Why need extending classes? 对真实世界中对象继承关系的支持，满 足面向对象建模技术的需要 对面向对象程序设计语言中对象多态性 (Polymorphism)的实现

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

第一节 建模技术和模型选择 第二节 建模示例 第三节 分析步骤和计量软件的运用

当前的UML（统一建模语言）标准的推出为建模提供了基本的支持,是一种定义良好、功能强大且普遍适用的可视化建模语言。本文是在对UML建模的研究基础上，介绍了在商业活动中如何使用UML模型进行建模

一、结构化分析(传统建模方法) 二、面向对象分析

教学目的：通过本课程的学习，使学生掌握传统的软件工程方法学，并掌握需求分析、系统设计、测试、集成和管理等一系列技术。 要求：按软件工程化的标准规范分析、设计、建模和编程；准备好每一堂课的讲义；围绕案例引导学生掌握知识点；加大实验力度，强化工程化训练。 难点：分析到建模；设计到设计建模； 重点：各种建模方法的理论与具体应用，特别是结构化方法；

本课我们将通过几个例子学 习创建复杂不规则外形的建 模技术，我们将会学到：

以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性

一、系统建模简介 二、逻辑数据建模的过程 三、数据的收集和整理技术 四、构建数据库模型的步骤 五、分析数据模型 六、类和对象建模

东莞理工学院：土木工程专业《BIM建模应用技术》课程教学大纲