Прецедент «Составление списка на пересдачу»
Сводка. Сотрудник деканата составляет список студентов, у которых стоит оценка «неудовлетворительно» за семестр.
Актёр. Сотрудник деканата.
Зависимость. Расширяется «Утверждением оценок в ведомости».
Предусловие. Сотрудник зашёл в систему, открыл один из запросов.
Основной поток:
Система предлагает действия: «Редактировать», «Сформировать список должников», «Подтвердить».
Выбирается «Сформировать список должников», и формируется список студентов, у кого стоит оценка «неудовлетворительно».
Сотрудник нажимает «Отправить уведомление» внизу списка, и система оповещает студентов в своих личных кабинетах.
В базу данных деканата сохраняется список должников. При возвращении в подменю доступна кнопка подтверждения ведомости.
Точка расширения: прецедент «Утверждение оценок в ведомости».
Альтернативный поток:
Если нет студентов с оценкой «неудовлетворительно», то при нажатии «Сформировать список должников» появляется сообщение об этом.
Постусловие. Список должников составлен, им отправлены уведомления.
Прецедент «Заполнение информации о студенте»
Сводка. Сотрудник деканата обновляет информацию о студенте.
Актёр. Сотрудник деканата.
Зависимость. Включается «Утверждением оценок в ведомости». Включает прецедент «Авторизация».
Предусловие. Сотрудник зашёл на сайт, находится на «Главной».
Основной поток:
Включить прецедент «Авторизация».
В шапке сайта сотрудник деканата видит кнопку «Группы».
Сотрудник деканата переходит на страницу «Группы», в котором есть выпадающий список групп текущего года.
Сотрудник деканата переходит в выбранную группу, открывается список профилей студентов.
Нажав на кнопку изменения информации рядом с профилем, сотрудник вносит изменения (например, переводит на другой курс).
При нажатии кнопки «Сохранить» изменения сохраняются.
Альтернативный поток:
1. Если нет изменений, кнопка «Сохранить» остаётся неактивной.
Постусловие. Сотрудник деканата внёс необходимую информацию в профиль студента.
Модель деятельности проектируемой системы
Были построены модели следующих прецендентов:
Авторизация
Просмотр оценок
Проставление оценок
Заполнение информации о студенте
В трёх из этих моделей используется действие «Проверка сеанса», для которого также была построена модель.
Рисунок 2. Модель прецендента «Авторизация»
Рисунок 3. Модель действия «Проверка сеанса»
Рисунок 4. Модель прецендента «Просмотр оценок»
Рисунок 5. Модель прецендента «Проставление оценок»
Рисунок 6. Модель прецендента «Заполнение информации о студенте»
Пример расчёта функиональной связности
Имеются следующие исходные данные:
Рисунок 7. Исходные данные для расчёта функциональной связности.
Рассчитаем функциональную связность.
Матрица
связи между процессами Р1–Р3 и данными
D1–D5:
Матрица
показывает совместное использование
данных хотя бы одним процессом:
где
— логическое умножение,
— транспонированная матрица
Таким образом:
Для того, чтобы учесть число процессов P1–-P3, использующих совместно данные D1–D5, заменим операцию логического умножения матриц на арифметическую X:
Получаем:
Рисунок 8. Матрица
в графическом виде.
Строка 21020 показывает, D1 D1 совместно используются 2 процессами.
D1 D2 совместно используются 1 процессом.
D1 D3 совместно не используются.
D1 D4 совместно используются 2 процессами.
D1 D5 совместно не используются.
Строка 12111 показывает, D2 D1 совместно используются 1 процессом.
D2 D2 совместно используются 2 процессами.
D2 D3 совместно используются 1 процессом.
D2 D4 совместно используются 1 процессом.
D2 D5 совместно используются 1 процессом.
Строка 01101 показывает, D3 D1 совместно не используются.
D3 D2 совместно используются 1 процессом.
D3 D3 совместно используются 1 процессом.
D3 D4 совместно не используются.
D3 D5 совместно используются 1 процессом.
Строка 21020 показывает, D4 D1 совместно используются 2 процессами.
D4 D2 совместно используются 1 процессом.
D4 D3 совместно не используются.
D4 D4 совместно используются 2 процессами.
D4 D5 совместно не используются.
Строка 01101 показывает, D5 D1 совместно не используются.
D5 D2 совместно используются 1 процессом.
D5 D3 совместно используются 1 процессом.
D5 D4 совместно не используются.
D5 D5 совместно используются 1 процессом.
Также в
задании дана частота активизации
процессов
1/сек:
Матрица
определяет частоту совместного
использования данных. Частота
совместного использования данных Di и
Dj в определенной степени характеризует
меру сходства этих данных по использованию.
Построим матрицу S, которая определит относительную частоту совместного использования данных путём нормирования матрицы , на каждый диагональный элемент разделим элементы соответствующих строк. Нормирование — это деление элементов строки на соответствующий диагональный элемент этой сроки.
Если
,
то Di и Dj всегда используются совместно
процессами P1–P3
Если
,
то Di и Dj совместно не используются
процессами P1–P3
Рисунок 9. Матрица
в графическом виде D1, D2,
D3, D4, D5.
Матрица
представляет информацию для анализа
моделей ИС. У матрицы
число строк и столбцов равно 5, т. е. если
рассмотреть полно связанную систему с
числом элементов
,
то максимальное количество связей равно
.
Если все компоненты
и
равны 1, то сумма всех оценок связности
будет равна
— это максимальное значение для полно
связанной системы.
Обозначим сумму всех элементов матрицы
через
:
Коэффициент связности структуры —
абсолютная оценка связности рассматриваемой
информационной схемы. Значение
указывает, что все компоненты полно
связаны, т. е. все элементы матрицы
равны 1, это значит, что для полно связанной
системы каждый компонент должен быть
полно связан:
Коэффициент связности структуры можно представить в виде суммы двух составляющих:
где
— коэффициент внутренней связности,
— коэффициент
внешней связности
где
сумма диагональных элементов
где
сумма элементов
,
кроме диагональных.
Относительный коэффициент внутренней связности:
Относительный коэффициент внешней связности:
Для D1, D2, D3, D4, D5:
Для D1, (D2, D3, D4, D5) (в скобках указано, что объединяем):
и
оцениваются
как среднее по множеству связей с
окружением к числу связей (отсутствующие
связи не учитываются).
оценивается
как сумма коэффициентов
,
делённая на квадрат числа объединяемых
элементов.
Получается матрица :
Рисунок 10. Матрица в графическом виде D1, (D2, D3, D4, D5).
Для D1, (D2, D3, (D4, D5)):
Объединение (D4, D5):
Рисунок 11. Матрица в графическом виде D1, D2, D3, (D4, D5)
Объединение (D2, D3, (D4, D5)):
Рисунок 12. Матрица в графическом виде D1, (D2, D3, (D4, D5)).
Таблица 1. Результаты вычислений.
№ |
Вид объединения |
|
|
|
1 |
D1, D2, D3, D4, D5 |
0.46 |
0.16 |
0.34 |
2 |
D1, (D2, D3, D4, D5) |
0.88 |
0.40 |
0.46 |
3 |
D1, (D2, D3, (D4, D5)) |
0.92 |
0.44 |
0.48 |
Наилучший с точки зрения показателя
является вариант №3:
,
он также характеризуется лучшим значением
коэффициента внутренней связности
.