一种对系统概念模型数据分类收集的方法技术方案

本申请涉及数据管理技术领域，具体涉及一种对系统概念模型数据分类收集的方法。该方法包括：步骤一、分别按照描述“事物特征”(2)和“描述事物特征的信息”(5)这两种数据类型收集概念模型数据，及其关联关系；步骤二、利用“关联算子”类数据(6)收集两个或多个“描述事物特征的信息”所有数据之间的关联关系；步骤三、重复上述步骤，分类收集更多描述“事物”、“事物特征”和“描述事物特征的信息”的数据，并用更多“关联算子”类数据(6)收集用于描述相关“描述事物特征的信息”各数据之间关联关系的数据，直到完成对所关注系统概念模型所有数据的分类收集及关联。本申请有助于系统概念建模以及对概念模型数据的工程应用。对概念模型数据的工程应用。对概念模型数据的工程应用。

【技术实现步骤摘要】
一种对系统概念模型数据分类收集的方法


[0001]本申请涉及数据管理
，具体涉及一种对系统概念模型数据分类收集的方法。

技术介绍

[0002]系统的概念模型(Conceptual Model)是描述所关注系统(System of Interest，SOI)或体系(System of Systems，SOS)相关知识的模型，描述过程称为概念建模(Conceptual Modeling)。知识(Knowledge)是对事物之间或事物特征之间相关性的有依据的认识。事物既包括物质能量存在形式(物理事物)，也包括抽象事物。抽象事物是对物理事物的认识或对抽象事物的认识。
[0003]对系统概念模型数据分类收集的方法以对象过程方法论(Object
‑
Process Methodology，OPM)作为理论基础之一。
[0004]对象过程方法(OPM)是IEEE终身研究员Dov Dori提出的一种概念建模方法论，该方法论已被认定为国际标准ISO/PAS 19450：2015，对应国标GB/T 39470
‑
2020。对象过程方法论是当前MBSE领域的主流建模方法论之一。
[0005]对象过程方法论只是一种基础方法论，在实践应用中，在概念模型数据分类收集及管理方面需要具体可操作的方法，主要包括：
[0006]1.需要对描述“事物的固有特征”(如水的温度特征)和“描述事物固有特征的信息”(如描述水温的信息)的数据分类收集，以避免这两类数据混淆。
[0007]2.需要对“描述事物特征的信息”之间关联关系作为一种独立类型的数据加以收集，使数据类型更丰富，便于对概念模型数据的应用。

技术实现思路

[0008]为了解决上述问题，本申请提出一种对系统概念模型数据作分类收集的方法。所述方法包括：
[0009]步骤一、针对系统概念模型涉及的事物，分别按照描述“事物特征”和“描述事物特征的信息”这两种数据类型收集概念模型数据，建立描述“事物特征”与“描述事物特征的信息”这两种类型数据之间的关联关系；描述“事物特征”与“描述事物特征的信息”这两种数据之间的关联关系的数据也作为一种数据类型被识别并收集。
[0010]步骤二、利用“关联算子”类数据收集两个或多个“描述事物特征的信息”所有数据之间的关联关系。
[0011]步骤三、重复步骤一和步骤二，分类收集更多描述“事物”、“事物特征”和“描述事物特征的信息”的数据，用更多“关联算子”数据类型收集相关“描述事物特征的信息”数据之间关联关系的数据，直到完成对所关注系统概念模型所有数据的分类收集及关联。
[0012]事物之间是普遍关联的。在概念模型数据中，“关联算子”类数据将所有相关的“描述事物特征的信息”数据关联起来。收集了相关事物特征之间的关联关系数据，也就记录了
相关事物之间的关联关系。“关联算子”数据是描述“描述事物特征的信息”数据、“事物特征”数据和“事物”数据之间关联关系的数据。
[0013]因为任何系统都是由相互关联的事物组成的，用概念模型各种数据类型分类收集系统内外所有相关事物、相关事物的特征、“描述事物特征的信息”数据，并收集记录“描述事物特征的信息”之间关联关系的数据，就逐步完成了对系统概念模型数据的完整收集。
[0014]所述描述“事物特征”数据类型可被细分为描述事物静态特征数据类型和描述事物动态特征数据类型，这两种细分的数据类型被分别收集。
[0015]事物的静态特征是相对稳定的特征，事物的动态特征是事物的变化特征，是在变化中体现出来的特征。事物的动态特征要以静态特征作为参照才能得以体现及描述。变化是绝对的，不变是相对的，所谓的“静态特征”只是为了描述动态特征提供某种参考。
[0016]关联算子数据类型可以细分为数学公式、表格等多种数据类型，用于收集“描述事物特征的信息”数据之间关联关系的细节。
[0017]关联算子既能收集描述系统定性特征的数据，还能收集描述系统细节的定量数据。关联算子类数据作为单独的数据类型被收集，将能使概念模型更好地与应用软件衔接。
[0018]所涉及的“描述事物特征的信息”的数据类型可以是数值型、布尔型、枚举型等任意类型。这与物理世界中事物特征类型的丰富性是相匹配的。
[0019]所述事物既包括所关注系统内的所有事物(即系统元素)，也包括与系统直接相关的系统外部事物。
[0020]描述系统内所有事物(即系统元素)的数据，用于描述系统本身工作原理；描述与系统直接相关的系统外部元素的数据，是对系统功能及工作条件的描述。这些都是系统概念模型中涉及的必要的数据类型。
[0021]所涉及的多个“描述事物特征的信息”数据，既可以是记录同一事物不同特征的数据，也可以是记录多个不同事物相关特征的数据。
[0022]每个事物自身的多种特征往往是相关的，如水的温度和密度这两个特征是相关的。不同事物的特征之间也会发生关联关系，这使相对独立的事物作为系统元素时，能通过关联关系组成系统；也会使作为系统的事物与外部事物相互影响，满足或限制满足人的需求。用关联算子数据可以描述任意“描述事物特征的信息”之间的相关性，不论特征对应同一个事物还是对应不同事物。
[0023]本专利技术提出的对系统概念模型数据作分类收集的方法适用于对系统概念模型数据分类收集，避免数据混乱，有助于系统概念建模以及对概念模型数据的工程应用。
附图说明
[0024]图1是本申请涉及的系统概念模型架构图。
[0025]图2是本申请概念建模方法的一优选实施例的电水壶烧水概念建模示意图。
[0026]图3是本申请概念建模方法的一优选实施例的学生身高描述示意图。
[0027]其中，1
‑“
事物”，2
‑“
事物特征”，3
‑“
事物”，4
‑“
描述事物特征的信息”，5
‑“
描述事物特征的信息”，6
‑“
关联算子”类数据，7
‑“
描述事物特征的信息”，8
‑“
事物特征”与“描述事物特征的信息”两种数据之间的关联关系。
具体实施方式
[0028]为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施方式是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施方式进行详细说明。
[0029]参考图1，本申请的对系统概念模型数据分类收集的方法，主要包括：
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对系统概念模型数据分类收集的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、针对系统概念模型涉及的事物，分别按照描述“事物特征”(2)和“描述事物特征的信息”(5，7)这两种数据类型收集概念模型数据，建立描述“事物特征”(2)与“描述事物特征的信息”(5，7)这两种类型数据之间的关联关系；描述“事物特征”(2)与“描述事物特征的信息”(5)这两种数据之间的关联关系(8)的数据作为一种数据类型被识别并收集；步骤二、利用“关联算子”类数据(6)收集两个或多个“描述事物特征的信息”(4，5，7)所有数据之间的关联关系；步骤三、重复步骤一和步骤二，分类收集更多描述“事物”(1)、“事物特征”(2)和“描述事物特征的信息”(5)的数据，并用更多“关联算子”类数据(6)收集用于描述相关“描述事物特征的信息”各数据之间关联关系的数据，直到完成对所关注系统概念模型所有数据的分类收集及关联。2.如权利要求1所述的对系统概念模型数据分类收集的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵献民，
申请(专利权)人：赵献民，
类型：发明
国别省市：