6.1五步建模思想 第一步:开发思想,形成概念,通过定性分析、研究,明确研究的方向、目标、 途径、措施,并将结果用准确简练的语言加以表达,这是语言模型。 第二步:剖析语言模型中各个因素之间的相互关系,并以框图的形式表示出来

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题，本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法，基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析，并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化，实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样，模拟手术流程中眼球状态；然后，根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质，对水?硅油两相流动及交互进行模拟；最后，构建固液交互模型，实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明，本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果，实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果，实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟，为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式，辅助医生进行手术流程规划与效果预测

一、分类标准 二、具体类别

经济学原理 空间统计学原理 城乡发展联系的理论与建模分析 相关研究方向

1 需求建模 2 需求分析20点

6.1交互 6.2顺序图的要素 6.3交互片断 6.4顺序图的应用 6.5顺序图的要建立 6.6通信图 6.7顺序图与通信图的异同

离散模型之三——冲量过程建模 例能源利用系统的预测Ⅴ—能源利用量;v2能源价格V3能源生产率;Ⅴ环境质量;

5.1包图的概念 5.2包的关系 5.3包的设计原则 5.4包图的应用

西安石油大学计算机学院：《软件建模技术——软件建模与UML》课程教学资源（电子课件）第4章 类图与对象图