由於本人的工程實踐專案是nlp分詞演算法，所以沒有辦法很好的做需求分析。我虛構了乙個簡單的深度學習專案，可以更好地學習和把握、以建模的方法掌握需求分析的過程。比如ai識別的系統，如植物分類的識別系統。簡單地說。當使用者上傳，系統會顯示這種植物屬於什麼類別。
由課上我已經知道，需求分析有兩種基本方法，分別是原型化方法和建模的方法。原型化方法可以很好的整理出使用者的介面方式，比如介面布局和互動操作過程。
建模的方法可以快速給出有關事件的發生順序或者活動同步約束的問題，能夠在邏輯上形成模型來整頓繁雜的需求細節。
我們採用用例建模、業務建模和資料建模來分析對於乙個識別系統的需求建模方法。
首先是用例建模。用例建模可以分為三個抽象層級：抽象用例、高層用例、擴充套件用例。
對於乙個識別系統，從抽象用例的角度，可以分為如下幾類：
①使用者在系統登陸介面註冊、修改、登陸、查詢個人資訊
②使用者在識別系統上傳、檢視、刪除
③管理員在登陸系統檢視、修改、刪除個人資訊
④ 管理員在識別系統上傳、檢視、刪除，新增、修改、查詢使用者資訊、查詢、修改、刪除網路模型
高層用例：需要給用例的範圍劃分乙個邊界，也就是用例在什麼時候開始，以及在什麼地方結束，在上述抽象用例的基礎上總結如下：
擴充套件用例：用兩列**將參與者和軟體系統之間的用例從開始到結束的互動列舉出來，如下：
在上述基礎上，用例圖如下：
對於乙個ai識別系統，其業務類圖如下所示：管理員和使用者均可以登陸登出，對於使用者上傳的，管理員和使用者均可以訪問到其內容。而對於深度學習所部署的模型，只有管理員可以訪問。大致可以分為如下幾類：使用者（user），屬性包括使用者id（id），其個人相關資訊，其上傳的的編號；pics類，是使用者上傳的類，裡面包含了id，所有者，上傳日期等資訊；administer類，是管理員類，包括管理員的id、許可權和相關管理操作；model類是模型類，是物體識別所需要用到的模型，包括模型版本引數、模型上傳日期、所屬管理者以及模型執行等方法。modeldata類是乙個模型執行的結果類，包括識別的，使用的模型和列印的結果。具體的業務類圖如下：
根據用例圖和業務類圖可以總結出資料模型如下所示：
由上述分析，我們可以總結出乙個概念原型。在這樣乙個識別系統中，使用者上傳資料，系統通過訓練得到的模型**出結果，反饋給使用者。同時管理員有介面，可以獲得訓練結果以評估和改進模型。
通過這節課的學習，我學會了以建模的方法對乙個專案進行需求分析，包括如何遞進地畫出用例圖、如何畫業務類圖，如何以業務類圖為基礎涉及資料庫表。在涉及資料庫表這一步還涉及到一些知識，是我沒有掌握的，比如外來鍵和主鍵的約束關係，是作為乙個跨考生，得不斷學習才能彌補上來的短板。但是通過這節課，我已經大致掌握了乙個專案的需求分析流程。
需求分析 識別系統需求中的三類事件
在前面的課程中，我們了解了什麼是事件？事件是可以描述的 值得記錄的在某一特定時間和地點發生的事情，當事件發生時，系統要做出響應。系統可能會響應外部發生的事件，也可能會響應在系統內部發生的事件，也可能在指定的時間段系統要做出響應。我們把系統響應外部發生的事件稱為外部事件 把系統響應內部發生的事件稱為狀...
基於手勢識別系統的需求分析和概念原型
為了更好的完成工程實踐，在專案的初始階段需要對其進行需求分析與概念原型的設計，從而可以對後續工作定下明確的方向，本文從需求分析 業務領域建模 資料模型和概念原型等幾個方面，基於我的工程實踐專案 手勢識別系統，進行乙個簡要的實踐分析。我的工程實踐專案是乙個手勢識別系統，根據以往的文獻來看，該項目的實現...
自頂向下分析乙個簡單的語音識別系統（二）
上回咱們說到專案的目錄以及各個檔案的作用，這回我們自頂向下開始分析該專案。專案開始於tf train ctc.py檔案。如下圖所示 if name main import click use click to parse command line arguments click.command cl...