這是邏輯模型的一個非規範化版本。
邏輯模型表達了信息的業務視圖。
否則，就像邏輯單元一樣，片斷能夠包含邏輯模型的一個子集。
正常情況下，程序部署團隊開始創建邏輯模型，然後將邏輯模型和物理模型*起來。
NetKernel的邏輯模型集中於信息處理，而且通過一個微內核將邏輯模型與物理層對象和API乾淨地分離。
圖1顯示了此體系結構的邏輯模型視圖。
可用選項是邏輯模型和物理模型，或者由導入自動識別。
當業務部門創建並批准模型時，邏輯模型創建階段就開始了。
有些組織甚至採用行業標準模型作為其內部的企業邏輯模型和規範消息模型。
論述了課表編排系統數據庫的概念模型、邏輯模型以及物理模型的設計和規範化設計。
闡述瞭如何從設備設施的物理模型抽象出具有樹狀層次結構的邏輯網絡模型，並根據該邏輯模型設計相應的數據結構來構建“設備樹”；
創建非標準化多維邏輯模型的過程現在已經完成。
由於模式是根據信息架構定義/支配的邏輯數據模型而定義的，數據服務提供了與這些邏輯模型的對齊。
該零售企業已經創建了一個邏輯模型，如圖1所示，我們將獲得該模型的基本知識。
因為業務計算環境隨時間變化，所以邏輯和物理數據建模的分離將幫助穩定一個階段到另一階段的邏輯模型。
有時候，概念數據建模期間表達的關係（特別是多對多關係）在邏輯模型中被顯示為實體本身。
關係型數據庫的邏輯模型進一步規範化這些實體和關係，並形成帶有主外鍵約束的表。
其他屬*是通過將關鍵類型的服務描述文檔“分解”為其邏輯模型來派生的。
複雜項類型的邏輯模型還可以包括helper類，並且項可以具有引用Helper對象的屬*。
模糊邏輯模型和交股模型是心理語言學有關言語感知研究中解釋言語聽辨機制的重要模型理論。
例如，它可以在邏輯模型與物理模型之間映*，也就是規範化數據模型的概念與這些概念在數據平台中的實現之間的映*。
在語音聽辨階段，研究者針對聽辨過程中需要解決的切分和恆定問題提出了模糊邏輯模型和跟蹤模型。
不過，由於任何邏輯模型都無法枚舉出所有可能*，一旦任何開發人員使用不同的方法定義了一個系統，則此類模型將無法使用。
本文提出了一種高效的時序電路測試生成算法，該算法是建立在自適應算法的基礎上，並使用了十七值邏輯模型。
SOAPAPI使用XML文檔來以類似的方式表示服務數據對象，從而同時與物理和邏輯模型中的內容結構通信。
此外，我們想要完全地從邏輯模型分析出那些實現細節，並且在代碼生成過程中將它們這些細節作為參數“粘貼進來”。
