7领域建模PPT课件
合集下载
三维建模技术PPT课件
机械CAD
16
用户
特征定义
特征参数 非几何信息
特征库
信息匹配
机械CAD
实体造型 几何拓扑信息 商用CAD系统
17
STEP文件 生成器
特征建模软件 SolidWorks
三维设计软件中的特征 三维设计软件作为一个通用软件，由于要适应机 械设计的各种不同的应用，而不同应用中的特征 可能是完全不同的，所以这些软件中的特征均以 形状特征为主，融入了一些与设计功能有关的特 征种类。
5 变量化设计
变量化设计采用约束驱动的方式改变有几何约束 和工程约束混合构成的几何模型。变量化设计扩 展了约束的范围，除了包含参数化设计中的结构 约束、尺寸约束，参数约束外，还允许设置工程 约束，例如面积、体积、强度、刚度、运动学、 动力学等限制条件或计算方程，并将这些方程约 束条件与图形中的设计尺寸联系起来。
确定“顺序”一般通过3种方式：
1）随作图过程顺序记录约束，每一次作图操作都对 应着一类约束，所记录的约束顺序反映了完整的 作图过程，参数改变后只需对这个顺序进行再扫 描，根据新参数值，就可以改变整个图形或者局 部图形的大小。
2）按已画好的草图手工指定约束
机械C3A）D 自动识别原有图形隐含的32 约束。
为了明确地表达和构造一个三维形体，在几何 造型系统中,常用两种描述实体的数据结构：
构造实体几何表示法(Constructive Solid Geometry Representation)，简称CSG法；
边界表示法(Boundary Representation)简称B-Rep 法.
机械CAD
12
6.4 特征建模技术
3）定位特征：作为坐标系的参数化控制结果， 生成工作面、工作轴、工作点或者基准坐标系。 这些要素也是参数化的。
7的形成ppt课件
七色彩虹
彩虹是由红、橙、黄、绿 、青、蓝、紫七种颜色组 成的，常常被用作艺术创 作的灵感来源。
06
7的神秘色彩
世界中的神秘数字
自然界中的7
科学中的7
在自然界中，许多现象可以用数字7 来描写或显现，如彩虹的七色、北斗 七星、一周七天等。
在科学领域，数字7也经常出现，如 化学元素周期表中的第7族元素、人 体的第七颈椎等。
01
在四进制中，7表示为 13；
03
在六进制中，7表示为 12。
05
在三进制中，7表示为 210；
02
在五进制中，7表示为 20；
04
7的数位分解
7可以分解为2和5的和，即2+5=7； 7也可以分解为两个素数的积，即2和5的乘积等于7；
另外，7还可以分解为其本身和1的和，即7+1=8。
03
7的特殊性质
7在概率统计中的运用
七参数模型
在概率统计中，七参数模型是一种用 来描写数据散布的模型，它包括均值 、方差、偏度、峰度、置信区间、概 率密度函数和分位数等七个参数。
七普调查
七普调查是指全国人口普查，每10年 进行一次，第七次全国人口普查的标 准时点是202X年11月1日零时。
05
7在生活中的体现
生活中的7现象
神话传说中的数字
神话故事中的7
在许多神话传说中，数字7也经常出现，如希腊神话中的七大奇迹、北欧神话中的七矮 人等。
民间传说中的7
在民间传说中，数字7也被赋予了特殊的含义，如中国的七仙女传说、欧洲的七侠故事 等。
谢谢您的凝听
THANKS
在巴比伦数学中，7是一个完善的数字，因为它可以表示为1、2、3和4 的总和。同样地，在埃及数学中，7也被认为是一个完善的数字，因为它
数学建模课堂PPT(部分例题分析)
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时，概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件，例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支，用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时，概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件，例如股票价格波动、
例题三：股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息，来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法，来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如，可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大， 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的适用范围。例如，逻 辑回归模型适用于二分类问题，而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大， 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三：股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件，如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而，在实际情况下 ，股票价格受到多种因素的影响，如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此，这些模型可能存在局限性 ，不能完全准确地预测股票价格的走势。
在解决实际问题时，概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件，例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支，用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时，概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件，例如股票价格波动、
例题三：股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息，来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法，来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如，可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大， 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的适用范围。例如，逻 辑回归模型适用于二分类问题，而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大， 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三：股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件，如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而，在实际情况下 ，股票价格受到多种因素的影响，如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此，这些模型可能存在局限性 ，不能完全准确地预测股票价格的走势。
什么是创业测试的七领域模型？
什么是创业测试的七领域模型？一、为什么要进行创业测试？为什么是七领域？全世界，每天都有大量的人员在忙于创业，但结果是，许多企业根本就没有创立起来，即使那些历经千辛万苦创立起来的企业，许多也只生存了很短的时间。
那么，是什么因素使那些看上去近乎完善的创业机会最终变成了一个个深渊？大量的案例分析显示，大多数的创业企业的失败都与以下几个因素中的一个或几个有关：市场领域因素、行业领域因素、管理团队因素。
因此，那些忙于创业的人们在制订创业方案之前，应当先测试一下你所选定的创业机会。
在这个过程中，你可能会发觉，原来那些貌似完善的机会中潜藏着致命的危急。
通过改进那些致命的错误，可以使你的创业方案书更加完善，大大增加对投资者的吸引力。
图5-1 创业测试的七领域模型创业者从七个领域入手（见图5-1），对一个创业机会进行测试，可以使创业者避开可能消失的灾难。
这七个领域分别从你的目标市场、你要从事的行业以及你的管理团队等各个角度对创业机会进行评估。
这样，不仅可以准时发觉错误，也可以增加企业胜利吸引投资的概率。
这七个领域是测评任何市场机会的核心要素，测试时考虑的主要问题包括：（1）市场和行业有吸引力吗？（2）这个机会能为消费者带来不寻常的利益吗？能比其他满意消费者需求的解决方案更有可持续优势吗？（3）创业团队有力量实现自己的预期目标、兑现承诺吗？二、七领域模型简介就像人们在买车时要对车进行测试一样，仔细的企业家也要测试他们所看好的机会。
测试可以关心他们去掉一些不确定的因素。
这一节，我们就介绍一种可以关心企业家在制订创业方案前发觉问题、解决问题的测试方法。
本节所给的七领域模型，结合市场、行业及企业团队与关键人物这三个要素来解答具有创业理想的企业家的疑问。
但是，应当留意的是，此模型中七个领域的重要性各不相同，不能简洁地相加。
假如仅仅是把他们简洁地结合，就有可能形成一个错误的组合，结果只会毁掉企业。
当然，其中某个领域的优势也可以弥补其他领域的不足。
第三章几何建模ppt课件
精选PPT课件
61
3 混合模式法（Hybrid Model）
精选PPT课件
62
4 空间单元表示法
基本思想：将一个三维实体有规律地分割为有限 个单元，这些单元均为具有一定大小的立方体；在计 算机内部通过定义各个单元的位置是否填充来建立整 个实体的数据结构。这种数据结构通常是四叉树或八 叉树。
精选PPT课件
建模方法：几何建模、特征建模、行为特征建模
CAD/CAM建模的基本要求： 1）应具备信息描述的完整性 2）应贯穿整个生命周期 3）应为企业信息集成创造条件
3.2 线框建模 ——利用顶点和边棱线建模
一、二维线框建模原理
数据结构为表结构。 计算机内部存贮的是物体的顶点及棱线信息，将实体的 几何信息和拓扑信息层次清楚地记录在顶点表及棱线表中。
第三章 建模技术
3.1 基本概念 3.2 线框建模 3.3 表面建模 3.4 实体建模 3.5 特征建模 3.6 行为特征建模简介
精选PPT课件
1
3.1 基本概念
建模技术是CAD/CAM系统中的核心。
建模技术是定义产品在计算机内部表示的数字模型、数 字信息以及图形信息的工具；研究产品数据模型在计算机内 部的建立方法、过程、数据结构和算法。
✓ 螺旋扫描特征 ✓ 扫描混合特征 ✓ 环形折弯特征
精选PPT课件
72
➢ 特征的基本操作
✓ 特征的阵列 ✓ 特征的复制 ✓ 镜像几何形状 ✓ 特征的修改与再生 ✓ 特征的删除 ✓ 操作特征之间的关系
➢ 基础实体特征的创建
✓ 创建拉伸实体特征 ✓ 创建旋转实体特征 ✓ 创建扫描实体特征 ✓ 创建混合实体特征
精选PPT课件
70
➢ 放置实体特征的创建
《数学建模》PPT课件
( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得，一般首先考虑使用三次插值
法，因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中，二次插值法是一个很好的方法，它的收敛速度较
优化模型
（2）多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数，并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题：
mq() a2 b c
其中步长极值为：
b
2a
完整版课件ppt
求解单变量最优化问题的方法有很多种，根据目标函 数是否需要求导，可以分为两类，即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导，而间接法则需要用 到目标函数的导数。
完整版课件ppt
4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种： （1）消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代，逐渐消去不包含极小点的区间，缩小搜索区 间，直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search）。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点，将区 间分为三段，然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段，或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上，所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单，效率较高，稳定性好5 。
数字化新基建七大领域概念介绍PPT模板
高数据速率、减少延迟、节省能源、着落本钱
可以说是海量信息时期的诺亚方舟
±800 千伏及以上的直流电和 1000 千伏及以上交流电
以人类智能类似的方式做出反应的智能机器
务于城市境内的各种轻型化铁路系统
通过智能机器间的连接并终究将人机连接
NEW CAPITAL CONSTRUCTION
新基建七大领域
充电桩建设
5th-Generation
NEW CAPITAL CONSTRUCTION
AI人工智能
英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩大人的智能的理论、方法、技术及运用系统的一门新的技术科学。人工智能是运算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能类似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言辨认、图像辨认、自然语言处理和专家系统等。人工智能从产生以来，理论和技术日益成熟，运用领域也不断扩大，可以假想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息进程的模拟。
Rail Transit
重点关注个股：中国铁建、晋亿实业、晋西车轴、中国中车、鼎汉技术、天铁股份。
NEW CAPITAL CONSTRUCTION
大数据中心
目前大数据的运用非常广泛，从资讯分发到视频娱乐，大数据无处不在。目前大数据已经成为了热门投资方向之一，在资本的大力支持下，大数据产业快速发展，估计到202X年中国大数据产业规模或超过万亿。在重视数据的今天，大数据行业一定会成为202X年的创业风口。
“新基建”并不是一个新概念
New Capital Construction
5G基建
3
5th-Generation
大数据中心
可以说是海量信息时期的诺亚方舟
±800 千伏及以上的直流电和 1000 千伏及以上交流电
以人类智能类似的方式做出反应的智能机器
务于城市境内的各种轻型化铁路系统
通过智能机器间的连接并终究将人机连接
NEW CAPITAL CONSTRUCTION
新基建七大领域
充电桩建设
5th-Generation
NEW CAPITAL CONSTRUCTION
AI人工智能
英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩大人的智能的理论、方法、技术及运用系统的一门新的技术科学。人工智能是运算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能类似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言辨认、图像辨认、自然语言处理和专家系统等。人工智能从产生以来，理论和技术日益成熟，运用领域也不断扩大，可以假想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息进程的模拟。
Rail Transit
重点关注个股：中国铁建、晋亿实业、晋西车轴、中国中车、鼎汉技术、天铁股份。
NEW CAPITAL CONSTRUCTION
大数据中心
目前大数据的运用非常广泛，从资讯分发到视频娱乐，大数据无处不在。目前大数据已经成为了热门投资方向之一，在资本的大力支持下，大数据产业快速发展，估计到202X年中国大数据产业规模或超过万亿。在重视数据的今天，大数据行业一定会成为202X年的创业风口。
“新基建”并不是一个新概念
New Capital Construction
5G基建
3
5th-Generation
大数据中心
数学建模讲座PPT课件
决策~ 每一步(此岸到彼岸或彼岸到此岸)船上的人员 要求~在安全的前提下(两岸的随从数不比商人多),经有 限步使全体人员过河
模型构成
xk~第k次渡河前此岸的商人数 xk, yk=0,1,2,3; yk~第k次渡河前此岸的随从数 k=1,2, sk=(xk , yk)~过程的状态 S ~ 允许状态集合
航行问题建立数学模型的基本步骤
• 作出简化假设（船速、水速为常数）； • 用符号表示有关量（x, y表示船速和水速）； • 用物理定律（匀速运动的距离等于速度乘以
时间）列出数学式子（二元一次方程）； • 求解得到数学解答（x=20, y=5）；
• 回答原问题（船速每小时20公里）。
数学模型 (Mathematical Model) 和 数学建模（Mathematical Modeling)
3
法 允许状态S ~ 10个 点
允许决策D ~ 移动1或2格; 2
k奇,左下移; k偶,右上移.
d1, d11给出安全渡河方案
1 d11
s1
d1
评注和思考
0sn+1 1
2
3x
规格化方法, 易于推广 考虑4名商人各带一随从的情况
习题
• 模仿这一案例，作下面一题： 人带着猫、鸡、米过河，船除需要
人划之外，至多能载猫、鸡、米三者之 一，而当人不在场时猫要吃鸡、鸡要吃 米。试设计一安全过河方案，并使渡河 次数尽量地少。
越来越受到人们的重视。
数学建模
如虎添翼
计算机技术
知识经济
建模示例 椅子能在不平的地面上放稳吗？
问题 椅子能在不平的地面上放稳吗？
模 1.椅子四条腿一样长，椅脚与地面接触处可视为一人点，四
型 假
- 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)。
This reduces the representational gap.
This is one of the big ideas in object technology.
UP Domain Model Stakeholder's view of the noteworthy concepts in the domain .
1 S a le date tim e 1
P a id -b y
1 Paym ent amount
1
S to re
address
0..1
name
1
Houses
1..*
Captured-on
R e g is te r
1
请考虑某一销售场景!
4
什么是领域模型
• 领域模型对领域内的概念或对象的可视化表 示
Cash Payment
Item
Cashier
2. 用UML中的类图表示 3. 为类添加关联和属性
11
1、寻找概念类
• 三种方法
– 重用和修改现有的模型 – 使用分类列表 – 确定名词短语
• 方法1：重用和修改现有的模型
– 许多领域已经存在领域模型和数据模型，可供参 考
• Matin Fowler的《分析模式》中的一些分析模式
12
分析模式：组织的内部结构
• 概念类包含三方面内容
– 符号 – 内涵
S a le
d a te tim e
– 外延
c o n c e p t's s y m b o l
"A sa le re p re se n ts th e e ve n t o f a p u rch a se tra n sa ctio n . It h a s a d a te a n d tim e ."
Payment amount
Sale 1 Pays-for 1
date
tim e
inspires objects
and names in
Payment amount: Money getBalance(): Money
1 Pays-for 1
Sale
date: Date startTime: Time
7
领域模型不是软件业务对象图
• 下面元素不适合领域模型
– 软件制品 – 职责或方法
S a le d a te T im e
v is u a liz a tio no fare a l-w o rldc o n c e p tin th ed o m a ino fin te re s t
itisan o tap ic tu reo fas o ftw a rec la s s
getTotal(): Money ...
UP Design Model
10
The object-oriented developer has taken inspiration from the real world domain
创建领域模型的步骤
• 从用例文本中寻找 1. 寻找概念类
• 重用和修改现有的模型 • 使用分类列表 • 确定名词短语
分析筛选。
14
• 注意：
– 自然对象 – 概念实体 – 同样概念有多种名词表示，依据系统原意选择一
个最有意义的词 – 物理对象建模为系统对外部硬件设备接口 – 名词可能建模为属性或类，需要区分
• POS销售系统---销售处理用例 P106
15
POS处理销售名词筛选
Register
Sales LineItem
c o n c e p t's in te n s io n
sa le -1 sa le -3
sa le -2
sa le -4
c o n c e p t's e x te n s io n
9
为什么需要领域模型
• 理解业务领域的关键概念和词汇 • 减小现实世界系统与OO软件模型表示差异
A Payment in the Domain Model is a concept, but a Payment in the Design Model is a software class. They are not the same thing, but the former inspired the naming and definition of the latter.
3
POS部分领域模型
concept or dom ain object
n
S a le s LineItem quantity
1..*
C o n ta in e d -in
R e c o rd s -s a le -o f
0..1
1
Item
*
S to c k e d -in
attributes
avoid
SalesDatabase
software artifact; not part of domain model
avoid
Sale
date time
print()
software class; not part of domain model
8
领域模型中的概念类
• 领域模型描述问题域里 的概念类及其关系
面向对象分析与设计
领域模型
1
OO主要步骤
2
领域模型
• 领域模型使得分析自然过渡到类图建模 • 领域建模的工作是：发现那些表示与问题领
域相关的事物和概念的对象，并用图形表示 出问题域里对象静态模型 • 主要描述：
– 领域对象或概念类 – 概念类之间的关联 – 概念类的主要属性
• CRC建模方法适用于领域建模
• 一般情况
• 存在部门直接上下级关系以及区域附属管理 方式
分析模式 Martin Fowler 组织（Organization）结构
13
• 方法2：使用分类列表
– 预先制作概念类候选列表，供创建领域模型参考
• P104
• 方法3：确定名词短语（最主要手段）
– 其他需求文档（词汇表），领域专家 – 用例是最主要的来源之一 – 从用例文本出发，检索出所有名词或名词短语，
• 应用UML的类图表示 • 用于表示领域的重要抽象、领域词汇和领域
的内容信息 • 重点：关注的是现实世界领域中事物的可视
化
5
• 画家写生 • 建筑模型
6
领域模型定义
• 领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的 可视化表示
• 用图形方式表示领域模型更容易理解 • 领域模型不是数据模型，含义更广 • 领域模型不是软件业务对象图
This is one of the big ideas in object technology.
UP Domain Model Stakeholder's view of the noteworthy concepts in the domain .
1 S a le date tim e 1
P a id -b y
1 Paym ent amount
1
S to re
address
0..1
name
1
Houses
1..*
Captured-on
R e g is te r
1
请考虑某一销售场景!
4
什么是领域模型
• 领域模型对领域内的概念或对象的可视化表 示
Cash Payment
Item
Cashier
2. 用UML中的类图表示 3. 为类添加关联和属性
11
1、寻找概念类
• 三种方法
– 重用和修改现有的模型 – 使用分类列表 – 确定名词短语
• 方法1：重用和修改现有的模型
– 许多领域已经存在领域模型和数据模型，可供参 考
• Matin Fowler的《分析模式》中的一些分析模式
12
分析模式：组织的内部结构
• 概念类包含三方面内容
– 符号 – 内涵
S a le
d a te tim e
– 外延
c o n c e p t's s y m b o l
"A sa le re p re se n ts th e e ve n t o f a p u rch a se tra n sa ctio n . It h a s a d a te a n d tim e ."
Payment amount
Sale 1 Pays-for 1
date
tim e
inspires objects
and names in
Payment amount: Money getBalance(): Money
1 Pays-for 1
Sale
date: Date startTime: Time
7
领域模型不是软件业务对象图
• 下面元素不适合领域模型
– 软件制品 – 职责或方法
S a le d a te T im e
v is u a liz a tio no fare a l-w o rldc o n c e p tin th ed o m a ino fin te re s t
itisan o tap ic tu reo fas o ftw a rec la s s
getTotal(): Money ...
UP Design Model
10
The object-oriented developer has taken inspiration from the real world domain
创建领域模型的步骤
• 从用例文本中寻找 1. 寻找概念类
• 重用和修改现有的模型 • 使用分类列表 • 确定名词短语
分析筛选。
14
• 注意：
– 自然对象 – 概念实体 – 同样概念有多种名词表示，依据系统原意选择一
个最有意义的词 – 物理对象建模为系统对外部硬件设备接口 – 名词可能建模为属性或类，需要区分
• POS销售系统---销售处理用例 P106
15
POS处理销售名词筛选
Register
Sales LineItem
c o n c e p t's in te n s io n
sa le -1 sa le -3
sa le -2
sa le -4
c o n c e p t's e x te n s io n
9
为什么需要领域模型
• 理解业务领域的关键概念和词汇 • 减小现实世界系统与OO软件模型表示差异
A Payment in the Domain Model is a concept, but a Payment in the Design Model is a software class. They are not the same thing, but the former inspired the naming and definition of the latter.
3
POS部分领域模型
concept or dom ain object
n
S a le s LineItem quantity
1..*
C o n ta in e d -in
R e c o rd s -s a le -o f
0..1
1
Item
*
S to c k e d -in
attributes
avoid
SalesDatabase
software artifact; not part of domain model
avoid
Sale
date time
print()
software class; not part of domain model
8
领域模型中的概念类
• 领域模型描述问题域里 的概念类及其关系
面向对象分析与设计
领域模型
1
OO主要步骤
2
领域模型
• 领域模型使得分析自然过渡到类图建模 • 领域建模的工作是：发现那些表示与问题领
域相关的事物和概念的对象，并用图形表示 出问题域里对象静态模型 • 主要描述：
– 领域对象或概念类 – 概念类之间的关联 – 概念类的主要属性
• CRC建模方法适用于领域建模
• 一般情况
• 存在部门直接上下级关系以及区域附属管理 方式
分析模式 Martin Fowler 组织（Organization）结构
13
• 方法2：使用分类列表
– 预先制作概念类候选列表，供创建领域模型参考
• P104
• 方法3：确定名词短语（最主要手段）
– 其他需求文档（词汇表），领域专家 – 用例是最主要的来源之一 – 从用例文本出发，检索出所有名词或名词短语，
• 应用UML的类图表示 • 用于表示领域的重要抽象、领域词汇和领域
的内容信息 • 重点：关注的是现实世界领域中事物的可视
化
5
• 画家写生 • 建筑模型
6
领域模型定义
• 领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的 可视化表示
• 用图形方式表示领域模型更容易理解 • 领域模型不是数据模型，含义更广 • 领域模型不是软件业务对象图