需求分析报告.docx

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需求分析报告

需求分析报告

综合要求

一、功能需求

1.1功能划分

（1）“衣”子系统

（2）“食”子系统

（3）“住”子系统

（4）“行”子系统

1.2功能描述

（1）“衣”子系统

实现功能：

1）用户服装信息的管理

2）通过当时外界环境和现有服装进行实时推荐

（2）“食”子系统

实现功能：

1）根据用户地理位置（家or餐馆）推送用户当前应摄入的健康食物。

（3）“住”子系统

实现功能：

1）自动调整屋内温度、湿度、光线和家具（沙发、床）的软硬程度　

2）通过无线遥控对各智能终端进一步调节

（4）“行”子系统

实现功能：

有车用户：

结合用户对于出行成本的选择（最省时，最省油，折中），给出最优的出行路线。

　　　无车用户：

１）链接打车软件　

２）通过连接“车来了”等软件给用户提供建议　　

1.3系统功能

（1）设计不同用户的操作权限和登录方法。

（2）通过传感器获得周围环境的温度，湿度并将其录入数据库。

（3）通过网络信息抓取以及卫星定位获得必要信息（车流量）并将其录入数据库。

（4）实时获得用户身体健康系数及其饮食喜好并将其录入数据库。

（5）获得附近餐馆和菜品的信息并将其录入数据库。

（6）根据车载传感器获得车距和能见度等信息，并将其录入数据库。

（7）实现语音录入当前用户的代办适宜。

（8）通过消息推送，实现智能办公。

二、性能需求

2.1数据精确度

该系统对精度要求高，确保数据一致性，确保数据转换的及时准确，确保更新数据的及时准确。

2.2系统特性

·系统的高速性，稳定性，安全性。

·移动端（安卓／ios　内存2Ｇ　容量16Ｇ　分辨率320*480）

·反映时间：

10ms–100ms

·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

·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，系统对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

四.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。

八．系统用例图

九．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）

说明：

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）

说明：

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：

2层：

食：

1层：

2层：

住：

1层：

2层：

行：

1层：

2层：

10.2相应的数据字典

衣：

数据流

数据流名：

出席场合信息

说明：

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，服装推荐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：

用户

数据流去向：

采集信息

定义：

出席的场合={学校，办公室，聚会，典礼}

数据流名：

温度

说明：

记录室内外温度，帮助用户选择合适厚度的衣服

数据流来源：

温度传感器

数据流去向：

采集信息

定义：

温度=-40..40

数据流名：

现有服装信息

说明：

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

数据流来源：

用户

数据流去向：

采集信息

定义：

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

数据流名：

日期

说明：

记录当前日期，帮助用户选择合适季节的衣服

数据流来源：

因特网

数据流去向：

采集信息（数据存储）

定义：

日期=年＋月＋日

数据流名：

流行服装信息

说明：

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

数据流来源：

互联网

数据流去向：

采集信息（数据存储）

定义：

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

数据流名：

用户浏览习惯信息

说明：

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

数据流来源：

互联网

数据流去向：

采集信息（数据存储）

定义：

服装编号+浏览次数

数据流名：

推荐的服装

说明：

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

数据流来源：

智能服装推荐程序

数据流去向：

推荐的服装信息（数据存储）

定义：

推荐的服装=服装编号+服装图片索引

数据加工

加工名：

采集信息

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。

加工名：

执行服装推荐算法

加工编号：

2

简要描述：

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。

输入数据流：

服装推荐子系统的信息

输出数据流：

推荐的服装

加工逻辑：

“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。

加工名：

输出推荐的服装

加工编号：

3

简要描述：

显示推荐的服装信息

输入数据流：

推荐的服装信息

输出数据流：

推荐的服装信息

加工逻辑：

显示推荐的服装信息

数据文件名：

温度

简述：

存放的是温度信息

输入数据：

温度

输出数据：

温度

数据文件组成：

温度

数据存储

数据文件名：

现有服装信息

简述：

存放已有服装信息

输入数据：

服装编号，颜色，尺码，类型，条形码

输出数据：

服装编号

数据文件组成：

服装编号，颜色，尺码，类型，条形码

数据文件名：

日期

简述：

存放当前的日期

输入数据：

年+月+日

输出数据：

年+月+日

数据文件组成：

年+月+日

数据文件名：

流行服装信息

简述：

存放当时流行的服装款式

输入数据：

颜色，尺码，类型，条形码

输出数据：

条形码

数据文件组成：

颜色，尺码，类型，条形码

数据文件名：

用户浏览习惯信息

简述：

存放用户在各大网站查询的服装信息

输入数据：

用户浏览习惯信息

输出数据：

用户浏览习惯信息

数据文件组成：

服装编号，浏览次数

食：

数据流

数据流名：

饮食喜好

说明：

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：

用户

数据流去向：

采集信息

定义：

饮食喜好={甜，咸}

数据流名：

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。

数据流来源：

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

数据流名：

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。

数据流来源：

因特网

数据流去向：

采集信息

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、

数据流名：

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。

数据流来源：

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

加工名：

执行食物推荐算法

加工编号：

2

简要描述：

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。

输入数据流：

食物推荐子系统的信息

输出数据流：

推荐的菜品

加工逻辑：

“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。

加工名：

输出推荐的菜品

加工编号：

3

简要描述：

显示推荐的菜品信息

输入数据流：

推荐的菜品信息

输出数据流：

推荐的菜品信息

加工逻辑：

显示推荐的菜品信息

数据存储：

数据文件名：

身体状况信息

简述：

存放身体状况信息，如体重，血压，心率等

输入数据：

身体状况信息

输出数据：

身体状况信息

数据文件组成：

体重，血压，心率

数据文件名：

餐厅菜品信息

简述：

存放餐厅菜单

输入数据：

餐厅菜品信息

输出数据：

餐厅菜品信息

数据文件组成：

餐厅名，餐厅编号，菜名名，菜品编号，菜品营养，菜品口味、

数据文件名：

推荐的菜品信息

简述：

存放推荐的菜品信息

输入数据：

推荐的菜品信息

输出数据：

推荐的菜品信息

数据文件组成：

餐厅名，餐厅编号，菜名名，菜品编号，菜品营养，菜品口味、

住：

数据流

数据流名：

温度信息

说明：

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。

数据流来源：

温度传感器

数据流去向：

采集家居控制系统的参数

定义：

温度=-40-40摄氏度

数据流名：

光线信息

说明：

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。

数据流来源：

光敏传感器

数据流去向：

采集家居控制系统的参数

定义：

光照强度=0-180流明

数据流名：

湿度信息

说明：

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。

数据流来源：

湿度传感器

数据流去向：

采集家居控制系统的参数

定义：

湿度=10%-80%

数据流名：

用户习惯的环境信息

说明：

采集用户习惯的温度信息，光线信息，湿度信息

数据流来源：

用户

数据流去向：

采集信息

定义：

用户习惯的环境信息=温度+光线+湿度

数据加工

加工名：

采集信息

加工编号：

1

简要描述：

采集智能控制系统需要的参数

输入数据流：

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

加工逻辑：

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。

加工名：

执行家居调节算法

加工编号：

2

简要描述：

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。

输入数据流：

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。

加工名：

执行调节方案

加工编号：

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：

调节方案

输出数据流：

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

数据存储

数据文件名：

温度信息

简述：

存放的是温度信息

输入数据：

温度信息

输出数据：

温度信息

数据文件组成：

温度

数据文件名：

湿度信息

简述：

存放的是湿度信息

输入数据：

湿度信息

输出数据：

湿度信息

数据文件组成：

湿度

数据文件名：

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

行：

数据流

数据流名：

用户位置信息

说明：

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。

数据流来源：

通信运营商

数据流去向：

采集出行管理系统的参数

定义：

用户位置信息=经度+纬度

数据流名：

道路信息

说明：

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。

数据流来源：

互联网

数据流去向：

采集出行管理系统的参数

定义：

道路信息={繁忙，畅通}

数据流名：

目的地信息

说明：

用户想要到达的目的地信息

数据流来源：

用户

数据流去向：

采集信息

定义：

目的地信息=目的地信息

数据流名：

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：

用户

数据流去向：

采集信息

定义：

时间金钱需求信息=时间+金钱

数据加工

加工名：

采集信息

加工编号：

1

简要描述：

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。

加工名：

执行出行推荐算法

加工编号：

2

简要描述：

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。

输入数据流：

出行推荐子系统的信息

输出数据流：

推荐方案

加工逻辑：

“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。

加工名：

输出推荐方案

加工编号：

3

简要描述：

显示推荐方案信息

输入数据流：

推荐方案

输出数据流：

推荐方案

加工逻辑：

显示推荐方案信息

数据存储

数据文件名：

用户位置信息

简述：

存放用户的经纬坐标

输入数据：

用户位置信息

输出数据：

用户位置信息

数据文件组成：

经度，纬度

数据文件名：

道路信息

简述：

存放道路的繁忙情况信息

输入数据：

道路信息

输出数据：

道路信息

数据文件组成：

道路繁忙情况信息

数据文件名：

推荐方案

简述：

存放推荐的出行方案信息

输入数据：

推荐方案

输出数据：

推荐方案

数据文件组成：

出行方式，路线