主題演化分析軟體

Ⅰ 介紹常見軟體過程模型（瀑布，原型，增量，螺旋）的原理及優缺點回答好追分200

典型的開發模型有：瀑布模型(waterfall model)、漸增模型/演化/迭代(incremental model)、原型模型(prototype model)、螺旋模型(spiral model)、噴泉模型(fountain model)、智能模型(intelligent model)、混合模型(hybrid model)

1、邊做邊改模型（Build-and-Fix Model）

遺憾的是，許多產品都是使用「邊做邊改」模型來開發的。在這種模型中，既沒有規格說明，也沒有經過設計，軟體隨著客戶的需要一次又一次地不斷被修改。

在這個模型中，開發人員拿到項目立即根據需求編寫程序，調試通過後生成軟體的第一個版本。在提供給用戶使用後，如果程序出現錯誤，或者用戶提出新的要求，開發人員重新修改代碼，直到用戶滿意為止。

這是一種類似作坊的開發方式，對編寫幾百行的小程序來說還不錯，但這種方法對任何規模的開發來說都是不能令人滿意的，其主要問題在於：

1） 缺少規劃和設計環節，軟體的結構隨著不斷的修改越來越糟，導致無法繼續修改；

2） 忽略需求環節，給軟體開發帶來很大的風險；

3） 沒有考慮測試和程序的可維護性，也沒有任何文檔，軟體的維護十分困難。

2、瀑布模型（Waterfall Model）

1970年溫斯頓·羅伊斯提出了著名的「瀑布模型」，直到80年代早期，它一直是唯一被廣泛採用的軟體開發模型。

瀑布模型將軟體生命周期劃分為制定計劃、需求分析、軟體設計、程序編寫、軟體測試和運行維護等六個基本活動，並且規定了它們自上而下、相互銜接的固定次序，如同瀑布流水，逐級下落。

在瀑布模型中，軟體開發的各項活動嚴格按照線性方式進行，當前活動接受上一項活動的工作結果，實施完成所需的工作內容。當前活動的工作結果需要進行驗證，如果驗證通過，則該結果作為下一項活動的輸入，繼續進行下一項活動，否則返回修改。

瀑布模型強調文檔的作用，並要求每個階段都要仔細驗證。但是，這種模型的線性過程太理想化，已不再適合現代的軟體開發模式，幾乎被業界拋棄，其主要問題在於：

1） 各個階段的劃分完全固定，階段之間產生大量的文檔，極大地增加了工作量；

2） 由於開發模型是線性的，用戶只有等到整個過程的末期才能見到開發成果，從而增加了開發的風險；

3） 早期的錯誤可能要等到開發後期的測試階段才能發現，進而帶來嚴重的後果。

我們應該認識到，「線性」是人們最容易掌握並能熟練應用的思想方法。當人們碰到一個復雜的「非線性」問題時，總是千方百計地將其分解或轉化為一系列簡單的線性問題，然後逐個解決。一個軟體系統的整體可能是復雜的，而單個子程序總是簡單的，可以用線性的方式來實現，否則幹活就太累了。線性是一種簡潔，簡潔就是美。當我們領會了線性的精神，就不要再呆板地套用線性模型的外表，而應該用活它。例如增量模型實質就是分段的線性模型，螺旋模型則是接連的彎曲了的線性模型，在其它模型中也能夠找到線性模型的影子。

3、快速原型模型（Rapid Prototype Model）

快速原型模型的第一步是建造一個快速原型，實現客戶或未來的用戶與系統的交互，用戶或客戶對原型進行評價，進一步細化待開發軟體的需求。通過逐步調整原型使其滿足客戶的要求，開發人員可以確定客戶的真正需求是什麼；第二步則在第一步的基礎上開發客戶滿意的軟體產品。

顯然，快速原型方法可以克服瀑布模型的缺點，減少由於軟體需求不明確帶來的開發風險，具有顯著的效果。

快速原型的關鍵在於盡可能快速地建造出軟體原型，一旦確定了客戶的真正需求，所建造的原型將被丟棄。因此，原型系統的內部結構並不重要，重要的是必須迅速建立原型，隨之迅速修改原型，以反映客戶的需求。

4、增量模型（Incremental Model）

與建造大廈相同，軟體也是一步一步建造起來的。在增量模型中，軟體被作為一系列的增量構件來設計、實現、集成和測試，每一個構件是由多種相互作用的模塊所形成的提供特定功能的代碼片段構成。

增量模型在各個階段並不交付一個可運行的完整產品，而是交付滿足客戶需求的一個子集的可運行產品。整個產品被分解成若干個構件，開發人員逐個構件地交付產品，這樣做的好處是軟體開發可以較好地適應變化，客戶可以不斷地看到所開發的軟體，從而降低開發風險。但是，增量模型也存在以下缺陷：

1） 由於各個構件是逐漸並入已有的軟體體系結構中的，所以加入構件必須不破壞已構造好的系統部分，這需要軟體具備開放式的體系結構。

2） 在開發過程中，需求的變化是不可避免的。增量模型的靈活性可以使其適應這種變化的能力大大優於瀑布模型和快速原型模型，但也很容易退化為邊做邊改模型，從而是軟體過程的控制失去整體性。

在使用增量模型時，第一個增量往往是實現基本需求的核心產品。核心產品交付用戶使用後，經過評價形成下一個增量的開發計劃，它包括對核心產品的修改和一些新功能的發布。這個過程在每個增量發布後不斷重復，直到產生最終的完善產品。

例如，使用增量模型開發字處理軟體。可以考慮，第一個增量發布基本的文件管理、編輯和文檔生成功能，第二個增量發布更加完善的編輯和文檔生成功能，第三個增量實現拼寫和文法檢查功能，第四個增量完成高級的頁面布局功能。

5、螺旋模型（Spiral Model）

1988年，巴利·玻姆Barry Boehm正式發表了軟體系統開發的「螺旋模型」，它將瀑布模型和快速原型模型結合起來，強調了其他模型所忽視的風險分析，特別適合於大型復雜的系統。

螺旋模型沿著螺線進行若干次迭代，圖中的四個象限代表了以下活動：

1） 制定計劃：確定軟體目標，選定實施方案，弄清項目開發的限制條件；

2） 風險分析：分析評估所選方案，考慮如何識別和消除風險；

3） 實施工程：實施軟體開發和驗證；

4） 客戶評估：評價開發工作，提出修正建議，制定下一步計劃。

螺旋模型由風險驅動，強調可選方案和約束條件從而支持軟體的重用，有助於將軟體質量作為特殊目標融入產品開發之中。但是，螺旋模型也有一定的限制條件，具體如下：

1） 螺旋模型強調風險分析，但要求許多客戶接受和相信這種分析，並做出相關反應是不容易的，因此，這種模型往往適應於內部的大規模軟體開發。

2） 如果執行風險分析將大大影響項目的利潤，那麼進行風險分析毫無意義，因此，螺旋模型只適合於大規模軟體項目。

3） 軟體開發人員應該擅長尋找可能的風險，准確地分析風險，否則將會帶來更大的風險

一個階段首先是確定該階段的目標，完成這些目標的選擇方案及其約束條件，然後從風險角度分析方案的開發策略，努力排除各種潛在的風險，有時需要通過建造原型來完成。如果某些風險不能排除，該方案立即終止，否則啟動下一個開發步驟。最後，評價該階段的結果，並設計下一個階段。

6、演化模型(evolutionary model)

主要針對事先不能完整定義需求的軟體開發。用戶可以給出待開發系統的核心需求，並且當看到核心需求實現後，能夠有效地提出反饋，以支持系統的最終設計和實現。軟體開發人員根據用戶的需求，首先開發核心系統。當該核心系統投入運行後，用戶試用之，完成他們的工作，並提出精化系統、增強系統能力的需求。軟體開發人員根據用戶的反饋，實施開發的迭代過程。第一迭代過程均由需求、設計、編碼、測試、集成等階段組成，為整個系統增加一個可定義的、可管理的子集。

在開發模式上採取分批循環開發的辦法，每循環開發一部分的功能，它們成為這個產品的原型的新增功能。於是，設計就不斷地演化出新的系統。 實際上，這個模型可看作是重復執行的多個「瀑布模型」。

「演化模型」要求開發人員有能力把項目的產品需求分解為不同組，以便分批循環開發。這種分組並不是絕對隨意性的，而是要根據功能的重要性及對總體設計的基礎結構的影響而作出判斷。有經驗指出，每個開發循環以六周到八周為適當的長度。

7、噴泉模型（fountain model, (面向對象的生存期模型, 面向對象（Object Oriented,OO）模型））

噴泉模型與傳統的結構化生存期比較，具有更多的增量和迭代性質，生存期的各個階段可以相互重疊和多次反復，而且在項目的整個生存期中還可以嵌入子生存期。就像水噴上去又可以落下來，可以落在中間，也可以落在最底部。

8、智能模型（四代技術（4GL）)

智能模型擁有一組工具（如數據查詢、報表生成、數據處理、屏幕定義、代碼生成、高層圖形功能及電子表格等），每個工具都能使開發人員在高層次上定義軟體的某些特性，並把開發人員定義的這些軟體自動地生成為源代碼。這種方法需要四代語言（4GL）的支持。4GL不同於三代語言，其主要特徵是用戶界面極端友好，即使沒有受過訓練的非專業程序員，也能用它編寫程序；它是一種聲明式、互動式和非過程性編程語言。4GL還具有高效的程序代碼、智能預設假設、完備的資料庫和應用程序生成器。目前市場上流行的4GL（如Foxpro等）都不同程度地具有上述特徵。但4GL目前主要限於事務信息系統的中、小型應用程序的開發。

9、混合模型（hybrid model）

過程開發模型又叫混合模型（hybrid model），或元模型（meta-model）,把幾種不同模型組合成一種混合模型，它允許一個項目能沿著最有效的路徑發展，這就是過程開發模型（或混合模型）。實際上，一些軟體開發單位都是使用幾種不同的開發方法組成他們自己的混合模型。

模型 優點 缺點
瀑布模型 文檔驅動 系統可能不滿足客戶的需求
快速原型模型 關注滿足客戶需求 可能導致系統設計差、效率低，難於維護
增量模型 開發早期反饋及時，易於維護 需要開放式體系結構，可能會設計差、效率低
螺旋模型 風險驅動 風險分析人員需要有經驗且經過充分訓練

===================
OOA（面向對象的分析）模型由5個層次（主題層、對象類層、結構層、屬性層和服務層）和5個活動（標識對象類、標識結構、定義主題、定義屬性和定義服務）組成。在這種方法中定義了兩種對象類之間的結構，一種稱為分類結構，一種稱為組裝結構。分類結構就是所謂的一般與特殊的關系。組裝結構則反映了對象之間的整體與部分的關系。
OOA在定義屬性的同時，要識別實例連接。實例連接是一個實例與另一個實例的映射關系。在定義服務的同時要識別消息連接。當一個對象需要向另一對象發送消息時，它們之間就存在消息連接。
OOA 中的5個層次和5個活動繼續貫穿在OOD（畫向對象的設計）過程中。OOD模型由4個部分組成。它們分別是設計問題域部分、設計人機交互部分、設計任務管理部分和設計數據管理部分。
Booch 認為軟體開發是一個螺旋上升的過程。在螺旋上升的每個周期中，有4個步驟：標識類和對象、確定它們的含義、標識它們之間的關系、說明每一個類的界面和實現。
對象建模技術OMT定義了3種模型，它們是對象模型、動態模型和功能模型，OMT用這3種模型來描述系統。OMT方法有4個步驟：分析、系統設計、對象設計和實現。OMT方法的每一個步驟都使用這3種模型，每一個步驟對這3種模型不斷地進行細化和擴充。
對象模型描述系統包括對象的靜態結構、對象之間的關系、對象的屬性和對象的操作。OMT的對象模型中除了對象、類和繼承外，還有鏈、關聯、泛化、聚合和模塊等概念。
動態模型用來描述與值的變換有關的系統特徵--功能、映射、約束和函數依賴。功能模型用數據流圖來表示。

Ⅱ 怎麼用matlab分析演化博弈

（1）這段程序分為兩個部分：第一部分前面四行；第二部分從第五行到最後

（2）在matlab界面點擊新建——函數，然後把前面四行粘進去，關閉編輯器頁面，軟體提示是否保存？將文件保存為differential.m

（3）在matlab界面點擊新建——函數，然後把後面內容粘進去，關閉編輯器頁面，軟體提示是否保存？將文件保存為XXX.m

（4）注意將differential.m和XXX.m放在同一個文件夾，例如都放在」Matlab學習「

（5）將你打算調用的M文件所在的目錄選為當前工作目錄。（我這里Untitled4.m為主程序文件，即XXX.m）

（6）右擊文件XXX.m，點擊」運行「，結果就出來了

Ⅲ 構造演化特徵分析

（一）沉降速率分析

1.基本原理

沉積盆地的總沉降量主要與構造作用、沉積物壓實、均衡作用、沉積基準面變化或古水深變化等因素有關。盆地內充填了沉積物或水會引起岩石圈的均衡調整下降。表層的沉積物具有較高的孔隙度，隨著埋深加大而壓實，可產生不可忽視的沉降量。湖水面的變化使盆地相對沉積基準面發生變化。因此，盆地的構造沉降 （純水載盆地沉降）可表述為：

構造沉降＝總沉降－（沉積物和水負載沉降＋沉積物壓實沉降＋湖水面的變化）

為了求得構造沉降，必須對沉積物壓實、負載均衡和古水深等進行校正。

地質歷史時期的盆地通常有一定的覆水深度，而且各個沉積單元沉積時的古水深不同，尤其是深水相區，水深對沉降量的計算不容忽視。這時盆地的總沉降量應該是沉積厚度和古水深之和。層序地層學研究表明，古今海平面的變化較大，因此，沉降史回剝中還應該進行海平面變化校正 （圖2－12）。

圖2－12盆地沉降史模擬流程圖

通過上述幾個方面的校正，最終可以得到盆地的原始沉降深度，進而得到盆地的原始沉降速率。

在沉降史分析中，假定地層骨架厚度保持不變，利用 EBM 盆地模擬系統 （BS回剝系統軟體）中的二維剖面回剝技術，從已知地層分層參數出發，考慮沉積壓實、間斷及構造時間等因素，按地層年代逐層剝出，直至全部地層回剝為止，最終恢復出各地層的埋藏史 （圖2－13）。

圖2－13 回剝過程示意圖

2.回剝技術

（1）參數選取

1）古水深確定。車排子地區古水深的估計是通過沉積相分析、古生物組合等方法進行的。同時，根據地震剖面上大型前積層去壓實校正後恢復的古斜坡形態，也可估算古水深。一般取值情況下，扇三角洲相古水深不大於50m，濱湖相古水深10m 左右，濱岸5m左右。

2）岩性參數。統計表明，不同岩性壓實系數、表面孔隙度、沉積物顆粒密度等岩性參數大不相同的，正常壓實情況下單一岩性採用的壓實系數 （C）、表面孔隙度 （φ）和沉積物顆粒密度 （或稱岩石密度ρ）（表2－2），而混合岩性可按此數值按比例加權求出。

表2－2 單一岩性參數統計表

3）回剝計算。在計算過程中主要以三級層序為單元進行沉降速率的恢復，層序界面的年齡根據前人的工作成果以及區域上的最新資料與成果確定。時－深轉換根據現有多口井的分層數據回歸分析得到。沉積相則以所應用的地震剖面的空間位置及各三級層序體系域為單元完成的沉積相圖為基礎確定，不同的沉積相帶使用了不同的岩性參數。

車排子地區沉降速率計算以貫穿工區多條二維地震測線以及三條連井剖面開展工作（圖2－14），從而控制了研究區的重要構造。

圖2－14 車排子地區沉降史回剝模擬測線平面位置圖

根據剖面走勢和構造變化選取480多個數據點，相應的深度數據1900多個，並經過時深轉換，整理成由橫向距離和縱向深度組成的二維數據表。在此基礎上，應用EBM 盆地模擬軟體對每一條測線進行了校正和地史反演，分別得出了每一條剖面上的相應界面在不同時期的埋藏深度值及其沉降速率值。本文主要使用總沉降速率值，並將這些數值投影到平面圖上，再通過數值的內插法，勾繪出吐谷魯群層序、古近系層序和新近系沙灣組層序沉降速率特徵的平面圖。在此基礎之上，精選了三條剖面做了進一步的精細模擬，將層序細化到體系域進行模擬，以便更好地對研究區進行沉降史分析。

3.沉降速率分析

通過對車排子地區的精細沉降模擬可以發現，從白堊繫到新近系7個時期的沉降速率可明顯分為3個沉降期次 （圖2－15），其中第三個為地層缺失的上白堊統時期，其他三個層序6個沉積時期分別對應吐谷魯群、古近系和新近系沙灣組的低位體系域和湖擴體系域沉降期。

圖2－15 精細模擬剖面樣點沉降速率圖

對比發現，每個層序的低位體系域相對湖擴體系域都是高速沉降時期。吐谷魯群的低位和湖擴體系域的沉降速率最大差值達到25m/Ma，古近系和新近系沙灣組的沉降速率最大差值分別為4m/Ma和16m/Ma。

（1）吐谷魯群層序沉降速率特徵

車排子地區吐谷魯群層序沉降速率介於0～25m/Ma之間，以10m/Ma為主。西北部沉降速率較低，向南部和東部速率逐漸加快，發現兩個被車排子隆起分隔的相對沉降中心，其一位於研究區南部，最高值為25m/Ma；另一沉降中心位於東部，速率比南部略小，為18m/Ma （圖2－16）。

圖2－16 車排子地區吐谷魯群層序沉積速率圖（單位：m/Ma）

（2）古近系層序沉降速率特徵

車排子地區古近系層序沉降速率比較低，介於0～15m/Ma之間，多數低於10m/Ma。最大沉降中心位於南部，沉降速率大於14m/Ma。在研究區東部還有一個沉降速率較高的相對沉降中心，沉降速率為6m/Ma （圖2－17）。

圖2－17 車排子地區古近系沉積速率圖（單位：m/Ma）

（3）新近系沙灣組層序沉降速率特徵

車排子地區新近系沙灣組沉降速率比古近系和白堊系大，沉降速率數值在0～65m/Ma之間，多數在10～20m/Ma之間。沉降中心位於南部，速率大約為60m/Ma。此外，在整個研究區有數個相對沉降中心，比周圍區域的沉降速率略大，差值在5m/Ma左右（圖2－18）。

（4）各層段沉降速率特徵的比較分析

從沉降速率圖和測線各個時期沉降速率圖 （圖2－19，圖2－20）對比發現，車排子地區各個沉積期沉降速率有一定的差異。其中新近系沙灣組層序的沉降速率最高，古近系層序的沉降速率最低，吐谷魯群層序居中。吐谷魯群層序和古近系層序沉積期的沉降速率都分為南部和東部高值區，而南部沉降速率又比東部高。沙灣組層序沉降速率高值區則在南部，東部只有相對較高的沉降區。

分析表明，車排子地區各沉降區沉降速率的變化和各沉積期沉降速率高值區的分布與車排子隆起密切相關。不同沉積期沉降速率有差異，但南部為最大沉降高值區，東部為次一級的沉降高值區。這一規律以吐谷魯群層序沉積期最為明顯，古近系這一現象逐漸減弱。新近系沙灣組時期沉降速率高值區都出現在南部，可見，車排子地區的沉降高值區的分布受控於車排子隆起，車排子隆起形成於晚石炭紀，強烈隆升於二疊紀到侏羅紀，白堊紀進入緩慢沉降階段。因此古近系受車排子隆起影響小於吐谷魯群層序，沙灣組沉降高值區則不受此控制。

圖2－18 車排子地區沙灣組層序沉積速率圖 （單位：m/Ma）

（二）古地貌分析

1.基本原理

古地貌分析主要是利用地層的定量 「回剝技術」等方法，恢復原始沉積背景。其基本原理在沉降速率分析中已作論述。

圖2－19 ZH01ZH＿05各時期沉降速率圖

圖2－20 ZHO5XY＿PZ＿ksbd＿647各時期沉降速率圖

2.參數選取

依據前人研究的沉積和構造等方面的成果，選取控制全區古地貌基本格架的12條縱橫研究區的地震剖面，進行了精細的解釋 （圖2－21），並利用 T_K1q、T_E、T_N1s和 T_N1t界面的分層數據，運用研究區的時深轉換關系確定它們的深度值，並對二維地震剖面進行沉降量模擬，同時也對單井進行了沉降量恢復。

圖2－21 Z05＿CPZ＿SL＿L450和Z01ZH＿05二維地震剖面解釋成果圖

通過鑽孔岩心、測井和地震相分析，確定各套地層的岩性或岩性組合，進行去壓實校正。在正常壓實情況下的單一岩性通常採用壓實系數 （C）和表面孔隙度 （φ），混合岩性可按此數值按比例加權得出。

同時，古水深的估計可以通過沉積相分析，利用古生物組合和作過古水深研究的鑽井等資料對古水深進行取值。

3.古地貌成圖

通過上述數據的採集和各種參數的確定，形成各個剖面的沉降量分析資料庫，輸入計算機即可獲得各個剖面不同時期盆地的沉降量。同時，對剝蝕區古地貌資料進行了恢復。

參考回剝計算的不同時期的沉降量，結合剝蝕區和沉積區的空間展布關系及重要的構造形跡 （同沉積斷層、構造坡折等），考慮盆地沉降區差異沉降和盆地沉降區內古地貌形態的直觀可視化目的，並結合單井資料，對K₁tg、E和 N_1s底界同沉積期古地貌進行了成圖。

4.同沉積期古地貌特徵

（1）吐谷魯群底界面同沉積期古地貌特徵 （T_K1tg）

分析表明，吐谷魯群底界面同沉積期古地貌地形起伏較大，隆凹組合，地貌上總體呈「一梁擔兩凹」、「凹—隆—坡」有機組合、 「坡帶富溝」的整體格局。研究區西北為隆起區，向南和向東逐漸由 「隆」過渡為 「凹」，向東南轉換為 「梁」，與梁組成一個向東南傾覆的隆起高地區，共同組成車排子隆起 （圖2－22，圖2－23）。

圖2－22 車排子地區吐谷魯群底界面同沉積期古地貌立體圖

「隆」：主要在分布在Z05XY＿CPZ＿ksbd＿635二維測線以北、Z01ZH＿05二維測線以西地區 （車排子鎮—鄂倫布拉克一帶）。總體上隆起區呈現出南陡東緩的格局。

「梁」：在研究區吐谷魯群底界面同沉積期古地貌， 「梁」分布在 Z01ZH＿05以東、Z01ZH＿02以南區域，即柳一場—共青團農場一帶。 「梁」向南傾覆，分割兩個凹陷區。「梁」和 「隆」共同構成了車排子隆起。

「坡」：在吐谷魯群底界面同沉積期古地貌中，坡可進一步細分為兩個斜坡區，一是主要集中在Z05XY＿CPZ＿SL＿L450二維測線以西、Z05XY＿CPZ＿ksbd＿635和Z01NXY605.8二維測線之間的區域，即柳二場西南方，為四棵樹凹陷的北斜坡；另一個位於Z01ZH＿05二維測線以東、Z05XY＿CPZ＿ksbd＿623二維測線以北區域，即發育在五五新鎮—前山澇壩一帶，為昌吉凹陷的西斜坡。總體上四棵樹凹陷北斜坡要較昌吉凹陷的西斜坡陡，兩者在研究區呈帶狀波動展布的特徵。研究區分布的兩個斜坡具有富溝的特點 （圖2－22，圖2－23），從而形成坡的起伏特徵。「四棵樹凹陷北斜坡」的富溝區主要在Z05XY＿CPZ＿SL＿L450二維測線 和Z05XY＿CPZ＿ksbd＿236＿6二維測線之間，且向 Z05XY＿CPZ＿SL＿L450二維測線有增多的趨勢，並且二維地震剖面沉降量模擬與古地貌組合可以看出，四棵樹凹陷北斜坡帶的 「溝」主要是受同沉積斷層的控制，溝的坡度一般是西陡東緩，西部為同生斷層位置。「昌吉凹陷的西斜坡」富溝區有可細分為兩個部分，大致以Z05XY＿CPZ＿ksbd＿647二維測線為分界，其以北的溝道略淺和緩 （分布在前山澇壩一帶），其以南溝道略深和窄 （分布在車峰鎮—五五新鎮一帶）。在Z05XY＿CPZ＿ksbd＿647二維測線向東延伸出現一個次級的 「梁」。

圖2－23 車排子地區吐谷魯群底界面同沉積期古地貌圖

「凹」：研究區吐谷魯群底界面同沉積期古地貌中，主要有兩個，即被 「梁」分成的南部凹陷 （柳二場西南地區）和東部凹陷 （排9—排103以東地區），分別為四棵樹凹陷和昌吉凹陷。在研究區范圍內，南部凹陷 （四棵樹凹陷）沉降量略大，可達到1000m 以上，而東部凹陷略淺，可達到700m 以上。在研究區，東部凹陷被在 Z05XY＿CPZ＿ksbd＿647二維測線向東延伸出現一個次級的 「梁」，將東部凹陷分為兩個部分。

從古地貌格局來看，隆起區，即車排子隆起為物源區，斜坡帶的 「溝」構成沉積物搬運的輸導通道，而兩個凹陷則成為沉積物匯聚和堆積的場所，另外由於東南部 「梁」的存在，會對沉積物的搬運和沉積起到分割作用。

（2）古近系底界面同沉積期古地貌特徵 （T_E）

與吐谷魯群底界面同沉積古地貌特徵相比，古近系底界面同沉積期古地貌總體趨於平緩，但車排子隆起區仍然存在 （圖2－24，圖2－25）。總體上，古近系底界面同沉積期古地貌可以分成 「隆」、「坡」和 「凹」三種格局。

圖2－24 車排子地區古近系底界面同沉積期古地貌立體圖

「隆」：主要分布在研究區的西北部，Z05XY＿CPZ＿ksbd＿647以北、Z01ZH＿05以西地區，即車二場—鄂倫布拉克一帶，但隆起幅度較吐谷魯群底界面同沉積期古地貌有所平緩。該隆起區向東南有延伸部分，但略平緩。

「坡」：仍具有分帶性，依然可以區分為兩個不同的 「坡」，以隆起區東南部的低隆起區為分界。西南部坡 （排10井以西）坡度略陡，但較吐谷魯群底界面同沉積期古地貌有所平緩，且坡中富溝特徵不明顯。東部坡 （排12—排208—排11井一帶）坡度平緩，且略具平台的特徵，「坡帶富溝」的現象已經不明顯。

「凹」：古近系底界面同沉積期古地貌中， 「凹」主要集中在南部地區 （柳溝西南地區），最大沉降量可達到600m 以上，且顯示有與東部凹陷連通的趨勢。

從古地貌上可以看出，古近紀沉積期物源仍然由車排子隆起提供，且沉積物堆積區應在凹陷帶，隆起區的東南末端仍然對沉積物的搬運和堆積起到一定的分割作用。並且在湖相條件下，東南隆起區的末端有利於形成灘壩砂體。

（3）沙灣組底界面同沉積期古地貌特徵 （T_N1s）

沙灣組底界面同沉積期古地貌 （圖2－26，圖2－27）總體上與前兩個時期古地貌格局相比更加平緩，雖呈現隆—坡—凹的格局，但凹陷區已經在南部顯示為一個凹陷區，而東部的不明顯。沙灣組底界面同沉積期古地貌的深度比吐谷魯群有所減小，與古近系的相近。研究區內最大深度可達到650m 以上 （Z01ZH＿05二維地震測線的南端）。

圖2－25 車排子地區古近系底界面同沉積期古地貌圖

圖2－26 車排子地區沙灣組底界面同沉積期古地貌立體圖

圖2－27 車排子地區沙灣組底界面同沉積期古地貌圖

「隆」：主要分布在Z05XY＿CPZ＿ksbd＿647二維地震測線以北、Z01ZH＿05二維地震測線以西地區，即鄂倫布拉克以西地區，且隆起區較平緩。同時在柳溝以西和排淺4—排7井一帶發育兩個低隆區。

「坡」：主要分布在Z04XY－CPZ－ksdb－671和Z01NXY605＿8二維地震測線之間。從南北向來看，Z05XY＿CPZ＿ksbd＿623和 Z04XY－CPZ－ksdb－671二維地震測線之間（柳一場—車二場之間）區域的斜坡比 Z05XY＿CPZ＿ksbd＿623和 Z01NXY605＿8二維地震剖面之間 （柳一場—柳溝以西地區）區域的斜坡略平緩，略呈平台的性質；從東西向上來看，由西部向東部地區，斜坡的坡度有逐漸變緩的趨勢，並且由西向昌吉凹陷的西斜坡的分布寬度有所增加。

「凹」：主要分布在Z01NXY605＿8二維地震測線以南地區，向東略向北延伸。在研究區凹陷的深度可達到650m 以上。由於 Z05XY＿CPZ＿ksbd＿268＿6二維地震測線以南地區（柳溝西部）發育一個次級的低隆區，在研究區內，這個低隆區將南部的凹陷帶分割成兩個次級的凹陷帶。

總體上，該時期的古地貌特徵顯示，沉積物主要沉積在南部凹陷地區，而南部的次級的低隆起區可能會對沉積物的堆積起到一定的控製作用。

（4）各同沉積期古地貌特徵對比

從同沉積期古地貌的特徵可以看出，吐谷魯群底界面同沉積期、古近系底界面同沉積期和沙灣組底界面同沉積期古地貌的特徵具有一定的繼承性。總體上都是西北為隆起區，中部為斜坡區，南部為凹陷區，前兩個時期東部也為凹陷區。另外，三個同沉積期的斜坡均有西南、南部略陡，向東變緩的特點。但是，三個時期的古地貌特徵又各有差異，由吐谷魯群底界面同沉積期、古近系底界面同沉積期和沙灣組底界面同沉積期古地貌特徵總體上顯示為隆起區逐漸消亡或者變得平緩，且沉降量有減小的趨勢；斜坡區有逐漸變緩的趨勢，且斜坡帶的寬度逐漸增寬；另外，車排子地區三個時期古地貌特徵顯示，南部的凹陷區略穩定，而東部的凹陷區有向東萎縮的趨勢。

Ⅳ 有沒有一種軟體，可以讓一張圖片演化成另一張圖片，而且有過程~

網頁三劍客里邊的flash 製作應該可以，文字我試過，圖片沒弄過，先轉為矢量圖應該可以

繪聲繪影，和photoshop的另外一個忘記名字了試試，做GIF那個

Ⅳ 軟體生存周期模型的演化模型

演化模型是一種全局的軟體(或產品)生存周期模型。屬於迭代開發風范。
該模型可以表示為：第一次迭代(需求->設計->實現->測試->集成)->反饋->第二次迭代(需求->設計->實現->測試->集成)->反饋->……
即根據用戶的基本需求，通過快速分析構造出該軟體的一個初始可運行版本，這個初始的軟體通常稱之為原型，然後根據用戶在使用原型的過程中提出的意見和建議對原型進行改進，獲得原型的新版本。重復這一過程，最終可得到令用戶滿意的軟體產品。採用演化模型的開發過程，實際上就是從初始的原型逐步演化成最終軟體產品的過程。演化模型特別適用於對軟體需求缺乏准確認識的情況。

Ⅵ 對於文本模型來說，話題與主題有什麼區別 話題追蹤與話題演化有什麼區別

【摘要】：話題追蹤與演化分析技術旨在將用戶關注的話題以最直觀的方式呈現出來,使得用戶方便的對話題的來龍去脈有一個全面的了解,在軍事和民用方面都具有重要的理論價值和現實意義。本文主要研究話題追蹤技術,話題演化分析技術及話題中的事件發現與關系分析技術,取得了如下四個方面的研究成果： (1)目前的話題追蹤與演化分析演算法將話題看作是單一的新聞報道的集合,沒有考慮到話題的內部結構。本文通過分析話題內部各要素的關系,同時考慮到話題追蹤與演化分析任務的時序性,建立了話題結構模型。為話題追蹤與演化分析奠定了模型基礎。 (2)針對話題的偏移問題,提出了一種基於子話題反饋的話題追蹤演算法。該演算法利用新事件檢測的思想進行時間片劃分,根據話題的偏移及時地修改話題向量。實驗表明,該演算法能夠有效的適應話題偏移,與傳統演算法相比提高了話題追蹤的召回率。 (3)話題追蹤無法分析、表示話題的演化歷程,針對這個問題,結合BLOG社團演化分析的思想,提出了基於子話題相似度的話題演化分析演算法。實驗表明該演算法可以准確的展示出話題的發展演化歷程。 (4)根據話題結構模型,結合時序文本挖掘的思想,提出了一種基於子話題整合的事件發現演算法,並在此基礎上改進了事件演化分析演算法。該演算法充分考慮了話題的內部結構特徵,實驗證明了演算法的有效性。 論文最後給出了話題追蹤與演化分析原型系統的設計與實現細節。並對本文工作進行了總結,對今後的工作做了進一步的展望。

Ⅶ 如何才能提高軟體系統的可演化性

瀑布模型，演化模型（如增量模型、原型模型、螺旋模型）、噴泉模型、基於構件的開發模型和形式方法模型等。 瀑布模型（waterfall model）是1970年有W.Royce提出的，它給出了軟體生存周期活動的固定順序，上一階段的活動完成後向下一階段過渡，最終得到所開發的軟體產品。瀑布模型如下圖所示，有時也稱為軟體生存周期模型。 瀑布模型中，上一階段的活動完成並經過評審後才能開始下一階段的活動，其特徵是： （1）接受上一階段的結果作為本階段活動的輸入。 （2）依據上一階段活動的結果實施本階段應完成的活動。 （3）對本階段的活動進行評審。 （4）將本階段活動的結果作為輸出，傳遞給下一階段。 瀑布模型是最早出現的也是應用最廣泛的過程模型，對確保軟體開發的順利進行、提高軟體項目的質量和開發效率起到重要作用。 在大量的實踐過程中，瀑布模型也逐漸暴露出它的不足。首先，客戶常常難以清楚地描述所有的要求，而且在開發過程中，用戶的需求也常常會有所變化，使得不少軟體的需求存在著不確定性；在某個活動中發現的錯誤常常是由前一階段活動的錯誤引起的，為了改正這一錯誤必須回到前一階段，這就導致了瀑布的倒流，也就是說，實際的軟體開發很少能按瀑布模型的順序沒有迴流地順流而下。其次，瀑布模型使得客戶在測試完成以後才能看到真正可運行的軟體，此時，如果發現不滿足客戶需求的問題（由於需求不確定性），那麼修改軟體的代價是巨大的。 不是任何軟體都可採用瀑布模型的，瀑布模型適合於結構化方法，也就是面向過程的軟體開發方法。軟體項目或產品選擇瀑布模型必須滿足下列條件：在開發時間內需求沒有或很少變化；分析設計人員應對應用領域很熟悉；低風險項目（對目標、環境很熟悉）；用戶使用環境很穩定；用戶除提出需求以外，很少參與開發工作。 演化模型 演化模型主要針對事先不能完整定義需求的軟體開發，其開發過程一般是首先開發核心系統，當核心系統投入運行後，軟體開發人員根據用戶的反饋，實施開發的迭代過程，每一迭代過程均由需求、設計、編碼、測試、集成等階段組成，直到軟體開發結束。演化模型在一定程度上減少了軟體開發活動的盲目性。 螺旋模型： 它是在瀑布模型和演化模型的基礎上，加入兩者所忽略的風險分析所建立的一種軟體開發模型。沿螺旋模型順時針方向，依次表達了四個方面的活動，制定計劃、風險分析、實施工程、客戶評估。 噴泉模型 它體現了軟體創建所固有的迭代和無間隙特徵，噴泉模型主要用於支持面向對象開發過程。 增量模型內容： 在設計了軟體系統整體體系結構之後，首先完整的開發系統的一個初始子集，繼之，根據這一子集，建造一個更加精細的版本，如此不斷的進行系統的增量開發。 瀑布模型、演化模型、螺旋模型之間的聯系：相同點是這三個模型都分為多個階段，而瀑布模型一次完成軟體，演化模型分為多次完成，每次迭代完成軟體的一個部分，螺旋模型也分為多次完成，每次完成軟體的一個新原型，並考慮風險分析。 演化模型和增量模型之間的區別 演化模型首先開發核心系統，每次迭代為系統增加一個子集，整個系統是增量開發和增量提交，增量模型首先完整的開發系統的一個初始子集，然後不斷的建造更精細的版本。

Ⅷ 軟體工程三種演化模型的相同點和不同點

瀑布模型，演化模型（如增量模型、原型模型、螺旋模型）、噴泉模型、基於構件的開發模型和形式方法模型等。
瀑布模型（waterfall model）是1970年有W.Royce提出的，它給出了軟體生存周期活動的固定順序，上一階段的活動完成後向下一階段過渡，最終得到所開發的軟體產品。瀑布模型如下圖所示，有時也稱為軟體生存周期模型。

瀑布模型中，上一階段的活動完成並經過評審後才能開始下一階段的活動，其特徵是：
（1）接受上一階段的結果作為本階段活動的輸入。
（2）依據上一階段活動的結果實施本階段應完成的活動。
（3）對本階段的活動進行評審。
（4）將本階段活動的結果作為輸出，傳遞給下一階段。
瀑布模型是最早出現的也是應用最廣泛的過程模型，對確保軟體開發的順利進行、提高軟體項目的質量和開發效率起到重要作用。
在大量的實踐過程中，瀑布模型也逐漸暴露出它的不足。首先，客戶常常難以清楚地描述所有的要求，而且在開發過程中，用戶的需求也常常會有所變化，使得不少軟體的需求存在著不確定性；在某個活動中發現的錯誤常常是由前一階段活動的錯誤引起的，為了改正這一錯誤必須回到前一階段，這就導致了瀑布的倒流，也就是說，實際的軟體開發很少能按瀑布模型的順序沒有迴流地順流而下。其次，瀑布模型使得客戶在測試完成以後才能看到真正可運行的軟體，此時，如果發現不滿足客戶需求的問題（由於需求不確定性），那麼修改軟體的代價是巨大的。
不是任何軟體都可採用瀑布模型的，瀑布模型適合於結構化方法，也就是面向過程的軟體開發方法。軟體項目或產品選擇瀑布模型必須滿足下列條件：在開發時間內需求沒有或很少變化；分析設計人員應對應用領域很熟悉；低風險項目（對目標、環境很熟悉）；用戶使用環境很穩定；用戶除提出需求以外，很少參與開發工作。
演化模型
演化模型主要針對事先不能完整定義需求的軟體開發，其開發過程一般是首先開發核心系統，當核心系統投入運行後，軟體開發人員根據用戶的反饋，實施開發的迭代過程，每一迭代過程均由需求、設計、編碼、測試、集成等階段組成，直到軟體開發結束。演化模型在一定程度上減少了軟體開發活動的盲目性。

螺旋模型：
它是在瀑布模型和演化模型的基礎上，加入兩者所忽略的風險分析所建立的一種軟體開發模型。沿螺旋模型順時針方向，依次表達了四個方面的活動，制定計劃、風險分析、實施工程、客戶評估。

噴泉模型
它體現了軟體創建所固有的迭代和無間隙特徵，噴泉模型主要用於支持面向對象開發過程。
增量模型內容：
在設計了軟體系統整體體系結構之後，首先完整的開發系統的一個初始子集，繼之，根據這一子集，建造一個更加精細的版本，如此不斷的進行系統的增量開發。

瀑布模型、演化模型、螺旋模型之間的聯系：相同點是這三個模型都分為多個階段，而瀑布模型一次完成軟體，演化模型分為多次完成，每次迭代完成軟體的一個部分，螺旋模型也分為多次完成，每次完成軟體的一個新原型，並考慮風險分析。

演化模型和增量模型之間的區別
演化模型首先開發核心系統，每次迭代為系統增加一個子集，整個系統是增量開發和增量提交，增量模型首先完整的開發系統的一個初始子集，然後不斷的建造更精細的版本。

Ⅸ matlab軟體怎麼做演化博弈模型的模擬分析

應該是微分方程的不同initial condition下的解，如果是微分方程的數值解法google上matlab的code到處都是，而且matlab自帶多個built-in微分方程解法，ode113,ode 45等等