建模方法论-课件PPT(精)
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数学建模之方法(五步法)ppt课件
130 125 120 115 110 105 100
120 若要x≥0,只要0<r≤0.014, 110 最佳售猪时间可由x=(7- 100 500r) /25r给出,对r>0.014 , 90 0
5
10
15
20
在[0,+∞)上都有 f‘(x)<0, 最佳售猪时间为x=0. 图 1-5给出了r =0.015的情况.
变量、单位、等式、不等式、假设和目标表达式 等构成完整的问题。
数模方法之五步法 ※2018/11/25※
5/25
①例1.1中，全部的变量包括：猪的重量w(磅)， 从现在到出售猪期间经历的时间t(天), t天饲养猪的花费C(美元), 猪的市场价格 p(美元/磅),售出生猪所获得的收益R(美元), 我们最终获得的净收益P(美元)。 其他相关的参(非变)量:如猪的初始重量(200磅)等。 ②写出关于上述变量所做的假设，考虑到参量在模型 中的影响。猪的重量从初始的200磅按每天5磅增加有
表1-1 售猪问题中最佳售猪时间x关于价格的下降速率r的灵敏性 r (美元/天) 0.008 0.009 0.01 x (天 ) 15.0 11.1 8.0 r (美元/天) 0.011 0.012 ※2018/11/25※ x (天 ) 5.5 3.3
数模方法之五步法
16/25
将上表1-1中的数据绘制在如下图1-4中。 x(天) 16
第二步、选择建模方法.
第三步、推导模型的公式:
⑴把第一步中得到的问题重新表达成第二步选定的建模 方法需要的形式； 图1-3 五步方法图 数模方法之五步法 ※2018/11/25※
13/25
⑵你可能需要将第一步中的一些变量名改成与第二步所用 的记号一致； ⑶记下任何补充假设，这些假设是为了使在第一步中描述 的问题与第二步中选定的数学结构相适应而做的。
120 若要x≥0,只要0<r≤0.014, 110 最佳售猪时间可由x=(7- 100 500r) /25r给出,对r>0.014 , 90 0
5
10
15
20
在[0,+∞)上都有 f‘(x)<0, 最佳售猪时间为x=0. 图 1-5给出了r =0.015的情况.
变量、单位、等式、不等式、假设和目标表达式 等构成完整的问题。
数模方法之五步法 ※2018/11/25※
5/25
①例1.1中，全部的变量包括：猪的重量w(磅)， 从现在到出售猪期间经历的时间t(天), t天饲养猪的花费C(美元), 猪的市场价格 p(美元/磅),售出生猪所获得的收益R(美元), 我们最终获得的净收益P(美元)。 其他相关的参(非变)量:如猪的初始重量(200磅)等。 ②写出关于上述变量所做的假设，考虑到参量在模型 中的影响。猪的重量从初始的200磅按每天5磅增加有
表1-1 售猪问题中最佳售猪时间x关于价格的下降速率r的灵敏性 r (美元/天) 0.008 0.009 0.01 x (天 ) 15.0 11.1 8.0 r (美元/天) 0.011 0.012 ※2018/11/25※ x (天 ) 5.5 3.3
数模方法之五步法
16/25
将上表1-1中的数据绘制在如下图1-4中。 x(天) 16
第二步、选择建模方法.
第三步、推导模型的公式:
⑴把第一步中得到的问题重新表达成第二步选定的建模 方法需要的形式； 图1-3 五步方法图 数模方法之五步法 ※2018/11/25※
13/25
⑵你可能需要将第一步中的一些变量名改成与第二步所用 的记号一致； ⑶记下任何补充假设，这些假设是为了使在第一步中描述 的问题与第二步中选定的数学结构相适应而做的。
数学建模培训精品课件ppt
R具有丰富的统计函数库和图形库，可以进行各种统计分析 、数据挖掘和预测建模。R还具有开源的特性，用户可以自由 地使用和修改代码，同时也有大量的社区资源和教程可供参 考。
CHAPTER 04
数学建模竞赛经验分享
竞赛准备
知识储备
01
掌握数学建模所需的基本数学知识，如概率论、统计学、线性
代数和微积分等。
Python的NumPy库提供了强大的数组操作功能，可以进行大规模数值计算； Pandas库提供了数据分析和处理的功能；SciPy库可以进行各种科学计算和数学 建模；Scikit-learn库则提供了丰富的机器学习算法和模型。
R
R是一种用于统计计算和图形的编程语言，它提供了大量的 统计函数和图形工具，方便用户进行数据分析、统计建模和 可视化。
微分方程模型
总结词
微分方程模型用于描述动态系统的变化规律，通过建立微分方程来描述系统的状态和行 为。
详细描述
微分方程模型基于物理定律和数学原理，通过求解微分方程来预测系统的未来状态。常 见的微分方程模型有常微分方程、偏微分方程等，广泛应用于物理学、工程学等领域。
优化模型
总结词
优化模型用于寻找最优解，通过建立数学模型来描述问题的约束条件和目标函数。
任务。
创新思维
在解决问题时尝试不同 的方法和思路，不要局
限于一种解决方案。
文档规范
注意文档的规范性和可 读性，方便评委理解和
评价。
CHAPTER 05
数学建模前沿动态
人工智能与数学建模
人工智能算法的数学原理
解释人工智能算法背后的数学原理，如线性代数、概率论和统计 等。
机器学习与数学建模
介绍机器学习中的数学建模方法，如回归分析、分类和聚类等。
CHAPTER 04
数学建模竞赛经验分享
竞赛准备
知识储备
01
掌握数学建模所需的基本数学知识，如概率论、统计学、线性
代数和微积分等。
Python的NumPy库提供了强大的数组操作功能，可以进行大规模数值计算； Pandas库提供了数据分析和处理的功能；SciPy库可以进行各种科学计算和数学 建模；Scikit-learn库则提供了丰富的机器学习算法和模型。
R
R是一种用于统计计算和图形的编程语言，它提供了大量的 统计函数和图形工具，方便用户进行数据分析、统计建模和 可视化。
微分方程模型
总结词
微分方程模型用于描述动态系统的变化规律，通过建立微分方程来描述系统的状态和行 为。
详细描述
微分方程模型基于物理定律和数学原理，通过求解微分方程来预测系统的未来状态。常 见的微分方程模型有常微分方程、偏微分方程等，广泛应用于物理学、工程学等领域。
优化模型
总结词
优化模型用于寻找最优解，通过建立数学模型来描述问题的约束条件和目标函数。
任务。
创新思维
在解决问题时尝试不同 的方法和思路，不要局
限于一种解决方案。
文档规范
注意文档的规范性和可 读性，方便评委理解和
评价。
CHAPTER 05
数学建模前沿动态
人工智能与数学建模
人工智能算法的数学原理
解释人工智能算法背后的数学原理，如线性代数、概率论和统计 等。
机器学习与数学建模
介绍机器学习中的数学建模方法，如回归分析、分类和聚类等。
数学建模课堂PPT(部分例题分析)
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时，概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件，例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支，用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时，概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件，例如股票价格波动、
例题三：股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息，来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法，来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如，可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大， 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的适用范围。例如，逻 辑回归模型适用于二分类问题，而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大， 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三：股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件，如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而，在实际情况下 ，股票价格受到多种因素的影响，如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此，这些模型可能存在局限性 ，不能完全准确地预测股票价格的走势。
在解决实际问题时，概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件，例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支，用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时，概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件，例如股票价格波动、
例题三：股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息，来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法，来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如，可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大， 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的适用范围。例如，逻 辑回归模型适用于二分类问题，而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大， 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三：股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件，如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而，在实际情况下 ，股票价格受到多种因素的影响，如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此，这些模型可能存在局限性 ，不能完全准确地预测股票价格的走势。
第4章系统建模理论与方法-35页PPT资料
2020/4/7
55
四、建模的原则
1 现实性（反映客观实际） 2 准确性
信息准确，准确地反映系统的本质规律 3 可靠性
有一定的精确度 4 简明性
变量选择适宜，结构简单
2020/4/7
66
5 实用性 易于计算、好处理
6 反馈性 模型可以细化、反复进行
7 鲁棒性 对现实问题的变动不敏感，具有一般性
2020/4/7
平均致死率：中国27.3%、日本0.9%、美国1.3%，30分钟死 亡占85%。
2020/4/7
1144
10月13日下午5时30分，佛山南海黄岐的广佛五金城里，两岁小女孩悦悦， 在路上被一辆面包车撞倒和碾轧。而之后将近7分钟时间，还有呼吸的悦悦一直 孤零零地躺在路边，18个路人先后经过，但都当没看见，而其间悦悦又被一辆货 车碾轧过去。
最终悦悦被第19名路人抱到路边，随后被送往医院急救。这名路人是一名 捡破烂的阿姨-陈贤妹。最后小悦悦10月21日凌晨离世。
第一辆车辗过小悦悦
2020/4/7
1166
面包车后轮被小悦悦身体卡住，然后稍停继 续碾压过去。
2020/4/7
1177
路人冷淡走过去不闻不问小悦悦
2020/4/7
1188
2020/4/7
2020/4/7
1111
10月7日16时许，唐山市交通运输集团公司所属一辆大客车从河北省保 定市驶往唐山市途中，在天津市境内滨保高速60KM+500M处与一辆小 轿车发生追尾相撞后，侧翻到路边的防护栏上并滑行100余米，目前已 造成35人死亡，19人受伤 ，死伤者大多数都是河北唐山学院的大学生。
2020/4/7
2020/4/7
1133
理论模型建模方法PPT课件
21
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购票者到达
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开始售票服务
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电话服务完毕
售票服务完毕
置售票员为闲
(1)辨识组成系统的实体及属性。将队列作为一种特殊的实体来考虑。 (2)分析各种实体的状态和活动，及其相互间影响，队列实体的状态是 队列 的长度。 (3)考察有哪些事件导致了活动的开始或结束，或者可以作为活动开始或结 束的标志，以确定引起实体状态变化的事件，并合并条件事件。 (4)分析各种事件发生时，实体状态的变化规律。 (5)在一定的服务流程下，分析与队列实体有关的特殊操作(如换队等)。 (6)通过以上分析，以临时实体的流动为主线，用约定的图示符号画出镇仿 真系统的实体流程图。 (7)给出模型参数的取值、参变量的计算方法及属性描述变量的取值方法。 属性描述变量，例如顾客到达时间、服务时间等，可以取一组固定值，可以 由某一计算公式取值．还可以是一个随机变量。属性描述变量是随机变量时， 应给出其分布函数。 (8)给出队列的排队规则。有多个队列存在时，还应给出其服务规则．包括 队列的优先序、换队规则等。
11
(1)辨识系统实体 （2）分析实体状态变化情况
12
（3）分析引起状态变化的事件
“顾客到达”或“顾客结束排队”可以导致“服务”活动的开始，面 “顾客理完离去”可以导致“服务”活动的结束，因此这三件事情均可作 为事件看待。但是,由于”顾客结束排队”是以理发员状态是“闲”为条 件的，因此是条件事件；而队列状态为“非零”时理发员状态为“闲”是 由事件“顾客理完离去”导致的,因此将“顾客结束排队”事件并入“顾 客理完离去”事件，不予单独考虑。这是实体流图法建模的一般原则。 “顾客到达”将使理发员由“闲”变为“忙”，或使“队列长度”加1。 “顾客理完离去”将使理发员由“忙”变为“闲”。“顾客结束排队”将 使“队列长度”减1，并使理发员由“闲”变为“忙”。
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(1)辨识组成系统的实体及属性。将队列作为一种特殊的实体来考虑。 (2)分析各种实体的状态和活动，及其相互间影响，队列实体的状态是 队列 的长度。 (3)考察有哪些事件导致了活动的开始或结束，或者可以作为活动开始或结 束的标志，以确定引起实体状态变化的事件，并合并条件事件。 (4)分析各种事件发生时，实体状态的变化规律。 (5)在一定的服务流程下，分析与队列实体有关的特殊操作(如换队等)。 (6)通过以上分析，以临时实体的流动为主线，用约定的图示符号画出镇仿 真系统的实体流程图。 (7)给出模型参数的取值、参变量的计算方法及属性描述变量的取值方法。 属性描述变量，例如顾客到达时间、服务时间等，可以取一组固定值，可以 由某一计算公式取值．还可以是一个随机变量。属性描述变量是随机变量时， 应给出其分布函数。 (8)给出队列的排队规则。有多个队列存在时，还应给出其服务规则．包括 队列的优先序、换队规则等。
11
(1)辨识系统实体 （2）分析实体状态变化情况
12
（3）分析引起状态变化的事件
“顾客到达”或“顾客结束排队”可以导致“服务”活动的开始，面 “顾客理完离去”可以导致“服务”活动的结束，因此这三件事情均可作 为事件看待。但是,由于”顾客结束排队”是以理发员状态是“闲”为条 件的，因此是条件事件；而队列状态为“非零”时理发员状态为“闲”是 由事件“顾客理完离去”导致的,因此将“顾客结束排队”事件并入“顾 客理完离去”事件，不予单独考虑。这是实体流图法建模的一般原则。 “顾客到达”将使理发员由“闲”变为“忙”，或使“队列长度”加1。 “顾客理完离去”将使理发员由“忙”变为“闲”。“顾客结束排队”将 使“队列长度”减1，并使理发员由“闲”变为“忙”。
数据模型基本概念及建模方法论课件
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Relationship
PPT学习交流
15
逻辑数据模型基本术语 (四)
关系
二元关系
父实体的一个实例严格关系子实体的0，1或多个实例的这种 关系是二元关系
基数 父、子实体实例的比例，如1：1，1：M
识别（型）关系
子实体实例唯一性的识别与父实体相关联，父实体的主键属 性成为子实体的主键属性
非识别（型）关系
子实体不需要与父实体的关系就可以确定实例唯一性,父实体 的主键属性成为子实体的非键属性
PPT学习交流
3NF
基础数据模型
Star Schema
汇总数据/已知应 用模型
Snowflake
星型结构的演变
13
逻辑数据模型基本术语 (二)
实体 独立型实体 依赖型实体
子类实体
主题域 层面
核心实体 关系实体 特征实体 分类实体
PPT学习交流
14
逻辑数据模型基本术语 (三)
属性： （描述真实或抽象事物相关联的特征或性质） 主键 （识别实体实例唯一性的属性、属性组） 可选键 （能识别实体实例唯一性的其他属性、属性组） 外键 （通过父实体到子实体关系转移到子实体的属性） 非键属性（不是实体主键属性的其他属性 ） 基础名 （外键的原来名称 ） 角色名 （外键的新名称，表明取值是父实体属性的子集 ） 鉴别器 （取值决定父实体实例属于哪个子类的属性 ）
用途： ➢(数据仓库)系统建设中的数据信息的蓝图 ➢(数据仓库)系统建设的核心 ➢业务人员与IT人员沟通的语言和工具
PPT学习交流型可以分为以下几种：
Conceptual Data Model （CDM） 概念数据模型 Logical Data Model （LDM） 逻辑数据模型 Physical Data Model（PDM）物理数据模型 Application Data Model（ADM）应用数据模型
Relationship
PPT学习交流
15
逻辑数据模型基本术语 (四)
关系
二元关系
父实体的一个实例严格关系子实体的0，1或多个实例的这种 关系是二元关系
基数 父、子实体实例的比例，如1：1，1：M
识别（型）关系
子实体实例唯一性的识别与父实体相关联，父实体的主键属 性成为子实体的主键属性
非识别（型）关系
子实体不需要与父实体的关系就可以确定实例唯一性,父实体 的主键属性成为子实体的非键属性
PPT学习交流
3NF
基础数据模型
Star Schema
汇总数据/已知应 用模型
Snowflake
星型结构的演变
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逻辑数据模型基本术语 (二)
实体 独立型实体 依赖型实体
子类实体
主题域 层面
核心实体 关系实体 特征实体 分类实体
PPT学习交流
14
逻辑数据模型基本术语 (三)
属性： （描述真实或抽象事物相关联的特征或性质） 主键 （识别实体实例唯一性的属性、属性组） 可选键 （能识别实体实例唯一性的其他属性、属性组） 外键 （通过父实体到子实体关系转移到子实体的属性） 非键属性（不是实体主键属性的其他属性 ） 基础名 （外键的原来名称 ） 角色名 （外键的新名称，表明取值是父实体属性的子集 ） 鉴别器 （取值决定父实体实例属于哪个子类的属性 ）
用途： ➢(数据仓库)系统建设中的数据信息的蓝图 ➢(数据仓库)系统建设的核心 ➢业务人员与IT人员沟通的语言和工具
PPT学习交流型可以分为以下几种：
Conceptual Data Model （CDM） 概念数据模型 Logical Data Model （LDM） 逻辑数据模型 Physical Data Model（PDM）物理数据模型 Application Data Model（ADM）应用数据模型
系统模型与系统建模方法精品PPT课件
理 (ML/)
绘制 多级 递阶 有向
图
建立 解释 结构 模型
分析 报告
比较/ F 学习
理解系统结构的概念 系统的要素及其关系形成系统的特定结构。 系统结构可采用集合（构成系统诸要素间的关联 方式或关系）及其有向图（节点与有向弧）和矩 阵（可达矩阵等）这三种常用的表达方式，且具 有一一对应的关系。
32
设系统 由 n(n≥2) 个要素 （S1,S2…Sn) 组 成，集合为S，则S=(S1,S2…Sn)
系统诸要素是有机联系在一起的，一般以 两个要素间的二元关系为基础。
系统要s素i R间s j 的基本R表关示系s有i 与三s种j 有：关系
si R s j
R 表示 si 与 s j 没有关系
Si R~S j
素Si,Sj的要素对集合
称Ｓ上的二元关系集合，记作Ｒ
b．
(Si, S j )
Rb
通 常(与就Si用, S系j 表)统|示的S不i构, S同成j的要要素S素集, S对合i RＳS和j ,在i、Ｓ、上确1定,2的,某种n 二元关
系集合(ＲSib, S来j )共同表(S示j ,系Si统) 的基本结构
➢ 某系统由六个要素（S1,S2…S6)组成 ．经过两两判断:S3影响S1, S4影响 S3,S4影响S5,S4影响S6,S5影响 S1,S6影响S1， S2与S3互相影响),该 系统用集合如何表达
3、数学模型：用数学语言对系统进行抽象与描述的模型 ▲图表模型（符号模型）——用图表形式表示系统 结构或生产流程。
▲解析模型——用解析式表示的模型，如状态空间 模型
▲逻辑模型——表示逻辑关系的模型，如方框图等
▲ 及。网 元络素模之型 间的——相用互网关络系图，形如来网描络述计系划统模的型组，成Pe元tri素网 模型
绘制 多级 递阶 有向
图
建立 解释 结构 模型
分析 报告
比较/ F 学习
理解系统结构的概念 系统的要素及其关系形成系统的特定结构。 系统结构可采用集合（构成系统诸要素间的关联 方式或关系）及其有向图（节点与有向弧）和矩 阵（可达矩阵等）这三种常用的表达方式，且具 有一一对应的关系。
32
设系统 由 n(n≥2) 个要素 （S1,S2…Sn) 组 成，集合为S，则S=(S1,S2…Sn)
系统诸要素是有机联系在一起的，一般以 两个要素间的二元关系为基础。
系统要s素i R间s j 的基本R表关示系s有i 与三s种j 有：关系
si R s j
R 表示 si 与 s j 没有关系
Si R~S j
素Si,Sj的要素对集合
称Ｓ上的二元关系集合，记作Ｒ
b．
(Si, S j )
Rb
通 常(与就Si用, S系j 表)统|示的S不i构, S同成j的要要素S素集, S对合i RＳS和j ,在i、Ｓ、上确1定,2的,某种n 二元关
系集合(ＲSib, S来j )共同表(S示j ,系Si统) 的基本结构
➢ 某系统由六个要素（S1,S2…S6)组成 ．经过两两判断:S3影响S1, S4影响 S3,S4影响S5,S4影响S6,S5影响 S1,S6影响S1， S2与S3互相影响),该 系统用集合如何表达
3、数学模型：用数学语言对系统进行抽象与描述的模型 ▲图表模型（符号模型）——用图表形式表示系统 结构或生产流程。
▲解析模型——用解析式表示的模型，如状态空间 模型
▲逻辑模型——表示逻辑关系的模型，如方框图等
▲ 及。网 元络素模之型 间的——相用互网关络系图，形如来网描络述计系划统模的型组，成Pe元tri素网 模型
建模培训教学课件ppt
建模培训教学课件ppt
xx年xx月xx日
目 录
• 建模基础知识 • 建模基本技法 • 建模高级技法 • 建模的实际应用 • 建模作品欣赏与学习 • 建模创作及作品展示
01
建模基础知识
建模简介
建模的定义
建模是将现实世界中的问题或需求转化为计算机可处理的形 式的过程。
建模的目的是
通过建立模型来模拟现实世界中的问题或需求，以便进行预 测、优化和决策。
解并掌握核心概念。 • 总结词：原理应用 • 详细描述：需要讲解原理的来源、原理的具体表示以及如何应用原理解决实际问题，帮助学员更好地掌握
建模的基本原理。 • 总结词：模型优化 • 详细描述：在建模过程中，需要对模型进行不断的优化和改进。需要讲解优化模型的思路和方法，帮助学
员提高建模水平。
建模高级技法-2
THANKS
谢谢您的观看
几何体建模
使用基本几何体进行拼接 、拉伸、缩放等操作，创 建基础模型
建模流程
创建中轴线→确定基本形 →制作细节→修整轮廓→ 完善模型
建模基本技法-2
布料材质制作
了解布料材质属性、调整布料材质 参数、应用布料贴图
毛发制作
掌握毛发生成器、调整毛发参数、 应用毛发贴图
场景制作
使用建模工具创建背景、道具等元 素，完善场景布局
经典建模方法
包括统计分析、优化理论和仿真等方法。
现代建模方法
包括机器学习、数据挖掘和人工智能等方法。
02
建模基本技法
建模软件介绍
软件名称
3ds Max、Maya、Blender等
软件功能
创学易懂、高效实 用
建模基本技法-1
01
02
03
xx年xx月xx日
目 录
• 建模基础知识 • 建模基本技法 • 建模高级技法 • 建模的实际应用 • 建模作品欣赏与学习 • 建模创作及作品展示
01
建模基础知识
建模简介
建模的定义
建模是将现实世界中的问题或需求转化为计算机可处理的形 式的过程。
建模的目的是
通过建立模型来模拟现实世界中的问题或需求，以便进行预 测、优化和决策。
解并掌握核心概念。 • 总结词：原理应用 • 详细描述：需要讲解原理的来源、原理的具体表示以及如何应用原理解决实际问题，帮助学员更好地掌握
建模的基本原理。 • 总结词：模型优化 • 详细描述：在建模过程中，需要对模型进行不断的优化和改进。需要讲解优化模型的思路和方法，帮助学
员提高建模水平。
建模高级技法-2
THANKS
谢谢您的观看
几何体建模
使用基本几何体进行拼接 、拉伸、缩放等操作，创 建基础模型
建模流程
创建中轴线→确定基本形 →制作细节→修整轮廓→ 完善模型
建模基本技法-2
布料材质制作
了解布料材质属性、调整布料材质 参数、应用布料贴图
毛发制作
掌握毛发生成器、调整毛发参数、 应用毛发贴图
场景制作
使用建模工具创建背景、道具等元 素，完善场景布局
经典建模方法
包括统计分析、优化理论和仿真等方法。
现代建模方法
包括机器学习、数据挖掘和人工智能等方法。
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建模基本技法
建模软件介绍
软件名称
3ds Max、Maya、Blender等
软件功能
创学易懂、高效实 用
建模基本技法-1
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