七流程建模指南
数学建模的基本流程
数学建模的基本流程数学建模是一种通过数学方法来解决现实问题的过程。
它可以应用于各种领域，如物理、经济、生物、环境等。
数学建模的基本流程包括问题描述、建立模型、模型求解以及结果分析与验证。
下面将详细介绍数学建模的基本流程。
首先是问题描述阶段。
在这个阶段，我们需要清楚地了解问题要解决的实际背景和目标，明确问题的详细描述以及需要考虑的限制条件。
这个阶段的目标是对问题进行全面的分析和理解，确保我们对问题的认识是正确的和完整的。
接下来是建立模型阶段。
在这个阶段，我们需要将实际问题转化为数学问题。
具体来说，就是通过数学符号和方程式来表达出问题的关键因素和各种关系。
模型的建立需要结合问题的具体情况和所采取的数学方法，选择适当的数学模型。
通常，数学建模所采用的模型可以分为确定性模型和随机模型两大类。
确定性模型是以确定性的方式描述实际问题的模型，其中的变量和参数都是确定的。
常见的确定性模型包括线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型等。
而随机模型是以概率的方式描述实际问题的模型，其中的变量和参数都是随机的。
常见的随机模型包括马尔可夫链模型、蒙特卡洛模型等。
在这个阶段，我们需要根据实际问题的特点和需求来选择合适的数学模型。
然后是模型求解阶段。
一旦模型建立完毕，我们就需要通过数值计算、优化算法等方法来求解模型。
这个阶段需要使用计算机程序来实现模型求解。
在进行模型求解时，我们还需要对模型的数学方法进行抽象和简化，以便更好地进行计算和求解。
最后是结果分析与验证阶段。
在这个阶段，我们需要对模型的求解结果进行分析和验证。
具体来说，就是对模型的输出进行解释，并与实际问题进行比对。
如果模型的结果与实际问题吻合，那么我们就可以认为模型是有效的。
否则，我们需要对模型进行修正和改进。
这个阶段还可以对模型的灵敏度进行分析，以了解模型对输入数据和参数的变化的响应程度。
总之，数学建模的基本流程包括问题描述、建立模型、模型求解以及结果分析与验证。
数学建模的流程
数学建模的流程一、问题提出。
1.1 这就好比咱们平常生活里啊，遇到个事儿，得先知道是个啥事儿对吧。
数学建模也一样，先得明确问题。
比如说要研究城市交通拥堵，那这就是个大问题，但具体怎么个堵法，哪些地方堵得厉害，这都得搞清楚。
不能稀里糊涂的，就像“丈二和尚摸不着头脑”那样可不行。
1.2 这时候呢，就得去收集各种信息啦。
就像侦探破案似的，到处找线索。
可以去实地考察，看看马路上车流量啥样，也可以查查相关的数据资料，这都是为了把问题的全貌给弄明白。
二、模型假设。
2.1 有了问题和信息之后啊，咱们就得做假设啦。
这假设呢，就像是给这个事儿定个规矩。
比如说研究交通拥堵，咱们假设车的行驶速度是均匀的，这虽然不完全符合实际，但能让这个事儿简单点，先把大框架搭起来嘛。
这就叫“先粗后细”，不能一开始就把事儿想得太复杂，不然根本没法下手。
2.2 假设也不是乱设的，得符合常理。
要是设个车能飞起来的假设，那这模型就乱套了。
咱们得根据实际情况，做一些合理的简化，就像画画一样，先勾勒出个大概的形状。
三、模型建立。
3.1 这时候就开始建立模型啦。
这可是个技术活，就像盖房子一样，得一块砖一块砖地砌。
比如说根据前面的假设，咱们可以用一些数学公式来表示交通流量和拥堵程度的关系。
可能是个很复杂的公式，但是别怕，只要前面的基础打得好，就像“万丈高楼平地起”，总能把这个模型给建起来。
3.2 在建立模型的过程中，还得考虑各种因素的相互作用。
就像一个生态系统似的，每个部分都影响着其他部分。
比如说车流量影响车速，车速又反过来影响车流量，这就得用一些巧妙的数学方法来处理。
四、模型求解。
4.1 模型建好了，就得求解啦。
这就像解一道超级大难题。
有时候可能有现成的数学方法可以用，就像走在一条熟悉的小路上。
但有时候呢，就得自己想办法，这就像在荒野里开辟一条新的道路一样困难。
可能要用到计算机软件来帮忙计算，就像请个小助手似的。
4.2 在求解的过程中，可能会遇到各种各样的问题。
数学建模流程
数学建模流程数学建模是指通过材料、理论、方法等综合分析来获取问题的内在规律及其运行机制，并通过运用数学工具和算法来解决实际问题的过程。
数学建模流程主要包括问题分析、模型建立、模型求解和模型评价四个步骤。
问题分析是数学建模的第一步。
在这一步中，需要准确理解问题陈述，并确定问题的具体要求。
在分析问题时，要对问题的背景、目标、约束条件、变量等因素作适当的调研和分析。
问题分析的关键是抽象问题，即将实际问题转化为数学问题。
模型建立是数学建模的核心步骤之一。
在这一步中，需要根据问题的特点选择合适的数学模型。
数学模型由问题变量、约束条件以及目标函数等要素构成。
建立模型的过程需要运用数学知识和技巧，例如微积分、概率统计、线性代数等。
模型的建立要建立在严格的数学推理基础上，确保模型的合理性和准确性。
模型求解是数学建模的重要步骤之一。
在这一步中，需要确定求解模型的方法和算法。
数学建模常用的求解方法有解析法、数值法和优化算法等。
根据具体问题的特点和难度，在数学分析和计算机编程等方面运用相应的方法和技术进行求解。
求解模型的过程中，需要进行一系列的计算和推理，同时要对求解结果进行判断和验证，确保结果的可靠性。
模型评价是数学建模的最后一步。
在这一步中，需要对模型的结果进行评价和分析。
模型评价的目的是检验和验证模型的有效性和适用性。
评价模型的标准通常有模型拟合度、模拟误差、模拟精度等。
通过评价模型，可以得出结论和建议，为实际问题的决策和解决提供参考。
总体而言，数学建模是一个循序渐进的过程，需要将抽象的实际问题转化为数学问题，并运用数学知识和方法进行建模和求解，最后通过对模型结果进行评价和分析，得出相关结论和建议。
数学建模的流程不仅需要运用严谨的数学思维和逻辑推理，还需要具备良好的问题分析和综合分析能力，以及熟练的数学计算和计算机模拟技术。
只有在完整的数学建模流程中，才能得到准确、有效的问题解决方案。
建立数学模型的一般过程或步骤
1.问题识别和定义建立数学模型的第一步是明确识别和定义需要解决的实际问题。
这个阶段包括:a) 确定研究对象: 明确我们要研究的系统、现象或过程是什么。
b) 明确目标: 确定我们希望通过模型解决什么问题,或得到什么样的结果。
c) 界定范围: 确定模型的适用范围和限制条件。
d) 收集背景信息: 了解问题的背景,包括已有的相关研究和理论。
e) 提出假设: 根据对问题的初步理解,提出一些合理的假设。
这个阶段的关键是要尽可能清晰、准确地描述问题,为后续的模型构建奠定基础。
2.变量选择和定义在明确问题后,下一步是确定模型中的关键变量:a) 识别相关变量: 列出所有可能影响问题的变量。
b) 分类变量: 将变量分为自变量、因变量、参数等。
c) 定义变量: 明确每个变量的含义、单位和取值范围。
d) 简化变量: 去除次要变量,保留最关键的变量以简化模型。
e) 考虑变量间关系: 初步分析变量之间可能存在的关系。
变量的选择直接影响模型的复杂度和准确性,需要在简化和精确之间找到平衡。
3.数据收集和分析为了构建和验证模型,我们需要收集相关数据:a) 确定数据需求: 根据选定的变量,明确需要收集哪些数据。
b) 选择数据来源: 可以是实验、观察、文献资料或已有数据库。
c) 设计数据收集方案: 包括采样方法、实验设计等。
d) 数据预处理: 对原始数据进行清洗、标准化等处理。
e) 探索性数据分析: 使用统计方法和可视化技术初步分析数据特征和规律。
f) 识别异常值和缺失值: 处理数据中的异常情况。
高质量的数据对于构建准确的模型至关重要。
4.模型结构选择基于问题定义、变量选择和数据分析,我们可以开始选择适当的模型结构:a) 考虑问题类型: 如静态或动态、确定性或随机性、线性或非线性等。
b) 研究已有模型: 调研该领域是否已有成熟的模型可以借鉴。
c) 选择数学工具: 如微分方程、概率论、优化理论等。
d) 确定模型类型: 如回归模型、微分方程模型、状态空间模型等。
农村小学数学教师“建模七步曲”
农村小学数学教师的“建模七步曲”农村小学数学教师的“建模七步曲”文/许秀华摘要：数学课程的基本出发点是促进学生全面、持续、和谐的发展，强调从学生已有的生活经验出发，亲身经历将实际问题抽象成数学模型并进行解释与应用的过程，进而获得对数学的理解。
教师要以“建模”作为培养学生数学能力的出发点和最终归宿，去审视内在规律，发现建模结合点，结合学生实际培养数学建模思想与习惯，进行“建模”预设与整体规划，实现教学相长。
关键词：农村；小学；数学；建模《义务教育数学课程标准》指出：“数学教学应该从学生已有生活经验出发，让学生亲身经历将实际问题抽象成数学模型并理解运用。
”从此，“建模”一词开始进入教师们的视野。
可仍有不少身处教学一线的农村小学数学教师囿于各种原因，对“建模”知之不多，用之更少。
笔者对“建模”的关注也是从去年的“烟花三月”才开始的，略有尝试，小有思考，想借此机会与各位同仁一同交流，以求共同提高。
笔者认为，作为农村小学数学教师，我们要走好“建模”指导的“七步曲”。
一、树立正确的现代数学教育观数学是人们对客观世界定性把握和定量刻画、逐渐抽象概括、形成方法和理论，并进行广泛应用的过程。
20世纪中叶以来，数学自身发生了巨大的变化，特别是与计算机的结合，使得数学在研究领域、研究方式和应用范围等方面得到了空前的拓展。
数学可以帮助人们更好地探求客观世界的规律，并对现代社会中大量纷繁复杂的信息作出恰当的选择与判断，同时为人们交流信息提供了一种有效、简捷的手段。
数学作为一种普遍适用的技术，有助于人们收集、整理、描述信息，建立数学模型，进而解决问题，直接为社会创造价值。
数学课程的基本出发点是促进学生全面、持续、和谐地发展。
它不仅要考虑数学自身的特点，更应遵循学生学习数学的心理规律，强调从学生已有的生活经验出发，让学生亲身经历，将实际问题抽象成数学模型并进行解释与应用的过程，进而使学生对数学理解的同时，在思维能力、情感态度与价值观等多方面得到进步和发展。
freecad建筑建模流程
freecad建筑建模流程一、准备工作在开始建模之前，首先需要准备好所需的设计图纸和相关资料。
可以使用CAD软件绘制平面图、立面图、剖面图等，作为建模的参考。
二、导入图纸在Freecad中，可以通过导入图纸的方式快速创建建筑模型。
选择“导入”功能，将绘制好的图纸导入到Freecad中。
可以导入常见的图像格式，如DWG、DXF等。
三、创建建筑基准线在建模之前，需要根据导入的图纸创建建筑的基准线。
通过选择图纸上的参考线、标高线等元素，使用Freecad的绘图工具创建对应的线条和标注。
四、建立建筑结构根据建筑的平面图，在Freecad中创建建筑的结构。
可以使用绘图工具绘制墙体、楼板、屋顶等元素，并根据图纸上的尺寸和标注进行调整。
五、添加建筑细节在建立建筑结构之后，可以根据需要添加建筑的细节。
例如，可以添加窗户、门、楼梯等元素，并进行相应的调整和标注。
六、进行建筑布局在建筑模型的基础上，可以进行建筑布局的设计。
通过选择和移动建筑元素，调整建筑的布局和空间分配，以满足使用需求和美观要求。
七、进行建筑分析利用Freecad的分析工具，可以对建筑模型进行各种分析。
例如，可以进行体积分析、重心分析、能量分析等，以评估建筑的性能和效果。
八、进行材质和纹理的设置在建筑模型完成后，可以为建筑模型设置材质和纹理，使其更加逼真。
通过选择建筑元素，选择合适的材质和纹理，并进行相应的调整和编辑。
九、进行渲染和动画制作在建筑模型设置完成后，可以进行渲染和动画制作，以展示建筑的效果和特点。
通过选择渲染设置和摄像机视角，可以生成高质量的渲染图像和动画。
十、导出建筑模型完成建筑模型后，可以将其导出为常见的文件格式，如OBJ、STL等，以便在其他软件中进一步处理或进行展示。
使用Freecad进行建筑建模的流程包括准备工作、导入图纸、创建建筑基准线、建立建筑结构、添加建筑细节、进行建筑布局、进行建筑分析、进行材质和纹理的设置、进行渲染和动画制作以及导出建筑模型。
maya 教学大纲
第六节、设置渲染影像为帧或是视场影响
第七节、设置渲染的内容
第八节、渲染场景
第九节、实例：使用MentalRay渲染器渲染室内场景
第十节、实例：使用Vector渲染器制作矢量图像
第四节、材质的特效属性
第五节、创建材质的过程
第六节、为表面赋予材质的的方法
第七节、在赋予纹理后如何提高表面的渲染速度
第八节、解决在渲染应表面时遇到的一些问题
第九节、Toon材质
第十节、实例：玻璃材质的调制
第十一节、实例：苹果材质的调制
第十二节、使用贴图的方法制作篮球表面
第九章 灯光和阴影
第一节、创建灯光
第四节、编辑多边形物体
第五节、造型多边形
第六节、实例：制作一个茶几
第六章 多边形建模高级应用
第一节、准备工作
第二节、制作过程
第三节、合成
第七章 细分表面建模
第一节、细分表面概述
第二节、创建细分表面
第三节、编辑细分表面
第四节、将细分表面转化为多边形
第八章 材质和表面
第一节、材质简介
第二节、表面质量
第三节、纹理和贴图
第二节、灯光类型和属性
第三节、灯光/表面连续和精确照明
第四节、阴影
第五节、提高阴影的渲染速度
第六节、解决在渲染阴影时出现的问题
第七节、实例：为一个客厅设置灯光
第十章 光学效果
第一节、光学效果描述
第二节、辉光
第三节、光晕
第四节、透镜耀斑
第五节、灯光雾
第六节、实例：台灯灯光
第十一章 摄像机和视图
第一节、摄像机简介
第二节、菜单栏
第三节、状态栏
流程建模指南范文
流程建模指南范文流程建模是指将一个复杂的流程或系统按照一定的规则和方法进行抽象、描述和分析的过程。
通过流程建模，可以清晰地展现出一个流程的各个环节、流转规则和参与者之间的关系，帮助人们更好地理解和优化流程。
下面是流程建模的一般指南，可以帮助人们有效地进行流程建模。
1.确定建模目标：在开始流程建模之前，需要明确建模的目标是什么，以及需要达到的效果是什么。
例如，是为了简化流程、优化效率，还是为了发现潜在问题等。
2.收集信息：收集与被建模流程相关的各种信息。
可以通过面谈、观察、文献资料等方式获取所需信息。
确保收集到的信息准确、完整。
3.确定建模范围：根据建模目标和收集到的信息，明确要建模的流程的范围。
将复杂的流程划分为多个子流程，便于建模的管理和分析。
4.制定建模规则：制定一系列建模规则和约定，以确保建模的统一性和准确性。
例如，确定流程图符号的使用规范，命名规则等。
5.选择建模工具：根据建模需求和自身的技术水平，选择适合的建模工具。
常用的建模工具包括流程图绘制工具、建模软件等。
6.建立基本框架：在建模工具中创建一个基本框架，用于容纳整个流程模型的各个组成部分。
可以使用泳道图、流程图等形式，根据具体需求进行选择。
7.绘制流程图：根据收集到的信息和已确定的范围，开始绘制流程图。
根据建模规则，使用合适的符号和线条表示不同的流程步骤、决策点、参与者等。
8.校验和完善：绘制完流程图后，应对其进行校验和完善。
校验图中的每个步骤、决策点是否符合实际情况，是否遗漏或多余。
同时，也要检查流程图的可读性和易理解性。
9.分析和优化：根据已建模的流程图，进行流程分析和优化。
通过识别和解决流程中的瓶颈、重复工作等问题，提高流程的效率和质量。
10.文档化和共享：将建模结果文档化，并与相关人员共享。
建议使用标准化的格式和命名，以方便查找和维护。
11.反馈和改进：建模结果在实际应用中不断反馈和改进。
根据实际情况和反馈意见，及时更新流程建模，以确保建模结果的准确性和实用性。
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七流程建模指南（7PMG）摘要业务流程建模是在实践中大量应用，但重要的质量问题没有得到彻底解决调研。
一个臭名昭著的问题是低水平的建模能力，在许多休闲建模过程文档项目。
对现有的模型质量的方法可能是潜在好处，但他们至少从以下问题之一受到影响。
一方面，像SEQUAL和建模准则框架要么过于抽象要在实践中的新手和非专业人士适用。
另一方面，有是缺乏一个健全的研究基础务实提示集合。
在这本文中，我们分析模型结构之间的关系在现有的研究一方面和错误的概率和理解，另一方面。
作为一个综合我们提出了七流程建模准则（7PMG）设置。
每这些准则建立在强大的经验见解，但他们却提出要直观的从业人员。
此外，我们分析如何准则的优先级由行业专家。
在这方面，七个准则有可能成为作为一个从学术界的知识转化为建模实践的重要工具。
关键词：业务流程建模，模型的质量，指导方针一，引言自20世纪70年代和80年代，概念模型是在主要研究领域IS领域。
主要的动机从事概念建模是减少在系统开发的早期阶段出现故障要求的机会发展[1]。
最近的一项实证研究表明，业务流程已成为许多概念建模的努力，如中央对象支持他们的文件，制定改进和自动化[2]。
这种发展可以解释为企业增加重点相同的业务流程：他们是作为最相关的实体感知要加强管理对组织绩效[3]。
可用性是一个文件过程重要的质量问题[4]。
正如这个过程是在任何过程分析技术的重要任务[5]，也是过程模型本身应该是直观，容易理解。
流程建模工具，如ARIS和Casewise，极大地缓解了标准化，存储和共享的过程图。
许多企业采取这样的工具，因为它们是更好的选择尽可能多的感知到了笔和纸的使用，甚至一般的图形绘制工具，如：微软的Visio或PowerPoint中。
但是，尽管所提供的支持由工具，用户在创建过程中得到的模型几乎没有任何专业人士可以轻松地分析和理解。
充足的指导作为大项目特别重要的意义重于过程的文档依靠新手和非专业建模[6]。
要了解的影响模型是难以评估的，应当意识到，在执行单个项目几十，几百甚至上千款的过程中可能发展[7,8]。
这阐明了为什么一个过程模型，它立即其目的是对可用的巨大的经济效益。
即使一些理论框架和指导方针是在现有领域是有效的，例如SEQUAL或建模指南。
[9,10]，这些通常需要一定程度的建模能力。
他们区分主要质量类别，但由非专家适用仍然过于抽象而直接。
换言之，这样的准则难以与具体行动的过程中进行建模相联系，例如捕获步骤和演员在一个过程。
更注重实践和灵感的指引也是可用的，见[11]。
背后的问题是，这样的准则几乎没有任何经验，是为他们提供支持，如果是这样，它是最好的。
从研究的角度来看，可以说，现有的多为流程建模的工作不专注于提供建模支持。
相反的利益与建模的过程更为正式的一面，见[12,13]。
本文件旨在支持业务流程模型的建设者提供了7建模指引称为7PMG。
这模型被认为对提高他们的素质，指导用户有帮助，在这个意义上，这些都是可能的（1）成为理解的各种利益相关者和控制较少的语法错误。
其中的每个指引提供有关如何处理模型可以得到改善，这方向一种行为，相当于设置替代陈述应该是首选。
因此，在7PMG应用将在企业内提高项目效率依靠使用这一特定类型的概念模型。
对所提出的新颖性是所有7PMG的指导方针是建立完善的科学的洞察力，一方面流程建模风格，另一方两个模型认识和错误倾向性，这两方面的联系。
迄今为止，这些见解还没有被合成为明确的，切合实际，并良好的动机的准则。
这样， 7PMG不仅和被批评缺乏经验基础的其他框架形成反差[14]，同时它也提供了指导，开发人员能应用于他们，集中措施订正业务流程为中心的举措订正。
最后，7PMG提供了进一步研究的基线为流程建模扩展这个设置和开发先进的工具支持以方便建模活动。
在此背景下，本文的组织如下。
第2节概述我们的研究背景，即不同方法下对比过程模型的质量。
第3节显示七个过程建模指南（7PMG），我们综合先前的研究。
第4节是如何指导方针应优先。
第5节讨论准则的局限性和这些准则的优点。
第6 节有一个结论。
2背景过程建模的根源可以追溯到20世纪初，为组织设计工具（见[15]）。
它获得了作为信息系统的研究与办公自动化的发明一些注意力在20世纪70年代和80年代系统（见[16,17]）。
业务流程重新设计，在90年代初期的繁荣促进了该领域的巩固和定义，如事件驱动流程链过程建模语言（EPCs）[18]。
在这种语言的核心是控制流表示在不同的活动，可以用不同的角度扩展作为组织责任或对象流等[19,20,21,22]。
有主要有四流的工作，讨论这些准则和质量问题概念过程模型：自上而下的质量框架，自下而上的指标有关质量方面，涉及到建模技术经验的调查，和务实的指导方针。
一个突出的自上而下的质量框架是SEQUAL框架[9,23]。
它建立在符号学理论和质量的基础上定义了几个方面的联系之间的一种模式，一种知识体系，一个领域，一种模型化语言，和学习活动，采取行动，和建模。
从本质上讲，句法的质量关系到模型和建模语言；语义质量模型，域,知识,和语用质量关系到模型和建模其能力,使学习和行动。
虽然框架不提供如何确定的业务定义可变质量的程度，已发现有用的业务流程建模在实验中[24]。
建模的准则（GOM）[10]定义质量框架是由一般会计原则的启发。
该指引包括六项原则的正确性，清晰性，针对性，经济效益，和系统设计。
这一框架操作性的内皮祖细胞，并在实验中[10]测试。
此外，有作者（如[14]）倡导的质量框架规范为符合概念建模与ISO 9126标准[25]为软件的质量。
各自的适应业务流程建模重在移植[26]。
虽然这些作品提供到质量问题很好的启示一个模型，他们不提供一个直接的方法实施在建模项目。
在这些项目的主要问题是数量之多模型（通常超过一千多）和能力，低层次休闲建模有[6]。
因此，易于遵循的准则是需要实践。
由于这些原因，一些近期的作品曾试图处理这个问题通过研究相关的流程模型的质量方面自下而上的指标。
这个区域仍然是分散和作者有部分工作分离对方（见概述[15]）。
这些捐款数是没有经验的验证。
大多数作者做实验的重点论指标和质量方面的关系：Canfora 等人的研究主要计数指标之间的连接-例如，数量任务或分割-与软件过程模型[27]可维护性; 卡多佐验证控制流的复杂性之间的相关性和感知的COM复杂性[28];和 Mendling 等人使用的指标来预测控制流错误，例如在流程模型死锁[29,30]。
结果表明，在增加一个模型的大小似乎对质量产生负面影响。
进一步的工作由 Mendling，Reijers，等。
探讨指标和连接认识[31,32]。
虽然一些指标均证实关于其IM协议，也是建模个人因素-像能力-都暴露了解重要的。
还有一些相关的建模技术经验的调查。
在[33]作者研究了业务流程建模语言已经成熟了时间。
虽然这是有价值的研究没有揭示单，CON -见解克里特岛的过程模型。
这同样适用于[34]谁研究UML的可用性。
在[35]的作者也可理解方式个别的过程中，不模型，但在建模语言水平。
他们发现，内皮祖细胞似乎更比Petri网可以理解的。
相反，[36]发现用户模型“的确切建模表示法知识是可以忽略不计influ - ENCE。
而[37]模型进行调查的过程建模成功的概念。
有几个因素被确定为重要的（超过建模相关的方面）包括利益相关者的参与，管理支持，项目管理，MENT，信息资源和建模的专业知识。
务实的方针已经提出了不同的从业渠道。
正如它很难提供了一个从实践指引详尽的帐户，我们这里只讨论了一些建议。
在[11]十个流程建模提示总结。
这些提示有几个像“让你的模型层次”和“让你的模型有效的”不直接提供答案应如何在实践中完成。
其中最明显的规则“的标签活动动词-名词”已被其他医生建议前，见[38,39]。
它是唯一准则，是可操作的，并且进行了分析经验。
在[40]它是发现它的结果在认识上更好的模型比另类的标签样式。
缺乏专业知识的造型已被提到了几个动机对上述作品。
这也证实了高的错误率实时世界建模项目（10％至20％）[41,42,43]。
显然，有一个简单的，但有根有据准则的必要性。
在下面的部分，我们综合在这一领域的实证研究成果，并制订seven6过程建模准则。
3 7PMG在本节中，我们介绍的七个过程建模准则（7PMG）我们从经验合成工作。
在3.1节我们描述了一个考试，PLE处理来自荷兰的政府机构，我们使用说明指导方针。
3.2节概述了实证研究赖以七准则之上。
第3.3节中详细介绍每一个方针，并解释奠定了基础。
3.4节说明了如何使用指南可以帮助确定改进模型的例子。
3.1一个例子程序为了说明7PMG，我们使用运行示例如图1所示。
该模型介绍了荷兰政府机构的投诉处理，因为它是模型在本组织的人。
这是构建无CON -sidering的指导方针，并在稍后将显示，可以提高使用我们的指导方针。
图1模型如下事件驱动流程链（EPC）NOTA -作用[18,22]，在行业的最流行的建模技术之一。
在一个EPC，所谓的功能（绿色矩形）对应的各项任务这可能需要执行的（如“注册收到投诉之日松懈之三“）。
事件（红色六边形）描述前后功能状况TION执行（如“在办公桌客户”）（灰色圆圈）逻辑连接器定义路由规则。
特别是，有三种类型的连接器：是逻辑与并发，XOR独家选择，或包容性选择。
函数，事件和连接器的控制古典元素流程建模。
这些路由元素也包括在其他建模7语言如BPMN，船载小艇，或UML活动图。
给定的模式大致介绍了处理COM -以下步骤感叹。
打开一个新情况是，如果收到一个新的投诉-无论是作为一个电话呼吁，作为一个个人联系，或者作为一个字母。
在某些情况下，投诉一定要转，无论是内部还是外部。
内部转介，必须对这一事件摆上议事日程，而外部转介需要确认。
在这两种情况下，转介归档并行。
最后，投诉人知情。
如果没有转介是必需的，投诉进行分析。
后来，投诉存档，投诉人联系，与一个可选跟进。
3.2实证研究背景本节介绍了研究背景后，我们确定的七过程建模准则。
该过程模型的可用性强烈CON -连接以其易于理解。
在以前的研究中，我们已经调查之间的一个过程模型和DIF结构特点连接修真ferent因素，包括过程模型的理解，错误概率和标签模糊。
下面我们将介绍各自的实验。
流程模型的理解涉及到在何种程度上的进程模型可以很容易理解。
在文献[31]报告了一个实验中，我们inves -tigate过程模型之间的了解和结构连接属性模型。
我们采用问卷，把它填出了73学生跟着谁在埃因霍温的过程建模课程的统一versity技术，在马德拉大学和维也纳大学经济学和工商管理。
我们发现，一些结构，tural指标呈负相关的理解，包括的数量或联接和连接器的平均程度。