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UML activity diagram的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包
UML activity diagram的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦孫惠民寫的 UML 物件導向 武功祕笈 和孫惠民的 UML3 & XML3物件導向 程式設計寶典都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Activity Diagram in UML - Scaler Topics也說明：Learn about Activity Diagram in UML by Scaler Topics. The activity diagram captures the dynamic manner of the system.
這兩本書分別來自易習圖書 和經瑋所出版 。
國立高雄科技大學 資訊管理系 周棟祥所指導 林佩蓉的 基於ANFIS建構射出成型品質預測之專家系統 （2021），提出UML activity diagram關鍵因素是什麼，來自於自適應類神經模糊推論系統、特徵選擇、決策樹、隨機森林、XGBoost。
而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系 陳仲儼所指導 張德芳的 在軟體反向工程中以本體論為基礎建立一套設計品質評核之方法-以複雜度為例 （2020），提出因為有 軟體反向工程、本體論模型、複雜度、UML結構圖、重構的重點而找出了 UML activity diagram的解答。
最後網站How to Make an Activity Diagram in UML | Gliffy by Perforce則補充：How to set up the diagram tool with UML shapes; The basics of activities, connectors, fork, and joint symbols ...
UML 物件導向 武功祕笈
為了解決UML activity diagram 的問題，作者孫惠民 這樣論述：
關鍵語法與實用範例觀念解說！ 現在就全面領略UML的極緻表現！ 應用軟體設計與開發技術的日新月益，當「物件導向系統分析與設計」方法無法再滿足於新一代的雲端或Mobile應用軟體系統的開發規劃需求時，最新一代的「函數式物件導向系統分析與設計 (Function-Object Oriented Analysis And Design，FOOSA & FOOSD)」技術就應運而生。 「函數式物件導向系統分析與設計 (Function-Object Oriented Analysis And Design，FOOSA & FOOSD)」是一種建構在「函數框架
(Functions Frame)」與「物件 (Object)」的交互結合的互動框架處理方式的系統分析與設計方式！能滿足現在新一代雲端或Mobile應用軟體系統的開發規劃需求！但目前此種嶄新的分析技術尚屬萌芽階層，逐漸的，會有愈來愈多的分析師會瞭解使用此種分析方法來規劃的優點！ 本書使用深入淺出的編寫方式來教導讀者與分析師學習此種最新的系統分析方法。並以各類實用的應用範例，以Step By Step的方式來教導讀者與分析師使用「函數式物件導向系統分析」方法規劃與設計應用系統！希望本書能帶給所有讀者與分析師些許的助益。
基於ANFIS建構射出成型品質預測之專家系統
為了解決UML activity diagram 的問題，作者林佩蓉 這樣論述：
生活中隨處可見的塑膠製品，經常是由塑膠加工中最廣泛使用的射出成型所製造而成。生產良好的產品品質，無疑是製造業中最重要的目標，盡早對於產品品質進行預測，必能降低不必要的成本支出。儘管品質預測常用的神經網路方法能夠達到很高的預測效能，但其缺乏解釋能力，若想從中了解因果關係，未必是個較佳的方式。因此本研究採用涵蓋了自適應框架的學習能力，與模糊推論系統的解釋能力之自適應類神經模糊推論系統 (ANFIS)，作為建構射出成型品質預測模型的方法，並以平板塑件作為研究對象。其後，透過圖形化介面來建構一個射出成型品質預測之專家系統，使ANFIS預測模型更方便使用，也能快速獲取目標品質特性之預測值。
本文使用的資料集主要是透過田口式直交表與模流軟體Moldex3D，模擬平板塑件最終成品品質而產生的數據，再將其用於建置ANFIS品質預測模型。而在建構ANFIS品質預測模型之前，本研究會透過決策樹、隨機森林與XGBoost演算法進行特徵選擇，用以挑選在射出成型製程參數和感測品質特徵之中的變數，有哪幾個對於品質特性為重量、翹曲、平均長度與平均寬度較具影響性，再分別用於建構對應的ANFIS品質預測模型。結果顯示，當輸入變數為製程參數，預測品質為重量、平均長度、平均寬度時，分別以XGBoost、XGBoost及隨機森林演算法之特徵組合所建構的ANFIS預測模型效能最佳；而當輸入變數為感測品質特徵
時，預測品質為重量、平均長度、平均寬度時，分別以決策樹、決策樹及隨機森林演算法之特徵組合所建構的ANFIS預測模型效能最佳。最後，本研究的貢獻為，文中萃取預測過程中的因果關係，使結論更具解釋性，以及本研究所建構的射出成型品質預測之專家系統能夠快速且方便獲取目標品質之預測值。而研究中所建構之ANFIS預測模型目前僅能用於平板塑件上，未來研究可增加數據量或是採用遷移學習的方式，來探究本研究所提出的ANFIS品質預測模型，能否有機會適用於其他產品上。此外，本研究尚未於實際射出環境進行實驗，因此，未來研究可以進行實機驗證來確認模擬資料與實際射出的實驗資料，在ANFIS品質預測模型中是否存在著預測差距。
UML3 & XML3物件導向 程式設計寶典
為了解決UML activity diagram 的問題，作者孫惠民 這樣論述：
這是一本與眾不同的電腦資訊用書！ 這是一本規劃觀念嶄新的系統分析與設計用書！ 簡單的說，【企業戰略資源管理系統】是一種專門提供給企業高層決策部門、營運高層人員的「策略分析」、「營運分析」、「決策判斷」以及「制定行銷對策計畫」的進階整合系統！其實就電腦軟體資訊設計的本質來分析： 【企業戰略資源管理系統】是一種企業高階管理資訊應用的統合系統！ 【企業戰略資源管理系統】是一種【多元決策競爭系統】的總稱！ 也就是說，【企業戰略資源管理系統】並不是指單一的商務軟體系統！而是一群高階經營管理商務系統的總稱！一套完整的【企業戰略資源管理系統】共包含：【1】：CRM (客戶關係管理系
統)、【2】：EIS (經營管理系統)、【3】：DSS (決策支援系統)、以及【4】：High Level Analysis Report System(決策分析報表系統)等4個管理階層應用系統來組成。 本書從瞭解【企業戰略資源管理系統】開始，到實作瞭解【企業戰略資源系統】的雲端系統架構、雲端大數據庫(包含：CRM雲端數據庫、EIS雲端數據庫、DSS雲端數據庫…等)的完整架構與實作，到【企業戰略資源系統】的整體系統分析與設計，再到【CRM(客戶關係管理系統)】、【EIS (經營管理系統)】、【DSS (決策支援系統)】以及【決策分析報表系統(High Level Analysis Rep
ort System)】與【附屬數據處理架構】包含的2個作業系統：【企業雲端資訊交換作業系統】、【輔助處理作業系統】的系統架構建置與實作，相信所有讀者與分析師都能夠融會貫通、為自己所屬的企業規劃強大與實用的【企業戰略資源管理系統】！ 本書更運用UML 3塑模語言，Step By Step圖解分析說明的方式，教導讀者使用UML 3不同用途的模型來塑造整個【企業戰略資源管理系統】！相信本書能帶給所有讀者以及程式設計師些許的助益。
在軟體反向工程中以本體論為基礎建立一套設計品質評核之方法-以複雜度為例
為了解決UML activity diagram 的問題，作者張德芳 這樣論述：
為因應資訊快速發展，軟體開發商需在短時間內完成軟體開發以提升其市場競爭力，這也導致其無法在完整的系統分析下投入開發。因此，軟體開發者可使用軟體反向工程 (SRE) 工具令開發完的軟體快速產出系統設計文件。然而，若倉促間實作的程式碼品質不佳，會進而影響SRE產出之UML圖的品質。為解決此問題，本研究針對SRE產出之設計文件與程式碼品質開發一個系統。本研究針對軟體的複雜度品質進行探討，並應用程式碼氣味與反面模式以發展複雜度的Rule-based偵測模式，並結合程式碼層級與設計層級的指標綜合分析系統之複雜度品質。最後，根據系統品質評核的結果提出重構建議。此外本研究將運用本體論以建立品質評核的知識庫
，並且實作一套 Web-based的軟體設計品質評核系統，再透過一個專案來展示系統，並用五個測試案例驗證該系統的功能與效益。