需求分析报告Word文档格式.docx

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•信息量速率：

500bit/s或bps•数据库容量：

500T

三、可靠性和可用性需求

3.1稳定性

系统对

•对于用户比较繁忙的时候，系统信息就会存在数百甚至数千上万的并发量，于高并发应有相应的负载均衡机制，对所有请求进行优先排队，满足高运行情况下的稳定性和可靠性。

3.2可靠性

•对于遭受网络攻击，或者服务器硬件异常等意外情况，要有意外处理机制，需要系统能够保证定时备份数据信息，保证在服务器异常的情况下能及时启动应急机制。

保证系统的正常访问。

3.3安全性

•提高安全保密机制，保证数据可靠安全

•对不同用户分配不同的权限

•用户只能操作相应权限的信息，如查看，删除信息等

•要保证用户信息的安全性，保证管理员和开发者不能够随意的查阅改动用户信息

3.4完整性

•提高数据完整性，参照完整性等

3.5易用性

•提高使用性，便于用户操作，提高用户满意度。

3.6可复用性

•保证代码可复用，方便操作

3.7可维护性

•提高程序健壮性，保证程序的后期可维护性

3.8可移植性

•提高代码使用次数，提高利用率，保证代码可移植性

3.9可测试性

保证程序可测试，便于后期操作

4.出错处理需求

4.1格式要求

•给每一个信息的格式都要注意其形式。

格式不对的自动重新测试，以及自动把情况反馈给管理员。

4.2信息保存

•对于外来攻击导致系统崩溃情况，需要及时保留用户当前所有的信息。

五、接口需求

5.1用户接口

•把用户提交的账号密码，在数据库中进行搜索查询进行验证。

5.2硬件接口

•温度传感器接口，空气湿度传感器接口

5.3软件接口

•实现衣食住行模块和数据库之间相互传输信息

5.4通信需求接口

•实现卫星以及车载传感器把测的数据进行传输。

六、约束

6.1精度

•对于温度，湿度要求精确到小数点后两位。

对于能见度等问题需要精确到误差在3米之内

6.2语言约束

•英语和汉语结合。

6.3设计约束

-全部过程需要从整体，平衡出发。

不要仅仅开发完一个在区开发另外一个。

6.4使用标准

-全部的标准使用国际标准。

6.5硬件平台

-台式机为xp/win7系统。

移动端为android/ios。

七、逆向需求

基于互联网的“懒人系统”目前能够完成生活许多方面的推荐以及收集测试信息等。

但是尚且不能人性化的代替拥护进行决定。

8.

系统用例图

9.系统数据需求分析

9.1系统的E-R图

9.2数据需求

（1）穿衣子系统

（衣橱统计，气象监控，期刊统计，用户喜好）

说明：

衣橱统计：

记录用户当前拥有的服饰，需要用户自行更新。

气象监控：

记录实时的天气情况，从互联网获取当前温度气象信息。

期刊统计：

统计当前时尚期刊中出现频率较高的服饰搭配信息，以便向用户推送。

用户喜好：

统计用户的穿衣习惯，找出并记录用户喜欢的搭配风格，以便系统进行比较。

（2）饮食子系统

（饮食记录，饮食统计，饭店信息）

饮食记录：

记录用户日常的一日三餐情况。

饮食统计：

根据饮食记录中的信息，分析出用户偏好并记录。

饭店信息：

储存用户周边饮食信息，根据系统分析，为用户推荐适合的餐饮建议。

（3）住宿子系统

（家具信息统计）

说明:

此系统主要负责管理用户生活起居，所含数据包括：

室内温度，家电状态（如电视开闭，空调开闭），照明系统，窗帘控制

（4）出行子系统

（地图信息，公交信息，票务信息，记事本）

地图信息：

主要供导航软件调用，并按时进行更新。

公交信息：

储存用户周边的公共交通信息，方便用户乘坐公交车。

十.系统逻辑模型

10.1数据流图

衣：

1层：

流行服装信息

日期

用户浏览习惯信息

温度

服装推荐子系

2层:

用户浏览习惯信息

1.3温度

1.5接收流行服装信息

1.6接收用户浏览习惯信息

流行服装用户浏览信息

习惯信息

米集信息

服装推荐子系统服装推荐子系统的信息

>

2.1整理信息

正确格式的信息

推荐的服装

食:

1层:

因特网

传感器

身体状况信息

餐厅菜品信息

食物推荐子系统的信息

食物推荐子系统

的信息

用户

►

扌

圭荐的菜品

推荐的菜品信息

推荐的菜品信

息

JJ

_4一

1.2接受身体状

况信息

1.3餐厅菜品信息

采集信息

饮食需求信息

丄

1.1接收饮食喜

好信息

饮食喜好信息

住：

用户体征信息温度信息

光线信息湿度信息

用户习惯的环境信息

空调

调节方案

调解方案

行：

用尸位置信息

道路信息

用户位置信息道路信息

出行推荐

子系统的信息

—出行推荐子系统的信息

推荐方案

用户位置信息

时间金钱

目的地信息

10.2相应的数据字典

数据流

数据流名：

出席场合信息

服装推荐

用户希望服装推荐系统针对不同的场合帮助其选择合适的服装,系统会在用户已有衣服的基础上提供给用户合适的服装搭配方案

数据流来源：

数据流去向：

定义：

出席的场合=｛学校，办公室，聚会，典礼｝

记录室内外温度，帮助用户选择合适厚度的衣服

温度传感器数据流去向：

温度=-40..40

现有服装信息

记录用户已有服装，服装推荐系统在已有服装基础上提供给用户合适的服装搭配方案

已有服装信息=服装编号+服装名称+品牌+尺寸+颜色+款式+材质+服装图片索引

记录当前日期，帮助用户选择合适季节的衣服数据流来源：

采集信息（数据存储）

日期=年＋月＋日

获得当下的流行风尚，帮助服装推荐系统和已有服装进行对比，从而给出符合当下流行的服装搭配

互联网

流行服装信息=服装编号+服装名称+品牌+尺寸+颜色+款式+材质+服装图片索引

用户浏览习惯信息

记录用户经常浏览的服装，将信息发送给服装推荐系统，服装推荐系统由此分析用户的穿衣喜好，从而推荐给用户符合其穿衣品味的服装

互联网数据流去向：

服装编号+浏览次数

服装推荐系统根据对采集的参数进行智能处理，最后得到合适的服装搭配信息

智能服装推荐程序

推荐的服装信息（数据存储）

推荐的服装=服装编号+服装图片索引

数据加工

加工名：

加工编号：

1

简要描述：

采集服装推荐算法需要的信息

输入数据流：

出席场合信息，温度，现有服装信息，日期，流行服装信息，用户喜好信息

输出数据流：

服装推荐算法的信息

加工逻辑：

采集出席场合信息，传感器信息，因特网信息。

执行服装推荐算法

2

处理正确格式的信息，把信息与数据库中的解决方案相匹配，得到解决方案。

服装推荐子系统的信息

“标签”算法的本质是专家系统，数据库有1万条用户在各种情况下的解决方案（1万条记录），用户在界面上选择的标签会变成另一张二维表中的记录，“标签”算法会将用户的选择（记录）和数据库1万条记录比照，匹配项最多的记录的解决方案会成为最后的推荐方案。

输出推荐的服装

3

显示推荐的服装信息

推荐的服装信息

数据文件名：

简述：

存放的是温度信息

输入数据：

输出数据：

数据文件组成：

数据存储

存放已有服装信息

服装编号，颜色，尺码，类型，条形码

服装编号

存放当前的日期

年+月+日

年+月+日

存放当时流行的服装款式输入数据：

颜色，尺码，类型，条形码

条形码

存放用户在各大网站查询的服装信息

服装编号，浏览次数

食：

饮食喜好

用户希望饮食推荐系统推荐一些餐饮信息，以供选择，饮食推荐系统会根据用户的饮食习惯，偏好，营养均衡等多种因素结合为用户推荐健康可口的食物。

数据流来源：

饮食喜好={甜，咸}

身体状况信息说明：

系统通过记录或探测，用户的基本生命体征如心率，血压，血糖等，为推荐饮食提供参考信息。

传感器，因特网数据流去向：

采集信息定义：

身体状况信息=心率+血压+血糖

餐厅菜品信息说明：

系统通过存储并及时更新餐厅菜单，为推荐饮食提供参考信息。

餐厅菜品信息=餐厅名+餐厅编号+菜名名+菜品编号+菜品营养+菜品口味、

推荐的菜品信息说明：

食物推荐算法处理食物推荐子系统信息产生的结果。

执行食物推荐算法数据流去向：

输出推荐的菜品信息定义：

餐厅菜品信息=餐厅名+餐厅编号+菜名名+菜品编号+菜品营养+菜品口味、数据加工：

加工名:

采集信息加工编号：

1简要描述：

采集食物推荐子系统所需数据输入数据流：

身体状况信息，餐厅菜品信息，饮食喜好输出数据流：

食物推荐子系统的信息加工逻辑：

从互联网，用户输入，传感器接受信息

执行食物推荐算法加工编号：

推荐的菜品

输出推荐的菜品

显示推荐的菜品信息

数据存储：

存放身体状况信息，如体重，血压，心率等

体重，血压，心率

存放餐厅菜单输入数据：

餐厅名，餐厅编号，菜名名，菜品编号，菜品营养，菜品口味、

存放推荐的菜品信息

温度信息

采集室内的温度信息，反馈给用户，或者系统根据温度自动采取相应措施，调节室内温度。

温度传感器

采集家居控制系统的参数

温度=-40-40摄氏度

光线信息

采集室内的光线信息，反馈给用户，或者系统根据温度自动采取相应措施，调节室内光照强度。

光敏传感器数据流去向：

光照强度=0-180流明

湿度信息

采集室内的湿度信息，反馈给用户，或者系统根据温度自动采取相应措施，调节室内湿度。

湿度传感器

湿度=10%-80%

采集用户习惯的温度信息，光线信息，湿度信息

用户习惯的环境信息=温度+光线+湿度

采集智能控制系统需要的参数

温度，湿度，光照强度，温度请求，湿度请求，光照请求输出数据流：

智能家居控制系统的参数

从各个传感器接受信息，并与用户设置进行对比，得出相应操作发送给控制器实施。

执行家居调节算法

家居调节子系统的信息输出数据流：

调解方案加工逻辑：

“选路”算法本质是基于条件判断的数据处理系统。

该处理系统自身

包含多个IF语句对用户需求进行判断分支执行。

从而得到最后的推荐方案。

执行调节方案

3简要描述：

把温度，湿度，亮度，窗帘的位置信息传递给空调，电灯，窗帘输入数据流：

温度，湿度，亮度，窗帘的位置信息加工逻辑：

对传感器传递信息

温度信息简述：

存放的是温度信息输入数据：

存放的是湿度信息

湿度

亮度信息简述：

存放的是光照强度信息输入数据：

亮度信息输出数据：

亮度信息数据文件组成：

亮度信息

借助通信运营商来获取用户详细位置，出行管理系统会利用该位置信息提供导航，或叫车服务。

通信运营商

采集出行管理系统的参数

用户位置信息=经度+纬度

将街道信息储存到客户端，，并定期进行更新，出行管理系统会利用该道路信息提供导航服务。

道路信息={繁忙，畅通}

目的地信息说明：

用户想要到达的目的地信息数据流来源：

目的地信息=目的地信息

时间金钱需求信息说明：

用户对于时间，金钱的要求数据流来源：

时间金钱需求信息=时间+金钱

采集出行推荐子系统需要的信息输入数据流：

用户位置信息，道路信息，目的地信息，时间金钱需求信息输出数据流：

出行推荐子系统的信息加工逻辑：

从用户和互联网接收信息。

执行出行推荐算法

得到解

处理正确格式的信息，把信息与数据库中的解决方案相匹配，决方案。

出行推荐子系统的信息输出数据流：

推荐方案加工逻辑：

输出推荐方案

显示推荐方案信息

存放用户的经纬坐标

经度，纬度

存放道路的繁忙情况信息

道路繁忙情况信息

存放推荐的出行方案信息

出行方式，路线