变化的网络。
动态网络建模主要研究如何用图的形式表示动态网络结构，以及如何利用图论方法对动态网络进行分析。
常用的动态网络建模方法有马尔可夫链模型、随机过程模型等。
多模态网络建模：多模态网络是指具有多种不同类型的信息载体的网络。
多模态网络建模主要研究如何用图的形式表示多模态网络结构，以及如何利用图论方法对多模态网络进行分析。
常用的多模态网络建模方法有多模态图模型、多模态贝叶斯网络模型等。
网络数据建模是一个涉及多个领域的交叉学科，其研究内容和技术方法不断丰富和发展。
随着大数据时代的到来，网络数据建模将继续发挥重要作用，为网络分析、管理和决策提供更多有价值的理论和实践支持。
1. 网络数据的基本概念和特点随着互联网的普及和发展，网络数据已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
系统研究综述范文
系统研究综述范文引言：系统研究是一种全面、全局的研究方法，旨在通过分析和理解相关现象之间的相互关系，以及这些关系对整个系统的影响。
该方法通常包括系统建模、数据收集和分析以及结果评估等步骤。
本文旨在综述系统研究的相关概念、方法和应用领域，以期增进对该研究方法的理解与认识。
一、系统研究的概念系统研究是一种综合性的研究方法，其研究对象是一个相互关联的整体，该整体由多个部分组成。
与传统研究方法相比，系统研究强调整体性和动态性，旨在揭示系统内各个部分之间的关系和相互影响。
二、系统研究的方法1.系统建模：系统建模是系统研究的核心环节，通过将系统的各个组成部分进行抽象和描述，形成模型来帮助研究者理解系统的内部结构和运行机制。
2.数据收集与分析：系统研究需要大量的数据支撑，研究者通常通过调查问卷、实验观测等方式收集数据，并通过统计分析的方法对数据进行处理和解读。
3.结果评估：在系统研究中，结果评估是必不可少的一环，通过对研究结果进行评估，可以确定研究的有效性和实用性，为后续决策提供依据。
三、系统研究的应用领域1.组织管理：系统研究可以帮助企业和组织理解各个部门之间的相互关系，优化组织结构和流程，提高效率和绩效。
2.环境保护：系统研究在环境保护领域中具有重要应用，可以帮助政府和相关部门找到环境问题的根源，制定有效的环境政策和措施。
3.交通规划：系统研究可以帮助城市规划者和交通管理者理解城市交通系统的特点和问题，制定更加科学合理的交通规划。
4.健康管理：系统研究可以帮助医疗机构和保健部门分析和评估医疗服务的供需状况，提高医疗资源的配置效率。
结论：系统研究是一种全面、全局的研究方法，通过分析和理解相关现象之间的相互关系，以及这些关系对整个系统的影响，从而提供系统管理和决策的依据。
它在多个领域具有广泛的应用前景，有助于解决现实问题，提高资源利用效率和整体绩效。
在未来的研究中，我们应进一步深化对系统研究方法的理解与应用，以推动学科的发展和实践的创新。
科学建模能力评述_内涵_模型及测评_翟小铭_郭玉英
７ ６研究”［３］，认为科学建模的 过 程遵循科学认识的 一 般 规 律 和 原 则，是 一 步 一 步 建 构 科 学 模 型 的 过 程 ，这 个 过 程 分 解 为 若 干 要 素 ，科 学 建模能力被分散到一个一个的建模要素中。其中最 典型的代 表 是 海 斯 特 斯 等 早 期 提 出 的 观 点。［４，５］海 斯特斯本人就是一 个 科 学 家，他 通 过 内 省 和 实 践 结 合 的 方 式 ，认 为 科 学 建 模 是 应 用 一 定 的 设 计 原 则 （科 学 理 论 ）产 生 对 象 模 型 或 自 然 过 程 模 型 的 过 程 ，建 模 本身是一种“过程 性 知 识”，而 建 模 能 力 主 要 表 现 为 对描述、构 想、衍 生 和 验 证 四 种 建 模 要 素 的 运 用 能 力 。 哈 伦 （Ｈａｌｌｏｕｎ）继 承 了 这 种 观 点 ，并 提 出 了 图 示 建模的概念，他进一 步 将 科 学 模 型 横 向 展 开 为 包 含 要素、结构、域和组 织 的 有 机 体，认 为 模 型 是 科 学 知 识的核心，而科学建 模 即 建 构 和 应 用 这 些 知 识 的 过 程。［６］哈 伦 认 为，在 问 题 解 决 过 程 中 模 型 的 选 择、建 构 、验 证 、分 析 和 利 用 是 五 个 重 要 元 素 。 而 科 学 建 模 能力则是驾驭这些建模元素的能力。
（二 ）行 为 视 角 部分教育学者 认 为 建 模 本 身 是 刺 激 与 反 应 （Ｓ－ Ｒ）的强化 过 程，他 们 认 同 “唯 一 可 以 观 察 到 并 且 可 以用科学方法研 究 的 是 个 体 的 外 显 的 行 为 ”［３］的 观 点。他们不重视科 学 建 模 的 内 在 过 程，将 复 杂 的 科 学建模心理认知过程剖析为简单的对刺激的反应过 程，而建模教学的目 的 就 是 通 过 强 化 刺 激 与 反 应 之 间的联系以提高学习者建模的能力。这些学者在分 析 科 学 建 模 过 程 时 凸 显 其 外 显 的 部 分 ，即 将 现 象 、结 构或过程表征为可用以交流及推理的各种显化模型 的过程，而建模能力 则 是 各 种 显 化 的 模 型 表 征 及 交 流的能力。这种观点 最 早 体 现 在 史 密 斯 （Ｓｍｉｔｈ）等 的研究中。他们通过计算机建模以帮助学生理解密
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计算机与现代化2012年第1期JISUANJI YU XIANDAIHUA总第197期文章编号：1006-2475（2012）01-0044-05收稿日期：2011-07-27作者简介：杨斌（1980-），男，山东烟台人，海军航空工程学院兵器科学与技术系讲师，研究方向：语义网，软件工程，概念建模；齐玉东（1974-），男，副教授，博士研究生，研究方向：语义网，知识管理，软件工程，描述逻辑。
概念建模研究综述杨斌1，齐玉东1，孟凡磊2（1．海军航空工程学院兵器科学与技术系，山东烟台264001；2．海军航空工程学院飞行器工程系，山东烟台264001）摘要：概念建模是指创建概念模型的行为，这些模型用来描述问题，与具体用于解决问题的技术和策略独立无关。
在过去数十年中，大量概念建模方法和工具纷纷涌现，许多理论如本体论、语言学和认知学的引入，增强了概念建模的理论基础。
基于本体的概念建模研究得到了充分的重视。
本文对概念建模的发展、概念建模语言、基于本体的概念建模以及概念模型的质量评估进行系统的阐述。
关键词：概念建模；概念建模语言；本体；模型转换；质量评估中图分类号：TP399文献标识码：Adoi ：10．3969/j．issn．1006-2475．2012．01．012Overview of Conceptual ModelingYANG Bin 1，QI Yu-dong 1，MENG Fan-lei 2（1．Department of Ordnance Science and Technology ，Naval Aeronautical and Astronautical University ，Yantai 264001，China ；2．Department of Airborne Vehicle Engineering ，Naval Aeronautical and Astronautical University ，Yantai 264001，China ）Abstract ：Conceptual modeling is the activity of creating models．Models that describe problems are independently from the tech-nology and strategy used to solve the problem．In the past few decades ，a large number of conceptual modeling methods and toolshave emerged．Many theories such as ontology linguistics and cognitive science enhance the concept modeling theoretical basis．Ontology based conceptual modeling got full attention．The development of conceptual modeling ，conceptual model language ，on-tology-based conceptual modeling and quality evaluation of the conceptual model have been studied．Key words ：conceptual modeling ；CML ；ontology ；model transformation ；quality evaluation0引言Mylopoulos ［1］将概念建模（Conceptual Modeling ，CM ）定义为形式化地描述我们周围的客观和社会世界的某些方面的活动，其目的是提供领域的理解和交流。
概念建模在信息系统设计、人工智能中的知识表达、组织环境建模、业务处理、软件开发过程、软件需求等计算机科学的不同领域都扮演着重要的角色。
因此，对概念建模研究的意义愈显重要。
1概念建模发展历程在形成领域中的概念时，人们并不考虑模型在计算机内部是如何表达的。
概念建模是一种抽象的形式，在计算机科学领域久负盛名。
本节探讨概念建模在不同阶段，不同领域中所取得的成就。
另外，构成某一应用域的模型不仅有静态对象也有动态的事件和行为。
因此，在探讨概念建模技术的同时也会涉及这些方面。
概念建模的产生源于20世纪70年代早期。
数据库领域之外技术的发展为概念建模奠定了夯实的基础。
首先，抽象化被用于软件开发。
Parnas 的研究［2］对数据抽象提供十分准确和完善的说明，使得软件片段能够相互作用；提出数据抽象的概念，并将实现细节从用户角度隐藏。
编程语言Simula 是建模领域发展的另一个重要标记。
Simula 提出了一组新的概念，如对象、类、方法，特别是子类支持一般化抽象的概念［3］。
Simula 被认为是第一个面向对象程序设计语言，是面向对象技术的基石。
AI 方面，Quillian 在文献［4］中提出了语义网络，使用图形知识表示语言，用节点表示概念，用边表示关系，将继承作为推理的机制，这成为以后的概念建模技术的一个特点。
Ross 在70年代中期所提出的结构化分析与设计技2012年第1期杨斌等：概念建模研究综述45术［5］是需求规格说明领域中早期的最为重要一步，在它的不同特征中着重强调数据的建模和行为的表达。
20世纪70年代中期，数据库、概念建模和语义数据模型产生。
起初大部分数据库设计依赖于对数据结构的建模，把模型存储在实际的文件系统中。
具有代表性的Hierarchical和Network模型［6］关注于模型的物理层面。
Codd将逻辑数据结构与物理数据组织相分离［7］，捕获了更多的需求语义，为概念建模奠定了基础。
Abrial将数据抽象引入知识表达技术［8］，建议通过存取过程定义类的语义。
Roussopoulos和Mylopoulos［9］为目标系统使用语义网络生成关系模式，同时为保持数据库的一致性定义了一组语义操作。
Chen所提出的实体-联系（ER）模型［10］由于其简单性，事实上成为数据建模和数据库设计的标准。
文献［11］对语义数据模型进行了调查研究。
语义数据模型允许在一个更高的层次设计模型，使得数据库从业者能够自然、直接地将一大部分数据的语义合并到模式。
文献［12］将抽象和一般化的概念引入到数据库研究中，将一般化和聚合合并为一种结构化方法。
然而在ER模式中，聚合仍然不能被容易地使用，而主要被用于面向对象数据库中。
聚合的优势在于能够提供对复杂模型的易理解性和对数据库设计提供一个更加系统化的方法。
它主要支持开发高度结构化的模型，而不缺失模型的智能的易管理性。
第一个用来定义概念模式的高层数据定义语言，如CSL （Conceptual Schema Language）是在上世纪70年代末出现，包含了描述语言和程序语言的基础。
其标准类型、对象类型和联系类型可以帮助描述数据的静态属性和动态行为。
Taxis作为一个突出的数据库设计语言，覆盖了前述概念［13］。
它提供关系数据库管理功能，意味着指定了语义完整性约束与事务集成的方法和异常处理机制。
Taxis将类、属性、ISA关系等概念应用到了程序设计的各个方面。
20世纪80年代是概念建模快速发展的时代，概念建模这个术语被提出，AI、数据库管理和编程语言这些学科的边界逐渐被打破。
各种面向对象分析技术得到了发展。
Booch方法和Rumbaugh的对象建模技术（OMT）是它们之中的重要代表。
前者主要关注于面向对象设计（OOD），而Rumbaugh方法则关注于面向对象分析（OOA）。
1994年，Booch和Rumbaugh 决定合并、统一他们的面向对象建模方法，实现了统一建模语言UML［14］。
通过OMG（Object Management Group）的努力支持，UML迅速被采纳为事实上的标准。
UML的重要优势在于它能够同时被用于软件建模和问题的领域建模。
另一个突出成就是知识表达语言Telos，被特别设计用于信息系统应用开发。
Te-los的创新在于第一次将属性作为类来处理，对时态知识进行特别的表达和推理，这些概念为处理软件的演化特性提供了手段。
上世纪90年代末，业内认为信息系统需要更好地与它们运行的组织环境相匹配。
因此，需求详述不仅需要覆盖软件详述，而且需要覆盖业务模型和其它描述系统功能上下文的信息。
UML强调了需求阶段的后期建模和分析，通常关注于完整性、一致性和功能需求的自动验证。
后来提出的基于组织建模框架的一种开发方法Tropos［15］，支持需求捕获的早期阶段；提出了在软件开发过程阶段，应该使用代理范例和有关精神方面的观念。
随着因特网和万维网的快速发展，整合异构信息资源的需求不断提出。
软件程序通过Web进行存取和执行，并通过因特网进行分布式计算。
不同组织转向于一个面向服务的体系结构（SOA）研究。
但是，只有当Web服务具有商业水准的实现，SOA才会发挥它真正的优势。
因此，需要针对分析与设计过程之间的缺口进行完善。
BPMN（Business Process Modelling Notation）首次对工业级的商业过程建模标准进行综合集成，从而使得模型能够被输出到BPEL中执行，并允许直接将商业过程与Web服务集成。
但是，现有的自动服务识别、服务配置和整合、服务比较和自动化协商的方法仍然需要增强和标准化。
现有的研究主要关注于支持SOA部署的技术和基于服务的平台的技术。
文献［16］详细阐述基于扩展UML的Web服务建模和基于WSDL标准的Web服务描述自动生成机制。
另外的问题，如缺乏服务声誉判定机制，即提供服务质量的级别，解决服务之间相互信任问题在文献［17］中进行了讨论，但仍没有最终的解决方案。
语义网是因特网范围内互操作问题的一个更为全面的解决方案。
其中Web资源的内容无论是服务或数据都被用形式化的领域本体所描述，这也使得服务和数据可以进行比较和匹配。
W3C认可的RDFS 和OWL是当前支持此规则的主要语言，后者的形式化基础是描述逻辑，其重要特征具有很强的表达能力和可判定性。
目前支持描述逻辑的推理系统，如FACT、RACER、LOOM等已具备成熟的逻辑框架和推理算法。
2概念建模研究现状概念建模技术相关的研究内容主要包括建模语46计算机与现代化2012年第1期言的形式化基础及其语义表达能力、与其他建模语言之间的模型转换、概念模型转换为本体描述的方法、概念模型查询语言、概念建模方法等问题。
下面就目前概念建模研究热点选择如下4个方面进行讨论。
2．1概念建模语言概念建模语言（Conceptual Modelling Language，CML）是关于概念模型的语言表示，是对概念模型的描述，也是概念建模的核心。