由于模型核心工作過程是交替進行的樣本學習操作和參數(shù)選擇操作，可以使用矯直機模型核心工作過程的流程圖作為參數(shù)選擇系統(tǒng)的動態(tài)流程模型的描述。
從狀態(tài)圖分析可以看出：當模型從控制臺狀態(tài)進入工作狀態(tài)后，就始終在工作狀態(tài)和學習狀態(tài)循環(huán)，直到收到操作人員通過人機界面發(fā)來的停止信息。而樣本學習操作和參數(shù)選擇是兩個原子操作，為了在學習或參數(shù)選擇操作未完成前模型不響應(yīng)操作人員發(fā)出的停止信息，模型需要設(shè)立一個標志變量StopFlag來保存停止信息。起始時標志變量StopFlag被置為0，當模型收到停止信息后，就把標志變量StopFlag置為1，在當前學習或參數(shù)選擇操作完成后立刻對StopFlag進行判斷，如果StopFlag =1則退回到控制臺，工作結(jié)束。
總工作流程分為兩個部分，左邊夾在兩個標志變量StopFlag的判斷之間的操作流是參數(shù)選擇流程，其中的“使用基于BIO-SVR算法的參數(shù)選擇算法為當前待矯直板材選擇工藝參數(shù)”操作可以進一步擴展為基于BIO-SVR算法的參數(shù)選擇算法的流程圖；右側(cè)的操作流描述了樣本學習的流程，其中的“用BIO-SVR算法對該洋本進行學習”操作可以進一步擴展成BIO-SVR算法的流程圖。左側(cè)的參數(shù)選擇操作和右側(cè)的樣本學習操作交替循
環(huán)，循環(huán)退出的條件是標志變量StopFlag的判斷，即在參數(shù)選擇和樣本學習開始前都對StopFlag進行判斷，如果StopFlag等于l則總工作流程結(jié)束。(圖/文www.yj-jz.cn)