几种背景建模方法的研究

摘要：在本文中，我们比较了各种背景建模算法在城市交通视频序列中，对于检测运动车辆和行人的影响。我们考虑了不同的方法，从简单的技术，如帧差分和中值滤波到更多复杂的概率建模技术。说明各种算法在不同情况下性能优劣。

关键词：运动目标检测，帧差法，中值滤波法，混合高斯分布法

目前背景提取的算法很多，有基于时间轴的滤波方法，如中值滤波；有基于统计模型的方法，如混合高斯分布模型。虽然方法很多，但是很难找到一种在各种情况下都表现最好的算法。本文主要比较帧差法，中值滤波，混合高斯滤波在不同情况下的性能优劣。

1 帧差法

帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是利用基于时间序列图像中相邻两帧或者几帧图像逐个像素进行对比得到一副差值图像，然后通过事先确定的阈值对差值图像进行二值化处理。在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阈值时，可以认为此处为背景像素如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为

前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。

简单的两帧差对噪声有一定的敏感性，而且对象运动的速度不能太快，否则由于背景被运动物体的遮挡和重现使得计算出的运动区域的掩模要大于运动物体的尺寸。两帧间运动物体的位移越大，这种差距就越大。由于相邻两帧间的时间间隔非常短，用前一帧图像作为当前帧的背景模型具有较好的实时性，其背景不积累，且更新速度快、算法简单、计算量小。

2中值滤波

选择像素灰度，通过包含运动目标的序列帧提取初始背景。对视频中的任意一个像素点，只有在前景运动目标通过该点时，它的灰度值才会发生明显变化，其余大部分时间处，该点的灰度值是基本保持不变的，总是在一个区域内波动，因此可以用这个区域内的中值作为该点的背景值。

若有L帧视频图像，只有当L帧图像内有一半以上是背景的灰度值，目标灰度和噪声很少的情况下，该算法才具有可行性。在该算法中，L的选择很关键，如果取值过大，算法的运算时间较长，若小，检测运动缓慢的目标时将会产生漏检，甚至出现空洞现象。

3混合高斯

建立背景模型，假定初始背景中不含运动目标。其基

本思想是：对于每个像素，定义K（基本为3～5个，K值越大处理波动的能力越强）个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征，在新一帧图像获得后更新混合高斯模型。用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配，如果成功则判定该点为背景点.否则为前景点。若每个像素点颜色取值用变量表示，其概率密度函数为：

4 实验结果与分析

本文所用仿真软件是MATLAB2012b，图4.1研究了将彩色图像转换成灰度图像，然后通过帧差法进行背景建模。算法的不足在于对环境噪声较为敏感，对于比较大的、颜色一致的运动目标，有可能在目标内部产生空洞，无法完整地提取运动目标。帧间差分法只能应用在摄像机静止情况下的动态目标检测。

图4.1 视频traffic1中的第九帧（帧差法）

图4.2研究了将彩色图像转换成灰度图像，然后通过灰度值的中值来进行背景建模。总体来说中值法的效果比帧差法的效果理想。该算法存在的问题在于：图像帧的像素点大多以数万，数十万的数量级出现，而用于取中值的图像帧数量L也应该比较大。对如此大的数组进行排序取出中值，实现时计算量较大，处理较慢。同时需要占用大量的内存单元用于存储数据。

图4.2 视频traffic1中的第九帧（中值法）

数学建模知识及常用方法

数学建模知识——之新手上路一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明：数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 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，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。例题：一个笼子里装有鸡和兔若干只，已知它们共有 8 个头和 22 只脚，问该笼子中有多少只鸡和多少只兔？解：设笼中有鸡 x 只，有兔 y 只，由已知条件有 x+y=8 2x+4y=22 求解如上二元方程后，得解 x=5,y=3，即该笼子中有鸡 5 只，有兔 3 只。将此结果代入原题进行验证可知所求结果正确。根据例题可以得出如下的数学建模步骤： 1）根据问题的背景和建模的目的做出假设（本题隐含假设鸡兔是正常的，畸形的鸡兔除外） 2）用字母表示要求的未知量 3）根据已知的常识列出数学式子或图形（本题中常识为鸡兔都有一个头且鸡有 2 只脚，兔有 4 只脚） 4）求出数学式子的解答 5）验证所得结果的正确性这就是数学建模的一般步骤三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识，它要考查的内容单一，数据简单明确，不允许用计算器完成。对此而言，数模竞赛题是一个“课题”，大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中，它是一个综合性的问题，数据庞大，需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的（数学模型是实际的模拟，是实际问题的近似表达，它的完成是在某种合理的假设下，因此其只能是较优的，不唯一的），呈报的成果是一篇论文。由此可见“数模竞赛”偏重于应用，它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分： 1. 实际问题背景涉及面宽——有社会，经济，管理，生活，环境，自然现象，工程技术，现代科学中出现的新问题等。一般都有一个

数学建模中数学模型方法的研究[文献综述]

毕业论文文献综述信息与计算科学数学建模中数学模型方法的研究一、前言部分数学建模[]1是将实际问题抽象、简化，明确变量和参数，然后根据某种“规律”建立变量和参数间的数学关系，再解析地或近似地求解并加以解释和验证这样一个多次迭代的过程。但要进行真正好的数学建模必须要有有关领域的专家、工作人员的通力合作，也就是说数学建模的过程往往是一个跨学科的合作过程。应用某种“规律”建立变量、参数间的明确数学关系，这里的“规律”可以是人们熟知的物理学或其他学科的定律，例如牛顿第二定律、能量守恒定律等，也可以是实验规律。数学关系可以是等式、不等式及其组合的形式，甚至可以是一个明确的算法：能用数学语言把实际问题的诸多方面（关系）“翻译”成数学问题是极为重要的。不同的建模者由于看问题角度不同所建立的模型往往是不同，我们通过介绍数学建模的几类方法和几个典型的数学模型，来让大家对数学模型有一个比较全面的认识和了解。二、主题部分数学建模（Mathematical Modeling）把现实世界中的实际问题加以提炼，抽象为数学模型，求出模型的解，验证模型的合理性，并用该数学模型所提供的解答来解释现实问题，我们把数学知识的这一应用过程称为数学建模。简而言之，数学建模是利用各种数学方法解决生产生活中实际问题的一种方法。数学建模是一门新兴的学科，20世纪70年代初诞生于英美等现代化工业国家。由于新技术特别是计算机技术的迅速的发展，大量的实际问题需要用计算机来解决，而计算机与实际问题之间需要数学模型来沟通，所以这门学科在短短几十年的时间迅速辐射至全球大部分国家和地区。（参见文献[2][3]）纵观数学的发展历史，数千年来人类对于数学的研究一直是沿着纵横两个方向进行的。在纵向上，探讨客观世界在量的方面的本质和规律，发现并积累数学知识，然后运用公理化等方法建构数学的理论体系，这是对数学科学自身的研究。在横向上，则运用数学的知识去解决各门科学和人类社会生产与生活中的实际问题，这里首先要运用数学模型方法构建实际问题的数学模型，然后运用数学的理论和方法导出其结果，再返回原问题实现实际问题的解决，这是对数学科学应用的研究，由此可见，数学建模既是各门科学研究的经常性活动，具有方法论的重要价值，又是数学与生产实际相联系的中介和桥梁，对于发挥数学的社会功能具有重要的作用。

浅谈几种变形分析与建模方法

浅谈几种变形分析与建模方法姓名：学号：班级：指导老师：成绩： 2014年6月26 日

变形是自然界普遍存在的现象，它是指变形体在各种荷载作用下，其形状，大小，及位置在时间域和空间域中的变化。变形体的变形在一定范围里被认为是允许的，如果超出允许值，则可能引发灾害，自然界的变形危害现象时很普遍的，如地震，滑坡，崩塌，地表沉降，火山爆发，溃坝，桥梁与建筑物的倒塌等。通过这学期的学习我们知道所谓变形监测，就是利用测量和专用仪器及方法对变形体的变形现象进行监视观测的工作。其任务是确定在各种荷载和外动力作用下，变形体的形状，大小及位置变化的空间状态和时间特征。变形监测工作是人们通过变形现象获得科学认识，检验理论和假设的必要手段。变形体的范畴可以大到整个地球，小到一个工程建筑物的块体，它包括自然和人工的构造物。根据变形体的研究范围，可以将变形监测研究对象分为三类：（1）全球性变形研究，如监测全球板块运动，地极移动，地球自转速率变化，低潮等；（2）区域性变形研究，如地壳变形监测，城市地面沉降等；（3）工程和局部性变形研究，如监测工程建筑物的三维变形，滑坡体的滑动，地下开采引起的地表移动和下沉等。在紧密工程测量中，具有代表性的变形体有大坝，桥梁，矿区，高层建筑物，防护堤，边坡，隧道，地铁，地表沉降等。随着现代科学技术的发展和计算机应用水平的提高，各种理论和方法为变形分析和变形预报提供了广泛的研究途径。由于变形体变形机理的复杂性和多样性，对变形分析与建模理论和方法的研究，需要结合地质、力学、水文等相关学科的信息和方法，引入数学、数字信号处理、系统科学以及非线性科学的理论，采用数学模型来逼近、模拟和揭示变形体的变形规律和动态特征，为工程设计和灾害防治提供科学的依据。在日常施工和运营过程中，因不同的地质条件和土壤性质，地下水位和大气温度的变化。建筑物荷载和外力作用等影响，建筑会产生一定的变形，因此需要对重要的建筑物和发现已变形的建筑物进行变形监测及预测，掌握其变形的发展规律以及趋势，以确保该建筑物的施工安全和使用安全-在测量中有很多种分析建筑物变形的方法，通常采用统计分析法，确定函数法及混合模型法。统计分析法主要是采用数学处理方法，如回归分析法，频谱分析法，滤波模型法,Asaoka法，时间序列分析模型，灰色系统分析模型和人工神经网络模型等本文结合工程实例，在传统灰色预测模型GM的基础上，加以卡尔曼滤波法的辅助，对建筑物变形进行定量分析和预测，为建筑物变形观测研究提供更加可靠的观测数据-本文介绍的是本学期学过的几种变形分析与建模的理论与方法。回归分析法作为一种统计分析方法，需要效应量和环境量具有较长且一致性较好的观测值序列。这种函数关系可以解释变形产生的主要原因，也可以进行预报，同时也给出估计精度。多元线性回归是研究一个变量与多个因子之间非确定关系的最基本方法。其数学模型是: (1)

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 [学习目标] 1.能表述建立数学模型的方法、步骤； 2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非预制性、条理性、技艺性和局限性等特点；； 3.能表述数学建模的分类； 4.会采用灵活的表述方法建立数学模型； 5.培养建模的想象力和洞察力。一、建立数学模型的方法和步骤 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统，内部机理无法直接寻求，可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(System Identification)．将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构，用系统辨识确定模型的参数．可以看出，用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的．如果掌握了机理方面的一定知识，模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主．当然,若需要模型参数的具体数值，还可以用系统辨识或其他统计方法得到．如果对象的内部机理基本上没掌握，模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报，则可以系统辩识方法为主．系统辨识是一门专门学科，需要一定的控制理论和随机过程方面的知识．以下所谓建模方法只指机理分析。建模要经过哪些步骤并没有一定的模式，通常与实际问题的性质、建模的目的等有关，从 §16.2节的几个例子也可以看出这点．下面给出建模的—般步骤，如图16-5所示．图16-5 建模步骤示意图模型准备首先要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．

数学研究方法与论文写作

数学研究方法与论文写作文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

数学研究方法与论文写作一、研究方法概要就研究方法而言，主要可归类为两个范式，即科学主义研究范式和人本主义研究范式。主要的表现形式就是实证主义研究范式和解释主义研究范式，也即我们常说的“定量研究”和“定性研究”。定量研究主要指注重测量、实验设计、统计分析、精确量化的实证研究（孔德的实证主义，冯特的心理学实验室(1879)，涂尔干的社会调查方法），类似于自然科学的研究方法，崇尚“价值无涉”、客观性、确定性、概括性、普遍性等不受人为的主观因素干扰的“演绎”过程。因此，定量研究（也称量的、量化研究）是一种对事物可以量化的部分进行测量和分析、以检验研究者自己有关理论假设的方法。定量研究有一套完备的操作技术，包括抽样方法（如随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样）、资料收集方法（如问卷法、实验法）、数据统计方法（如描述性统计、推断性统计）。这种方法主要用于相关因素的分析，如南师大数学系入学成绩与毕业成绩的关系、学习态度与学习成绩之间的关系、性别与数学学习成绩的关系、认知风格与知识迁移的关系研究等等。定性研究主张以直觉方法、内省方法和心理体验等手段展开研究，强调主观性、意义性、特例性、“主体间性”、研究者的“在场”参与性等，不推崇抽样、数据统计等量化指标，而是关注“解释性理解”、“自然探究”、归纳分析等（胡塞尔的现象学，狄尔泰、海得格尔-存在主义、加达默尔的阐释学）。定性研究的这种主观特色，正好体现了研究者的心路历程，从而折射出研究过程和结论的真实性、可信性。因此，定性研究是以研究者本人为研究工具，在自然情境下凭借自身的参与观察、探究、访谈等手段收集资料，对某个数学问题或某种现象进行整体探索，使用归纳法分析资料并进行意义建构和解

Shipflow软件的快速建模方法研究

SHIPFLOW软件的快速建模方法研究 1. 引言 SHIPFLOW是由瑞典SSPA公司和Chalmers科技大学联合开发的一款性能优越的船舶流体力学分析专用软件，适于民船和军船的各种水动力特性研究。软件计算需要一个格式固定，并且足够精确的船型数据文件（Offset）。这是因为软件对导入的Offset 文件中的数据点默认为折线连接，需要进行光顺处理。以往通常使用Rhino等3D造型软件建立船体表面，然后再导入SHIPFLOW软件中截取型线，生成Offset文件，操作过程复杂并且耗时。本文提出了一种通过Fortran程序实现的快速建模方法，该方法可以根据标准型值表直接拟合型线，通过接口格式生成Offset文件，大大提高了建模速度，并且文章通过实例计算验证了此种建模方法具有高精度。 2. SHIPFLOW常用建模方法通常，在已知船体标准型值表的情况下，建立可供软件分析计算使用的精确Offset文件有如下两种方法。 2.1 使用3D造型软件建模后导入SHIPFLOW SHIPFLOW软件支持多种文件接口格式，如IGES、DFX等。船体建模时一般首先使用Rhino 或3dmax依据标准型值表对船体表面进行造型，生成片体的IGES文件或是使用NURBS光顺后的型线。SHIPFLOW导入曲面文件后在纵向由YOZ平面截取适当数目的型线（一般50-150条），再将型线制成Offset文件，建模完成。使用这种方法生成的Offset文件足够精确，型线光顺。不足之处在于，Rhino等3D建模软件虽然通用性良好，但是并非专门针对船体建模开发，因此建立船舶外形的过程操作复杂，并且十分耗时，而且如果需要对船体型线进行部分修改，就必须要重复上述建模过程。此外，SHIPFLOW还可以直接读入由NAPA软件建模后导出的船体Offset文件。此种方法虽然省去了将船型数据转换为可供SHIPFLOW使用的Offset文件的过程，但是需要NAPA 的支持，并且要求计算分析人员能够使用NAPA对船体建模，具有局限性，具体的操作过程复杂费时。 2.2 直接在SHIPFLOW界面中建立船体模型 SHIPFLOW软件中提供了多种创建点和曲线曲面的方法。曲线类型包括Line、Circle、Bspline、NURBS等，曲面包括Bspline、NURBS、Ruled Surface、Lofted Surface等。可以将型值表中的型值点输入，得到船体表面后使用软件自带的功能可以在纵向的任意位置截取型线，对数据进行处理后导出，生成Offset文件。这种方法建立Offset文件的精度在理论上最高，但是过程也最耗时。

数学建模常用的十种解题方法

数学建模常用的十种解题方法摘要当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法；数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法；解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法；图论算法；动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法；最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法；网格算法和穷举法；一些连续离散化方法；数值分析算法；图象处理算法。关键词：数学建模；蒙特卡罗算法；数据处理算法；数学规划算法；图论算法一、蒙特卡罗算法蒙特卡罗算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。 1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数) 实际计算中常常要遇到如()dxdy y x f D ??,的二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。定理 1 )1( 设式()y x f ,区域 D 上的有界函数, 用均匀随机数计算()??D dxdy y x f ,的方法: (l) 取一个包含D 的矩形区域Ω,a ≦x ≦b, c ≦y ≦d , 其面积A =(b 一a) (d 一c) ; ()j i y x ,,i=1,…,n 在Ω上的均匀分布随机数列,不妨设()j i y x ,, j=1，…k 为落在D 中的k 个随机数, 则n 充分大时, 有

概念模型建模方法研究_刘洁

概念模型建模方法研究摘要：随着仿真规模的不断扩大，仿真系统复杂性不断提高，由此对概念模型建模的要求也不断提高。本文总结了现有的概念模型抽象方法，提出了六元抽象方法，分析了这种方法的相似性原理，设计了相关的建模视图。关键词：概念模型；六元建模；相似性中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672－9870（2007）03－0126－04 收稿日期：2007－03－15 作者简介：刘洁（1981－），女，博士研究生，主要从事系统建模与仿真的研究，E-mail ：wuqiong1205@https://www.360docs.net/doc/ce2747722.html, 。刘洁1，柏彦奇1，孙海涛2 （1.河北石家庄军械工程学院装备指挥与管理系，石家庄 050003；２.河北石家庄军械工程学院火炮工程系，石家庄050003） Research on Conceptual Modeling LIU Jie 1，BAI Yanqi 1，SUN Haitao 2 （1.Department of Equipment Command &Management ，Ordnance Engineering College ，Shijiazhuang Hebei ，050003； 2.Department of Artillery Engineering ，Ordnance Engineering College ，Shijiazhuang Hebei ，050003）Abstract:With the extending of simulation scope ，the system complexity is becoming larger and larger.Therefore ，the re-quest for the conceptual modeling is enhancing rapidly.This paper summarizes the existing methods of conceptual model-ing ，puts forward the six-element modeling method ，analyzes the inner comparability principle ，and designs the corre-sponding modeling view. Key words:conceptual model ；six-element modeling ；comparability 计算机仿真是复杂系统开发与集成的重要支撑手段，在系统全寿命管理中发挥着不可替代的作用。为满足军用大规模复杂系统仿真的迫切需要，美国国防部仿真与建模办公室（DMSO ）提出了美军的建模与仿真主计划。在该计划的通用技术框架中提出要开展“任务空间概念模型（Conceptual Models of the Mission Space ，CMMS ）、高层体系结构（High Level Architecture ，HLA ）及一系列数据标准”。目前，这一技术框架已成为指导仿真建设的基本依据，并在各国的作战仿真领域得到广泛的应用。然而，任务空间概念模型和HLA 中的对象模型（OM ）面临着一系列问题和挑战，主要表现在：CMMS 规范中，EATI 的四元抽象描述对问题域的定义和描述并不完整。EATI 的四元抽象的方法用实体（Entity ）、行为（Action ）、任务（Tas- k ）、交互（Interaction ）来描述问题域的问题空间，但是忽略了内涵（Inclusion ）、结构（Struc-ture ）。因此，EATI 四元抽象产生的CCMS 描述问题域的准确性和完整性将受到质疑，由此建立的仿真系统与客观实际也不相符。因此，有必要研究一种新的概念模型建模方法，扩展原有建模方法的描述方式，增强仿真模型描述的完整性，使得仿真应用更符合客观实际。 1概念模型建模方法现状分析概念模型是对真实世界的第一次抽象，是连接真实世界与仿真世界的桥梁。对概念模型的深入研究始于美国国防部建模与仿真办公室（DMSO ），在1995年10月，DMSO 发布的“建模与仿真主计划”［1，2］中就把任务空间概念模型（CMMS ）作为第30卷第3期2007年9月长春理工大学学报（自然科学版） Journal of Changchun University of Science and Technology （Natural Science Edition ）Vol.30No.3 Sep.2007

数学建模中常见的十大模型

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MA TLAB 进行处理。以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的

数学建模的基本步骤

数学建模的基本步骤一、数学建模题目 1）以社会，经济，管理，环境，自然现象等现代科学中出现的新问题为背景，一般都有一个比较确切的现实问题。 2）给出若干假设条件： 1. 只有过程、规则等定性假设； 2. 给出若干实测或统计数据； 3. 给出若干参数或图形等。根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题，优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案，统计问题一般具有大量的数据需要处理，寻找一个好的处理方法非常重要。二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型，寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析，寻求规律建立数学模型，采用的分析方法一般有： 1）. 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式。 2）. 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据，又称为过程统计方法。 3）、多元统计分析（聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析）。 3、计算机仿真（又称统计估计方法）：根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿，观察在某种规则限制下的仿真结果（如蒙特卡罗模拟）。三、模型求解：模型建好了，模型的求解也是一个重要的方面，一个好的求解算法与一个合

适的求解软件的选择至关重要，常用求解软件有matlab，mathematica，lingo，lindo，spss，sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解，spss，sas一般用于统计问题的求解，matlab，mathematica功能较为综合，分别擅长数值运算与符号运算。常用算法有：数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。四、自学能力和查找资料文献的能力：建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用，在现行方案不令人满意或难以进展时，一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站：CNKI、VIP、万方。五、论文结构： 0、摘要 1、问题的重述，背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设，符号说明 4、模型的建立（局部问题分析，公式推导，基本模型，最终模型等） 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验，误差分析 7、模型评价:优缺点，模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录六、需要重视的问题数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现，因此论文的写法至关重要：

23 种定量研究方法

23 种定量研究方法，你会几种？量化研究方法2019-12-28 文章作者| 乔晓春首先我们对前面介绍的方法进行简单的归纳。我们把研究方法分为三个层面，即方法论、一般方法和特殊方法。在一般方法层面又分为定量研究和定性研究方法，而定量研究方法所涵盖的内容最多，也是社会科学研究中使用最为广泛的方法，规范的定性研究方法在中国使用得并不多。这主要是因为中国学者对定性研究有自己的理解，甚至把理论研究、思辨研究都称为定性研究，这是错误的。 ?研究方法的三个层次下面给出23种具体定量研究方法的名称： 01. 社会科学应用统计学原理 02. 社会测量方法 03. 实验设计方法 04. 抽样调查方法 05. 应用线性回归模型 06. 分类数据分析 07. 生存分析（或事件史分析） 08. 空间数据分析 09. 多元数据分析 10. 分层分析 11. 纵向分析 12. 路径分析 13. 结构方程模型 14. 项目评估方法 15. 系统动态学 16. 贝叶斯方法 17. 队列分析 18. 随机过程或马尔科夫链 19. 系统仿真方法 20. 文献分析方法 21. 内容分析方法 22. 势分析方法 23. 复杂调查数据分析方法

在一般方法中的定性研究方法中，给出了下面几种方法： 1. 叙述研究 2. 现象学 3. 扎根理论 4. 民族志 5. 案例研究 6. 焦点组讨论上面所列的研究方法课程，并不是可以随便想学哪一门课就可以学哪一门课的，它们之间具有内在逻辑联系。要想系统学习社会科学研究方法，需要遵循这种内在的逻辑顺序，否则会影响对内容的理解。学习社会科学研究方法，第一门课应该是“研究设计和研究方法”。学习这门课，可以对社会科学研究的基本思路、原理、过程、各类方法等有基本的、全面的理解。在这门课中还会介绍一些简单的、与社会测量有关的内容，包括实验设计、问卷设计、抽样设计等。学完这门课以后，有人喜欢继续学习定量研究方法，也有人可能会喜欢学习定性研究方法，那么就可以开始学习第二个层次的课程。目前，国内社会科学领域均把定性研究方法作为独立的一门课。尽管这属于一类方法，其中还有很多具体的研究方法，但目前还很少有学校把每一种具体方法设置为一门课。学习定性研究方法，通常不需要任何前修课，但最好能够有过一些研究的经历，并掌握一定的社会科学理论。对从来没有学过定量分析方法特别是统计学方法的人来说，最好从统计学基础课开始学。“社会科学应用统计学原理”被称为应用统计学或定量研究方法的第一门课。它将介绍统计学的基本概念、原理，以及针对单变量和双变量的描述、解释和推断方法。学完了解决单变量和双变量问题的方法以后，就将学习多变量问题的方法。针对多变量问题，最重要也是最基础的一门课就是“应用线性回归模型”。这门课是所有多变量分析模型或回归分析模型的基础，换句话说，如果这门课没有学或没有学好，会影响后续很多定量研究方法课程的学习。我们通常认为，“研究设计和研究方法”“社会科学应用统计学”和“应用线性回归模型”这三门课是社会科学研究最基础性的课程。“基础”的含义是，它们是社会科学学者必备的常识性的知识和基本的方法，同时也是进一步学习其他方法的基础。说得严重一些就是，不掌握这些基础性知识就不具备从事社会科学研究的资格。然而，要想把研究做得更好，还需要掌握更多的研究方法，并进一步学习后续课程。这些课程一方面介绍如何收集能够反映客观实际的数据，比如抽样调查方法。另一方面介绍不同类型、不同结构数据所使用的不同分析方法，比如针对分类变量用分类数据分析方法，针对纵向数据使用生存分析（也叫事件史分析）或纵向分析方法，针对空间数据使用空间分析方法或地理信息系统方法，针对多变量关系使用多变量分析方法，以及针对复杂因果关系结构通常使用路径分析或结构方程模型，等等。社会科学领域的学生或学者尽管非常渴望学习研究方法，但经常会担心自己数学基础不好，怕学不懂。这种担心是不必要的。一方面是因为我们并不是专门研究方法，而是要应用方法，所以学习的重点是如何使用现成的研究方法。尽管在教学过程中会涉及方法的某些原理，但通常在讲解原理时，教师不应该过多地纠缠数学推导，而是要讲思路。另一方面是因为中国学生的数学基础可以说是世界上最好的，既然其他国家的学生能学，中国人肯定能学而且会学得更好。

3Dmax建模方法和技巧研究

3Dmax 建模方法和技巧研究兰晓天（贵州经贸职业技术学院，贵州贵阳 550008）摘　要：学术界推崇的3Dmax 建模方法主要有三种，分别是多边形建模、面片建模和特殊建模。文章对这几种建模方法展开详细的分析。关键词：3Dmax；建模方法；建模技巧中图分类号：G712 文献标志码：A 文章编号：1672-3872（2019）16-0221-01 ——————————————作者简介：兰晓天（1981—），男，贵州贵阳人，讲师，研究方向：计算机科学与技术。 1 多边形建模概述在当前使用较多的各种建模方式中，最经典的还数多边形建模方式。这种建模方式在使用过程中也可以给使用者留有想象的余地，因而备受青睐，尤其是一些初学者，很喜欢用这种方法。这种多边形建模方式通过Editable Mesh 和Editable Poly 这两个指令来运行，前者可以用于网格式编辑，后者可以用于多边形的编辑。编辑网格方式建模是通过推拉表面构建基本模型，实现对点、线、面的大量使用，然后增加一个平滑网格修改器，以实现对表面的平滑度提升。它具有兼容性好的、制作模型占用系统资源少、运行速度快等优点，这种建模方式的不方便之处就是对空间方面的要求比较高，一般用在复杂模型的创建中。编辑多边形是以网格编辑为基础，在其基础上发展起来的编辑方式，对可编辑多边形进行技术上的提升，它和编辑网格的面板参数大都相同，它将多加入了对应的编辑多边形修改器，[1-3]。随着实践日益错综复杂，多边形建模的功能已经越来越不能满足人们的实践需求了，于是在此基础上产生了面片建模。面片建模是一种独立的模型类型，这种建模方式可以使用编辑 BEZIER 曲线的方法来编辑曲面，其好处就是解决了多边形弹性编辑不容易实现的这个弊端，其工作原理也是按照BEZIER 的方式进行的，通过表面控制句柄的方式来实现对表面率的控制。面片建模的控制句柄有三种方向，分别是X、Y、Z，这三种方向构成了这种建模方式的三维性，从而进一步实现立体式建模。这种面片建模的优点就是编辑顶点少，编辑顶点越小，所制作的物体表面越光滑，所附着的褶皱也越细腻。从这个意义上讲，这一建模方式有利于塑造生物模型。实践中这种建模方式常常通过雕塑法和蒙皮法得以实现。所谓雕塑法就是通过利用编辑面片修改器，实现对面片的次对象的调整，并做进一步细节完善，通过调整节点的控制柄，实现对四边形面片塑造成果的模型；第二种就是蒙皮法，这种方法根据子面意思就可以理解到，它类似于民间的糊灯笼、扎风筝等手工制作方法，这种方法主要目的是先确定一个模型的基本线框，接着点击相关的对象层级进行编辑次对象，最后完成一个三维模型的建设。可以通过系统提供的四边形面片或三边形面片直接创建一个面片模型，也可以把将创建好的几何模型塌陷成一个面片物。这种建模方式的不足之处就是通过塌陷得到的面片物体结构有时候有些复杂，操作者有可能会因为失误而犯错误。 3 特殊建模概述在特殊建模这部分的论述中，笔者主要分析的是03NURBS 建模NURBS 方法，该方法主要利用的是非均匀有理B 样条曲线，其原理是利用控制节点调节表面曲度，同时自动确立表面的精确度，通过降低对控制点的使用来绘制曲线。曲面的算法会影响曲的表现，NURBS 曲线函数对PC 的要求最高。NURBS 曲线是一种非一致性有理基本曲线，其控制会更加方便，由这种曲线创建的物体也更加平滑，该曲线在配合放样、挤压和车削操作时，可以实现对不同形状和曲面的创建。它的建模方式更适合对具有复杂的有机曲面的对象进行描述，对一些复杂生物表面的创建更为有利，比如各类动物。同时，NURBS 曲线也可以用来创建流线型的工业产品外观，比如现代汽车，该曲线对不规则建筑模型的创建并不受用。利用NURBS 建模主要的步骤：1）创建NURBS 曲线；2）通过对这些曲线的操作，把它们连成曲面，或者说是对原有的连线进行修改，得到一个曲面物体。由NURBS 曲线构建的曲面主要有点曲面和可控制点曲面两种，其特点是通过可控制点实现对线段长短的控制，两者的不同点在于“点曲面”的“点”是附着在物体上，通过调整曲线上点的位置实现对曲线形状的调整。“可控制点”是一些分布在曲线之外的点，就像PS 里的磁铁工具一样控制曲线的变化，这种控制方式相比较前一种，更准确。在实践的过程中，使用者会先创建样条曲线，再转为NURBS 曲线构建曲面，或者直接创建NURBS 曲线构建曲面[4]。 4 结束语文章针对3Dmax 的三种建模方法做了比较详细的技术和技巧论述，对现代建模技术的提升和建模技术的应用有重要的理论意义，对信息技术的发展也起到了积极的促进作用，为人们的生活实践提供了便利。参考文献： [1]刘雁,王建军.浅谈3Dmax 在人头建模中的方法与技巧[J].电子世界,2014(15):106.[2]管笑笑.3dsmax6完全征服手册[M].北京:中国青年出版社,2010.[3]张凡,李岭,张勇军.3dsmax6精彩设计零距离[M].北京:电子工业出版社,2011.[4]徐帆,吴啸天.中文版3dsmax8实用教程[M].北京:清华大学出版社,2013. （收稿日期：2019-8-15）

定性研究与定量研究的联系与区别

定性研究与定量研究的联系与区别标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

定性研究与定量研究的联系与区别一、定性研究与定量研究的区别 1、概念不同（1）定性研究是指研究者运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得教育研究的资料，并用非量化的手段对其进行分析、获得研究结论的方法。（2）定量研究的结果通常是由大量的数据来表示的，研究设计是为了是使研究者通过对这些数据的比较和分析作出有效的解释。 2、理论基础不同（1）定性研究主要是一种价值判断，它建立在解释学、现象学和建构主义理论等人文主义的方法论基础上。其主要观点是：社会现象不像自然现象那样受因果关系的支配，社会现象与自然现象有着本质的不同。（2）定量研究是一种事实判断，它是建立在实证主义的方法论基础上的。实证主义源于经验主义哲学，其主要观点是：社会现象是独立存在的客观现实，不以人的主观意志为转移。在评价过程中，主体与客体是相互孤立的实体，事物内部和事物之间必定存在内在的逻辑因果关系。量的评价就是要找到、确定和验证这些数量关系。 3、特性不同

4、在研究设计上的不同 ①研究环境：定性研究主要是在自然地环境下进行；定量研究多在实验室条件下进行。 ②研究工具和方法：定性研究主要是将研究者本身作为研究工具，运用观察、访谈等方法，（或运用录音、录像设备）获得描述性的资料；而定量研究则是用量表、调查表等工具进行测量，得到的资料可测量和统计。 5，研究分析

6，研究方法定量研究主要用观察、实验、调查、统计等方法研究社会现象，对研究的严密性、客观性、价值中立都提出了严格的要求，以求得到客观事实。定量研究通常采用数据的形式，对社会现象进行说明，通过演绎的方法来预见理论，然后通过收集资料和证据来评估或验证在研究之前预想的模型、假设或理论。定量研究是基于一种称为“先在理论”的基础研究，这种理论以研究者的先验想法为开端，这是一个自上而下的过程。定性研究大多是采用参与观察和深度访谈而获得第一手资料，具体的方法主要有参与观察、行动研究、历史研究法、人种志方法。其中参与观察，是定性研究中经常用到的一种方法。参与观察的优势在于，不仅能观察到被观察者采取行动的原因、态度、努力程序、行动决策依据。通过参与，研究者能获得一个特定社会情景中一员的感受，因而能更全面地理解行动。然后通过对观察和访谈法等所获得的资料，采用归纳法，使其逐步由具体向抽象转化，以至形成理论。与定量研究相反,定性研究是基于“有根据的理论”为基

数学建模常用方法

数学建模常用方法建模常用算法,仅供参考： 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用L i n d o、L i n g o软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理）一、在数学建模中常用的方法： 1.类比法 2.二分法 3.量纲分析法 4.差分法 5.变分法 6.图论法 7.层次分析法 8.数据拟合法 9.回归分析法 10.数学规划（线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划） 11.机理分析 12.排队方法