离散数学模型关联度检测方法研究
离散数学模型的应用研究
离散数学模型的应用研究离散数学是数学的一个重要分支，它研究离散对象和有限集合的结构及其性质。
离散数学模型的应用涉及到许多领域，包括计算机科学、信息技术、工程学等。
本文将就离散数学模型的应用研究进行探讨，分析其在不同领域中的具体应用和意义。
一、离散数学模型在计算机科学中的应用1. 图论图论是离散数学的重要分支，它研究的对象是图和网络。
图论在计算机科学中有着广泛的应用，例如在网络通信、路由算法、图数据库等方面。
图的着色、路径规划等问题也是图论的研究重点，它们在计算机网络、系统优化等方面都有着重要的应用价值。
2. 布尔代数布尔代数是一种离散的代数结构，它在计算机科学中有着广泛的应用。
布尔代数可以用于逻辑运算、开关电路设计、逻辑电路设计等方面，它是计算机硬件设计的基础。
3. 组合数学组合数学是离散数学的一个重要分支，它研究的是组合对象的排列和选择问题。
在计算机科学中，组合数学被广泛应用于算法设计、数据压缩、密码学等方面。
1. 编码理论编码理论是离散数学的一个重要分支，它研究的是通过编码方式将信息传输到远处的问题。
在信息技术领域，编码理论的应用包括数据加密、数据压缩、通信传输等方面。
2. 离散数学在数据库中的应用数据库是信息技术领域的一个重要组成部分，离散数学的诸多理论如关系代数、范式理论、数据库设计等都在数据库领域有广泛应用。
关系代数的结合性、交换性和分配律等性质为数据库查询优化提供了理论基础，范式理论为数据库的设计和优化提供了指导原则。
1. 图论在电路设计中的应用在电路设计中，图论的概念和方法被广泛应用。
使用树来设计最佳的电力输送线路，使用图的着色来解决电路中的冲突问题等。
2. 离散数学在工程优化中的应用离散数学模型在工程优化中有着重要的作用。
在航空航天领域中，离散数学的诸多理论如图论、排列组合等被广泛应用于飞机航线规划、飞行器设计等问题中。
在交通运输领域，离散数学模型的应用可以优化交通系统的设计和管理，提高交通运输效率。
离散模型q值法数学建模
离散模型q值法数学建模
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基于q值的离散数学建模是一种在控制工程和智能决策中用于解决决策问题的常用方法。
它将每一种可行的决策都与其相关的期望值产生的“好坏”进行比较，以分析问题并找出好的决策。
大多数Q值方法都是针对不同可能的非确定性模型，例如驱动器分类、动作点击和偏好收购等，以确定“最好”的行动或策略，并以关联参数对比不同结果状态来比较。
q值方法表达类似概率偏好的关系，可以在多种类型的离散模型中应用。
互联网领域充满许多非确定性模型，以及不同的结果状态，并且q值法可以用来优化决策的效率。
例如，在单机游戏中，玩家可以使用q值法来对不同的状态行动进行确定性的估计，从而找出最好的行动。
另外，在自然语言处理（NLP）中，q值可以用于计算和识别搜索引擎上搜索结果状态的相似性和差异。
此外，用户调查满意度也可以采取此方法，例如在实验室测试和其他专业仿真分析环境中，使用q值可以更快地对当前结果进行分析和行动。
总而言之，基于q值的离散数学建模是一种常用的决策方法，可以在互联网领域中大量应用，帮助优化能源分配选择，并确定最优的行动策略和解决方案。
离散数学模型的应用研究
离散数学模型的应用研究离散数学模型在实际应用中具有广泛的研究价值和应用前景。
离散数学模型是研究离散化的数学对象和离散化的数学结构的数学学科，主要研究逻辑、集合、关系、图论、代数等离散数学的基本理论和方法，以及这些理论和方法在各个领域的应用。
离散数学模型的应用研究可以有效地解决实际问题，例如在计算机科学中，离散数学模型可以用来描述和解决计算机中的各种问题，如算法分析、图像处理、数据挖掘、网络设计等。
在信息安全领域，离散数学模型可以用来设计和分析密码系统，保障信息传输的安全性。
在通信领域，离散数学模型可以用来研究和优化通信网络的拓扑结构，提高通信的传输效率。
在运筹学和组合优化领域，离散数学模型可以用来描述和优化各种问题，如资源调度、路径规划、任务分配等。
离散数学模型可以通过数学建模的方式，将实际问题转化为离散的数学问题，然后利用离散数学的理论和方法进行求解，得到最优的解决方案。
在金融和经济领域，离散数学模型可以用来建立和分析金融市场和经济市场的模型，预测市场的走势和趋势，提供决策支持和风险管理。
离散数学模型可以用来描述和处理离散的市场交易和价格变动，通过数学模型的分析和预测，帮助投资者和决策者做出合理的决策。
在生物学和医学领域，离散数学模型可以用来研究和分析生物系统和医学系统的结构和功能，例如基因调控网络、蛋白质相互作用网络、疾病传播模型等。
离散数学模型可以通过建立数学模型来预测和优化生物和医学系统的行为，为生物学研究和医学治疗提供理论和方法支持。
离散数学模型的应用研究在各个领域都有广泛的应用前景和研究价值，通过离散数学模型的建立和求解，可以解决实际问题，提供理论和方法支持，为决策和科学研究提供帮助。
随着科学技术的不断发展和进步，离散数学模型的应用研究将得到进一步的推广和应用。
离散数学模型的应用研究
离散数学模型的应用研究
离散数学是研究离散结构的数学分支，它的主要研究对象包括集合、函数、关系、图论、逻辑等。
离散数学模型是离散数学在各个领域中的应用研究，通过构建合适的离散数学模型，可以进行问题的分析、模拟和优化等。
离散数学模型在实际应用中广泛运用，以下就几个典型的领域进行介绍。
1. 计算机科学中的离散数学模型：离散数学在计算机科学中有广泛的应用。
例如在编译器设计中，通过离散数学模型可以实现代码的优化和自动化生成；在图形学中，离散数学模型可以用于图像的处理和渲染；在密码学中，离散数学模型可以用于设计和分析密码算法等。
2. 运筹学中的离散数学模型：运筹学是研究如何通过数学模型和优化方法来解决决策问题的学科。
离散数学模型在运筹学中有着重要的地位。
例如在物流管理中，可以利用离散数学模型来优化货物的配送路径和资源的利用；在排产问题中，可以使用离散数学模型来优化工厂的生产计划和资源调度等。
3. 社交网络分析中的离散数学模型：社交网络分析是研究社交网络结构和社交行为的学科，离散数学模型在这个领域中有着重要的应用。
例如在社交网络中，可以使用离散数学模型来分析网络的拓扑结构、社群结构和信息传播等；在推荐系统中，离散数学模型可以用于计算用户之间的相似度和预测用户的兴趣等。
离散数学模型在各个领域中都有重要的应用，它能够通过建立合适的模型来分析和解决实际问题，为各个领域的发展和进步做出贡献。
随着科技的进步和应用需求的提升，离散数学模型的研究和应用将会越来越受到重视和关注。
离散数学模型的应用研究
离散数学模型的应用研究离散数学是数学中的一个重要分支，它研究的是离散的对象和关系，如集合、函数、关系、图、算法等。
离散数学模型的应用研究是指利用离散数学的理论和方法，将其应用于实际问题的研究。
离散数学模型在计算机科学、信息技术、运筹学、金融工程等领域有着广泛的应用，对于解决实际问题起到了关键的作用。
离散数学模型在计算机科学领域的应用是最为广泛的。
在计算机科学中，离散数学模型被应用于算法设计、数据结构、图论、逻辑设计等方面。
在算法设计中，离散数学模型可以用来描述和分析算法的时间复杂度和空间复杂度，帮助程序员设计出高效的算法。
在数据结构中，离散数学模型可以用来描述和分析数据的组织和操作方式，帮助程序员设计出高效的数据结构。
在图论中，离散数学模型可以用来描述和分析图的结构和算法，帮助程序员解决实际的图论问题。
在逻辑设计中，离散数学模型可以用来描述和分析逻辑电路的设计和实现方式，帮助程序员设计出高效的逻辑电路。
离散数学模型在计算机科学领域的应用是十分重要的。
离散数学模型在信息技术领域也有着重要的应用。
在信息技术领域，离散数学模型被应用于密码学、信息安全、网络技术等方面。
在密码学中，离散数学模型可以用来描述和分析密码算法的安全性，帮助密码学家设计出安全的密码算法。
在信息安全中，离散数学模型可以用来描述和分析信息系统的安全性，帮助信息安全工程师设计出安全的信息系统。
在网络技术中，离散数学模型可以用来描述和分析网络拓扑和通信协议，帮助网络工程师设计出高效的网络。
离散数学模型在信息技术领域的应用也是非常重要的。
离散数学模型在运筹学领域也有着广泛的应用。
在运筹学中，离散数学模型被应用于线性规划、整数规划、组合优化等方面。
在线性规划中，离散数学模型可以用来描述和分析线性规划问题的数学模型，帮助决策者制定出最优的决策方案。
在整数规划中，离散数学模型可以用来描述和分析整数规划问题的数学模型，帮助决策者制定出最优的整数规划方案。
离散数学中顶点边的度数计算方法
离散数学中顶点边的度数计算方法离散数学是研究离散对象以及其结构、属性和关系的数学学科。
其中一个重要的概念是图论，它研究的是由顶点和边构成的图形结构。
在图论中，顶点的度数是一个关键概念，用于描述顶点与其相邻边的连接程度。
本文将介绍离散数学中顶点和边的度数计算方法。
一、顶点的度数计算方法顶点的度数表示与该顶点相关联的边的数量。
在无向图中，顶点的度数等于与之相连接的边的数目。
而在有向图中，顶点的度数分为入度和出度两种。
1. 无向图中顶点的度数计算方法无向图中，顶点的度数等于与之相连接的边的数目。
计算无向图中某个顶点的度数的方法很简单，只需要统计与该顶点相连的边的数量即可。
例如，如果图中某个顶点与其他三个顶点相连，则该顶点的度数为3。
2. 有向图中顶点的度数计算方法在有向图中，顶点的度数分为入度和出度两种。
入度表示指向该顶点的边的数目，而出度表示由该顶点发出的边的数目。
计算有向图中顶点的入度和出度可以通过统计指向该顶点和由该顶点发出的边的数量。
例如，如果图中某个顶点有3条指向它的边，则其入度为3；若该顶点有2条由它发出的边，则其出度为2。
二、边的度数计算方法边的度数表示该边在图中与其他边相连的次数。
在无向图中，每条边都连接了两个顶点，所以它的度数都是2。
然而，在有向图中，每条边有明确的方向，并且度数的计算方式稍有不同。
1. 无向图中边的度数计算方法无向图中，每条边连接了两个顶点，因此其度数为2。
不论是计算整个图的边的度数还是计算某一顶点相连的边的度数，无需进行其他复杂的计算。
2. 有向图中边的度数计算方法在有向图中，边的度数将分为入度和出度两种。
计算有向图中边的度数需要统计指向该边的边的数目和由该边发出的边的数目。
例如，在有向图中，如果某条边被3条边指向，则其入度为3；若该边由2条边发出，则其出度为2。
综上所述，离散数学中计算顶点和边的度数是图论中的重要概念。
对于无向图，顶点的度数即为与之相连的边的数量；而对于有向图，顶点的度数分为入度和出度。
离散数学模型的应用研究
离散数学模型的应用研究离散数学模型是数学中的一个分支，它主要研究非连续的、离散的数学结构和离散的逻辑关系。
在实际应用中，离散数学模型被广泛用于解决各种实际问题。
一、图论模型图论是离散数学中的一个重要分支，它研究的是图的性质和应用。
在现实生活中，图论模型被广泛应用于网络分析、电路设计、交通规划等领域。
在网络分析中，图论模型可以用于分析网络拓扑结构、寻找网络中的最短路径、解决流量优化等问题。
比如在互联网中，可以利用图论模型来确定最短路径，以提高网络传输速度和效率。
在电路设计中，图论模型可以用于解决电路中的布线问题、拓扑排序等。
通过图的着色问题，可以进行电路的最优颜色分配，以提高电路的可靠性和性能。
在数据库设计中，集合论模型可以用于建立和管理数据库中的数据表和关系。
通过对集合的运算和关系的建立，可以实现数据库的查询、插入、更新和删除等操作。
在人工智能领域，集合论模型可以用于描述和处理知识的表示和推理问题。
通过对知识的集合和运算进行建模，可以实现人工智能系统的推理和决策功能。
在风险评估中，概率论模型可以用于计算和预测风险事件的发生概率和损失。
通过对概率分布和随机变量的建模，可以评估和管理风险，提高决策的准确性。
在金融建模中，概率论模型可以用于对金融市场的价格和波动进行建模和预测。
通过对概率分布和时间序列的分析，可以制定有效的投资策略和风险管理方案。
在法律推理中，逻辑模型可以用于分析和推理法律规则和案例。
通过对法律规则的形式化和推理过程的建模，可以实现法律推理的自动化和优化。
离散数学模型在实际应用中发挥了重要的作用。
通过对图论、集合论、概率论和逻辑的研究，可以解决各种实际问题，提高决策的准确性和效率。
希望离散数学模型的应用研究能够得到进一步的发展和应用。
离散数学模型的应用研究
离散数学模型的应用研究离散数学是一门研究离散对象及其结构、性质和算法的数学学科。
离散数学模型是将离散数学的概念和方法运用到实际问题中，建立数学模型来描述和分析问题。
离散数学模型的应用范围非常广泛，涵盖了各个领域，包括计算机科学、信息技术、通信网络、运筹学、生物学等。
在计算机科学和信息技术领域，离散数学模型被广泛应用于算法设计和分析。
图论是离散数学的一个重要分支，它研究了图中的节点和边以及它们之间的关系。
图论在网络设计、图像处理、路线规划等领域中有着广泛的应用。
离散数学的概念和方法还可以用来设计和分析数据结构，从而提高算法的效率和性能。
在通信网络领域，离散数学模型被用来描述和分析网络拓扑结构、通信协议和路由算法。
图论可以用来描述网络拓扑结构，从而帮助设计高效的通信网络。
离散数学的概念和方法还可以用来分析通信协议和路由算法的性能和可靠性。
在运筹学领域，离散数学模型被用来解决各种优化问题。
线性规划是离散数学的一个分支，它用来解决线性优化问题。
线性规划在生产计划、资源分配、物流管理等领域中有着广泛的应用。
离散数学的概念和方法还可以用来解决组合优化问题，如旅行商问题、背包问题等。
在生物学领域，离散数学模型被用来分析和模拟生物系统。
基因组学是离散数学在生物学中的应用之一，它研究基因及其在细胞中的功能和相互作用。
系统生物学也是离散数学在生物学中的应用之一，它研究生物系统的结构和行为，并通过建立数学模型来理解和预测生物系统的行为。
离散数学模型的应用研究涵盖了各个领域，它不仅可以帮助解决实际问题，还可以推动学科的发展和创新。
随着科技的不断进步和应用需求的不断增长，离散数学模型的研究将会变得更加重要和广泛。
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离散数学模型关联度检测方法研究作者：姚永辉陆雨来源：《电脑知识与技术》2020年第06期摘要：在大型工程计算分析当中，最难解决的是构建的计算数学模型与实际系统状态的关联问题，以及如何对离散数学模型进行修改。
基于以上问题，设计离散数学模型关联度检测算法，构建出一个检测离散数学模型关联度的方法。
通过对比实验证明，设计的检测方法能够更加精准的检测出离散数学模型的关联度，且通过检测方法对模型进行改进能够得出与实际系统关联度更高的最优模型。
关键词：离散;数学模型;关联度;检测中图分类号：0158 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）06-0261-03将一个实际的问题转化为数学模型得到相应的理论方程时，其主要的目的是为了让理论数学模型可以对实际问题进行具体的分析以及运算。
离散数学模型的构建是在某一特定的前提条件下提出的，且在构建过程中不考虑其非线性问题的存在，仅仅利用线性完成对模型的构建。
伴随着现代化科学技术的发展，人们对于客观事实的计算能力已经得到了质的飞跃，因此具备了构建离散数学模型的能力，并且能够通过数学模型做到对实际系统的模拟，以此可以在最大限度上，满足实际工程中的应用需求。
1检测算法设计1.1相空间重构算法设计在力学当中，相空间是一种抽象的数学空间。
在动力系统当中，相空间是由一组一阶方程构成，系统中每一个分量的改变都会与其他分量产生相互的作用。
在对离散数学模型的关联度进行检测时，最重要的一步是将检测数据转换为状态矢量，即相空间重构。
选择同一时间间隔对数据进行采样其时间序列可表示为：公式（1）中，x（t）表示为在t时刻，数学模型的动态学性能;e表示为数学模型嵌入空间的维数;τ表示为数学模型的延迟时间。
通过公式（1）的计算，可建立由相空间R E到对应的R e 的映射。
通过对相空间重构的结果进行分析，可以看出在数学模型中保留了其中原有的动力学性质以及几何性质。
因此可以说明，相空间的重构是时间序列当中的基础。
相空间重构的方法有很多，本文选用一种延迟坐标的方法对相空间进行重构。
其重构的主要因素是利用对数学模型延迟时间r和嵌入维数e两个因素决定。
选取延迟坐标完成对数学模型的重构，嵌入维数e 表示为能够完成在状态转移过程中构成的最小吸引子的维数大小。
在进行实际检测的过程当中，周围环境产生的噪声会对重构结果造成一定的影响，而时序中的噪声水平越高越会对重构效果造成更大的影响。
假设d表示为生成时序向量X（t）数学模型的一个分维数，在重构环境中存在噪声的情况下，要保证重构的相空间e满足e≥2d+l，该公式表示为嵌入维数大于吸引子维数适当的整数。
因此通过上文研究，从数学角度上，证明了状态空间重构的有效性。
1.2动力系统算法设计2离散数学模型关联度检测方法设计2.1相空间重构参数设定通过对离散数学模型进行上述计算得出相应的响应数据，再将其与实际的结构数据对比，构建一个新的相空间，从而获取到两个序列结构的向量，通过对动力信息的数据进行提取以及对离散数学模型与实际结构进行关联度分析，从而完成对离散型数学模型关联度的检测。
数学模型数据序列的主要特征包括：在同一个动力系统当中，数据序列的响应能够代表一个动力系统在某一特定的状态，从理论角度分析该状态属于一个无穷的序列，但在实际检测的过程中数据序列的数目是有限的。
同时，该数据序列与数学模型的离散程度有着密切的联系;其次，在数据序列当中，其本身隐藏着一个与该动力系统具有密切联系的信息，并且在信息当中还含有大量的噪声影响因素;在数学模型当中的向量与从数据序列中选择的起始点有关，因此需要添加一步位移运算将其消除。
对于一个数学模型的时间序列a1，a2，a3，…，an+（e-1）通过重构相空间算法，计算出引人恰当的嵌入维数和时间延迟，构成一个完整的矩阵或向量。
其表达式为：公式（2）中，A表示为构造向量;e表示为嵌入维数;τ表示为时间延迟。
通过该表达式对被检测的数据固定时间进行延迟，从而构成一个多维度状态的空间。
通过不断的重复提取出在不同时刻下各个延迟量，从而產生对e维相空间相点的变化轨迹。
对数学模型的数据序列进行关联度检测方法流程设计图，如图1所示。
在对数学模型进行瞬态激励作用下，动态响应的是数学模型整体的动态信息，因此维数要尽可能选用数值较大的，才能保证恢复其实际的动力系统信息，同时也可以有效保证数据模型数据的噪声干扰以及结构系统动力学信号完整。
2.2有限元结构动力分析方法设计有限元结构的基本前提是将连续的求解域进行离散处理，从而构成一个有限个数单元的组合体。
通过构建的组合体，可以对数据模型的区域进行求解。
而另一种方法，是利用每一个单元中的假设近似函数，将其表示为全部待求解的未知函数。
离散数学模型的有限元分析可分为如下几个步骤：第一步，对数据模型中的连续区域进行离散处理;第二步，根据数据模型中的数据样本构造一个适当的插值函数;第三步，构建一个具有单元特性的矩阵，一个具有数学模型整体特性的矩阵;第四步，将整个数学模型的运行方程导出，其方程可表示为：方程（3）中，[M]表示为质量矩阵;[c]表示为阻尼矩阵;[K]表示为刚度矩阵;[P（t）]表示为整个数学模型的运行模式;第五步，通过计算，求出数学模型的运行方程。
2.3有限元结构动力分析具体流程利用有限元结构动力分析方法对数学模型中的有限元动力响应进行求解，求解方法如下所示：在进行求解前，首先要在程序中构建一个全新的文件，并将其对应的初始参数设置为0，从而为后续的计算保留出足够的计算空间和存储空间。
步骤1：在处理分析程序的初始模块中，计算出数学模型中所有的有限单元，同时预设计算过程中的相关参数，再利用有限元结构动力分析软件中的建模工具，构建一个与其相符的数学模型，对于造成数学模型影响不大的条件，例如载荷、约束等，进行适当的简化。
以所需分析的问题作为基础，选取合适的网格划分方法，对该数学模型进行划分处理，在完成一系列操作后，退出该模块;步骤2：在处理分析程序的计算模块中，选取适当的求解方法以及分系类型，在预设合适的参数后，对其进行动态分析求解。
待计算完成后，模块会自动将结果进行保存，并存储为以.modl格式的文件，退出计算模块。
再进入处理模块，将计算结果引入到处理模块当中，并判断计算求得的数据与实际问题的数据频率是否处于同一状态，从而判断分析结果的准确性;步骤3：再次进入程序中的计算模块，并再次进行分系类型的选择，此次计算选用状态叠加方法，将需要进行分析的数学模型引人到计算模块中，对其进行瞬态分析，计算出在具体时间内的积分步长，再对每一个载步进行加载处理，最终将结果输人到载步文件当中，完成操作后退出计算模块;步骤4：进入到程序中的处理模块，选取合适的分析变量，并将计算获取到的结果在列表中各进行显示，或利用图形显示器判断出数学模型与实际理论的结果关联程度。
最后将结果进行保存，方便后续的使用，退出后处理模块。
2.4振动测试对数学模型进行振动测试，主要是通过传感设备、放大设备以及相应的数据记录设备，检测数学模型在进行一系列机械或工程时，当受到外界影响的激励作用下，重点部位的位移、加速度等运动量的变化情况，从而更加准确地获取到数学模型中各结构的具体工作运行情况。
利用振动测试技术对离散数学模型进行关联度检测主要包括：数学模型运动量的测量，例如位移、速度、加速度等;对数学模型动态特性参数的测量，例如固有振型、固有频率、阻尼系数等。
振动测试技术主要分为两种，一种是对模型进行单点激励，获取多点测量数据;另一种是对模型进行多点激励，获取多点测量数据。
由于多点激励方法在实际的检测中存在仪器设备价格高昂、测试周期过长等问题，因此本文主要选用单点激励的方法进行测试。
单点激励振动是利用单位脉冲函数对被检测的数学模型进行激励，储蓄时间t→0，是一种具有快速对关联度进行检测的技术方法。
由于其检测设备灵活性更强，因此更加方便对数学模型的振动问题进行在线或实时的处理。
在对数学模型进行采集以及后续的分析过程中需要重点关注的是，在时间序列中，包含了两个不同的时间常数，一种是在采集过程中的间隔时间常数τ，一种是采集结束后，总的采集时间№，由这两个时间常数的倒数分别决定着两个特征频率，频率表达式为：公式（4）中，fmax表示为对数据进行采样时能观测到的最大频率;fmin=△=f表示为频率差值。
为了在实验检测的过程中，能够反映出高频中包含的所有具体成分，因此在采样时要尽可能缩短采样的间隔。
对于规模较小的数学模型而言，为了减少传感器对模型造成的影响，通常可以采用单点测量多点调试的方法，對模型关联度进行检测。
3实验论证分析为了验证本文设计的离散数学模型关联度检测方法的有效性，将其与传统检测方法进行对比实验。
选用同一组数学模型，利用两种方法对其关联度进行检测，并通过检测结果设计出最优的数学模型，并绘制两个数学模型的响应频域图，如图2所示。
从图2中可以看出，通过本文检测方法构建的数学模型响应频域明显比传统方法构建的数学模型响应频域更加剧烈，因此可以说明，本文检测方法构建的数学模型与实际系统关联度更高，因此通过本文构建的离散数学模型关联度检测方法能够更加精准的检测出模型的关联度，利用检测结果能够构建出与实际系统相符的最优模型。
4结束语本文设计的离散数学模型关联度检测方法具有更好的动态分析能力，将相空间重构的方法融人数据分析当中，能够有效提高检测方法的准确率。
但存在的问题在于，空间矢量之间的距离较大，且对数学模型的优化提出的指导性建议略少，因此在日后的研究中还将对这一方面的问题进行更加深入的研究分析。
同时，本文研究的离散数学模型关联度检测方法是针对单一结构的数学模型，但在实际的工作情况中，较为常见的是结构相对复杂的多结构组合的数学模型，并且由于模型的连接方式的不同也会对分析造成一定的影响，因此这一问题也是日后需要重点研究的。