下面系统请给出合适的过程模型

你看看下面是你要的吗?软件过程模型- - 1.线性顺序模型--2.原型实现模型--3.快速应用开发（RAD）模型--4.演化软件过程模型（增量模型--螺旋模型--WINWIN螺旋模型--并发开发模型）--5. 基于构件的开发--6. 形式化方法模型--7. 第四代技术 1. 线性顺序模型 系统/信息工程和建模--需求分析--设计--代码生成--测试--支持2. 原型实现模型1）适用情况 用户定义了软件的一组一般性目标，但不能标识出详细的IPO需求； 开发者可能不能确定算法的有效性、操作系统的适应性或人机交互的形式等2）一般步骤 开发者和客户在一起定义软件总体目标，标识出已知的需求，规划出需要进一步定义的区域 快速设计--集中于软件中那些对用户/客户可见的部分的表示（如输入方式和输出格式） 快速设计导致原型的创建。原型作为标识软件需求的一种机制3）迭代模型 听取客户意见-->建造/修改原型-->客户测试运行原型--> 听取客户意见-->...3. 快速应用开发（RAD）模型1）简介 RAD是一个增量型的软件开发过程模型，强调极短的开发周期。 RAD是线性顺序模型的一个高速变种，通过使用构件的建造方法获得快速开发。 如果需求理解很好且约束了项目范围，RAD使开发队伍能在很短时间内创建功能完善的系统 RAD不适于系统难以模块化、要求高性能、技术风险很高等场合2）RAD迭代阶段 业务建模--数据建模--过程建模--应用生成（4GL）--测试及反复4. 演化软件过程模型1）增量模型 增量模型融合了线性顺序模型的基本成分和原型实现的迭代特征 第一个增量往往是核心的产品 增量1-->增量2-->...2）螺旋模型 螺旋模型将原型实现的迭代特征与线性顺序模型中控制的和系统化的方面结合起来 螺旋模型使得软件的增量版本的快速开发成为可能。在该模型中，软件开发是一系列的增量发布 在早期的迭代中，发布的增量可能是一个纸上的模型或原型；在以后的迭代中，被开发系统的更加完善的版本逐步产生 计划-->风险分析-->工程-->构造及发布-->客户评估-->计划-->...3）双赢的（WINWIN）螺旋模型 客户通过得到满足客户大部分需要的系统或产品而赢 开发者通过达成现实的和可达的预算和时限而赢 1.标识下一级风险承担者--2.标识风险承担者的赢条件--3a.调解赢条件 --3b.建立下一级目标、约束和选择 --4.评估过程和产品并解决风险--5.定义产品和过程的下一级，包括划分 --6.有效产品和过程定义--7.评审和评论4）并发开发模型 并发过程模型可以被大致表示为一系列的主要技术活动、任务及它们的相关状态 该模型不是将软件工程活动限定为一个顺序的事件序列，而是定义了一个活动网络网络中的每一个活动均可与其他活动同时发生。 并发过程模型常常被用于作为客户机/服务器应用的开发范型5. 基于构件的开发（CDB） 面向对象技术为软件工程的苦于构件的过程模型提供了技术框架 面向对象范型强调类的创建，类封装了数据和用于操纵数据的算法 经过合适的设计和实现，面向对象的类可以在不同的应用及基于计算机的系统的体系结构中复用 6. 形式化方法模型7. 第四代技术

系统分析方法与步骤，和模型建立

上面那个人的回答好搞笑= =

简单来说，包括四个部分：建立概念模型，建立定量模型，模型检验，模型应用。

建立生态数学模型的方法一般认为至少有两种途径：

一种是分室方法，用以研究生态系统中各分室的物质与能量的流动，并给出定量的表示。

一种是实验组成成分法，主要用于复杂生态系统的生态过程(如捕食，竞争等)的分析。

可以概括如下：

模型准备 首先要明确地定义所研究的问题，确定建模目的，确定系统边界，确定模型的组分（输入和输出变量，初始和驱动变量，参数，时空尺度），建立流程图。了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料.

模型假设 根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样．

模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量(常量和变量)之间的等式(或不等式)关系或其他数学结构．这里除需要一些相关学科的专门知识外，还常常需要较广阔的应用数学方面的知识，以开拓思路.当然不能要求对数学学科门门精通,而是要知道这些学科能解决哪一类问题以及大体上怎样解决．相似类比法，即根据不同对象的某些相似性，借用已知领域的数学模型，也是构造模型的一种方法．建模时还应遵循的一个原则是，尽量采用简单的数学工具，因为你建立的模型总是希望能有更多的人了解和使用,而不是只供少数专家欣赏.

建立定量模型（或概念模型的定量化）： 选择模型类型，建立模型（确定变量间的函数关系）， 参数估计和校准（calibration），编写计算机程序，模型确认（model verification）：仔细检查数学公式和计算机程序，撰写模型文档资料。

模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值计算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术．

模型分析 对模型解答进行数学上的分析，有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况，有时是根据所得结果给出数学上的预报，有时则可能要给出数学上的最优决策或控制，不论哪种情况还常常需要进行误差分析、模型对数据的稳定性或灵敏性分析等．

模型检验 把数学上分析的结果翻译回到实际问题，并用实际的现象、数据与之比较，检验模型的合理性和适用性．这一步对于建模的成败是非常重要的，要以严肃认真的态度来对待．当然，有些模型如核战争模型就不可能要求接受实际的检验了．模型检验的结果如果不符合或者部分不符合实际，问题通常出在模型假设上，应该修改、补充假设，重新建模．有些模型要经过几次反复，不断完善，直到检验结果获得某种程度上的满意．

模型时空延扩：把建立好的模型在时间和空间尺度进行扩展

模型应用： 应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的。

模型运行和评价 Levins(1966)曾提出组建数学模型的三条标准：

⑴真实性，模型的数学描述要符合生态系统实际；

⑵精确性，是指模型的预测值与实际值之间的差异程度，

⑶普遍性，即模型的适用范围和广度。

实际中，一个模型要同时满足这三条标准是十分困难的，Walters对此做了较精辟的论述，同时还介绍了两个与真实性和普遍性有关的指标，即分辩率(resolution)和完整性(wholeness)。这两个概念分别由Bledsoe和Jamieson(1969)及Holling(1966)提出的。

总之，并不是所有建模过程都要经过这些步骤，有时各步骤之间的界限也不那么分明．建模时不应拘泥于形式上的按部就班，在实际建模过程中可以灵活采取。