解释结构化模型方法 [恢复]
贝叶斯网络的结构化建模技巧(四)

贝叶斯网络的结构化建模技巧贝叶斯网络是一种概率图模型,用于描述变量之间的依赖关系,广泛应用于机器学习、数据挖掘和人工智能等领域。
构建一个准确且有效的贝叶斯网络模型需要掌握一定的技巧和方法。
本文将讨论一些贝叶斯网络的结构化建模技巧,帮助读者更好地理解和利用贝叶斯网络。
1. 数据预处理在构建贝叶斯网络模型之前,首先需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等步骤。
清洗数据可以帮助我们排除错误或不一致的数据,保证模型的准确性;处理缺失值和异常值可以提高模型的稳定性和鲁棒性。
数据预处理是构建贝叶斯网络模型的第一步,也是至关重要的一步。
2. 变量选择在构建贝叶斯网络模型时,需要选择合适的变量。
变量的选择直接影响到模型的准确性和可解释性。
在选择变量时,可以考虑领域知识、实际需求和数据可用性等因素。
一般来说,选择与目标变量相关性较高的变量作为模型的节点,可以提高模型的预测能力和解释能力。
3. 确定依赖关系贝叶斯网络模型描述的是变量之间的依赖关系,因此需要确定变量之间的依赖关系。
可以利用相关性分析、卡方检验、信息增益等方法来确定变量之间的依赖关系。
在确定依赖关系时,需要考虑变量之间的因果关系、条件概率等因素,以确保模型描述的是真实的数据分布。
4. 结构学习结构学习是构建贝叶斯网络模型的关键步骤之一。
结构学习的目标是确定变量之间的依赖关系,即确定贝叶斯网络的结构。
结构学习可以通过启发式搜索、约束条件学习、基于信息准则的学习等方法来实现。
在进行结构学习时,需要考虑模型的复杂性、可解释性和预测准确性等因素,以选择合适的模型结构。
5. 参数学习确定了贝叶斯网络的结构后,需要对模型的参数进行学习。
参数学习的目标是确定每个节点的概率分布。
参数学习可以通过最大似然估计、贝叶斯估计、EM 算法等方法来实现。
在进行参数学习时,需要考虑数据样本的大小、模型的复杂度和先验知识等因素,以确保参数学习的准确性和稳定性。
第五章结构化分析与建模

结构化分析模型
系统模型从以下不同的角度表述系统:
从外部来看,它是对系统分析上下文或系统环境建模; 从行为上看,它是对系统行为建模; 从结构上看,它是对系统的体系结构和系统处理的数 据结构建模。
系统行为模型:
结构化的需求分析模型有:
数据流模型,用来描述系统中的数据处理过程。 状态转换模型,用来描述系统如何对事件做出响应。
数据流图举例
假设我们要开发一个学生管理系统。 其中开发小组通过进行进一步的需求调查,明 确了该系统的主要功能是进行学籍管理,包括 学生报到、入学、毕业的管理,学生上课情况 的管理。 通过详细的信息流程分析和数据收集后,生成 了该子系统的数据流图。
将0层 DFD中的加工“1.0报到”分解成1层DFD中的3个子 加工:“ 1.1 核对录取通知书”、“ 1.2 核对体检结果”和 “1.3同意入学”。保留0顶层DFD加工边界中的7个数据流。 随着加工的分解,新增两个数据流“已核对的录取通知书” 和“已核对的体检结果”。
数据流图举例:飞机机票预订系统:旅行社把预订机票的旅客信 息输入机票预订系统。系统为旅客安排航班,打印出取票通知单 (附应交的帐款)。旅客在飞机起飞的前一天凭取票通知等交款 取票,系统检验无误,输出机票给旅客。
旅行社
订票单 分类并检查
有效订票单 订票
航班 取票单 有效取 票单 记账文件 机票准备 账单 记账 取票通知单 航班目录
旅客
机票
机票文件
旅行社
数据流图举例(分层)
设一个工厂采购部每天需要一张定货报表。定货 的零件数据有:零件编号、名称、数量、价格、 供应者等。零件的入库、出库事务通过计算机终 端输入给定货系统。当某零件的库存数少于给定 的库存量临界值时,就应该再次定货。 数据流分析:
名词解释 结构化方法

名词解释结构化方法
“结构化方法”是一种基于系统思维、逻辑分析和组织化原则的问题解决方法。
它通常用于处理复杂问题,包括业务问题、工程问题以及其他需要系统性思考的难题。
结构化方法的核心是将一个问题分解为若干个小问题,然后逐个解决这些小问题,并将解决方案组合起来得到最终的解决方案。
结构化方法有以下几个特点:
1. 分解问题:将复杂问题分解为更简单、更易解决的小问题。
这有助于理清问题的本质,并从整体解决问题的角度出发。
2. 逐步解决:根据问题的复杂程度和优先级,有条不紊地解决一个个小问题。
这可以确保问题解决的连贯性和一致性。
3. 分工合作:结构化方法可用于协调不同团队成员的工作,使他们能够在一个统一的框架下合作解决问题。
4. 改进反馈:在解决问题的过程中,结构化方法促使人们不断改进解决方案,并从实践中不断学习和调整方法。
总之,结构化方法是一种有组织、有系统性的问题解决方法,它通过分解和组合的方式,帮助人们有效地解决复杂问题,并在解决过程中不断改进和学习。
结构化的分析方法

信息系统分析与设计
16
分层DFD示意图
信息系统分析与设计
17
绘制DFD的主要原则
• • • • 明确系统边界 自顶向下,逐步扩展 合理布局 DFD只反映数据流向,逻辑加工,数据存 储,不反映任何技术细节处理方式 • DFD绘制过程,用户参与原则
可行性分析
从经济、技术、社会等方面的 因素考察所要开发的系统的可 能性和必要性。 •功能性需求; •非功能性需求;主要包括性能,如处理 速度、吞吐量、响应时间等,安全性, 可靠性… 建立一个能够满足定义所描述的 用户需求模型,包括过程建模和 信息系统分析与设计 数据建模。
需求分析
系统建模
5
系统分析阶段的主要活动
信息系统分析与设计
18
(a)
பைடு நூலகம்
顶层图
(b)
第0层图
(c)
第一层图
(d)
第二层图
信息系统分析与设计 19
A
B
A
B
重复标记1
重复标记2 重复标记1
重复标记2
X
Y
信息系统分析与设计
X
Y
20
利用重复标记缩短箭线
用户
用户
用户
信息系统分析与设计
21
绘制DFD的主要步骤
(1)确定系统的外部项,也就是数据的源点和汇点;
成分的实际意义,避免空洞的名字
• 编号 按层给加工编号,编号表明该加工处于那一层,以及上下 层父图子图的关系
结构化分析方法分析模型:数据流图( 共46页

0..1
1
Item quantity
1..* Contained
* Stocked-in
关联
1
1
Sale
Store
属性
date time 1
Address name
1 Paid-by
1 Houses
1
1..*
Payment
Captured-on POS
amout
1
商店问题域中的概念(UML 中的类)
• 成员 • 约束 • 关联、属性、操作
动态模型
用来描述系统与时间相关的动态 行为即系统的控制逻辑,表现对象彼 此间经过相互作用后,随时间改变的 不同运算顺序。
动态模型以“事件”(Events)和 “状态”(States)为其模型的主要概 念。
动态模型以状态图形式呈现,
• 事件: 瞬时发生的行为;
事件
抽象概念 过程
规则、手册
记录
目录 金融工具、服务机构
举例
销售、会议 出航、着陆、坠机
商店 机场 退货政策、雇员手册 取消策略、修理手册 收据、分类帐目、合同 维护日志 产品目录、零件目录
信用卡、股票
POS系统问题域的候选概念
•POS机(POS) •商品项(Item) •商店(Store) •销售项(Sale) •支付(Payment) •产品目录(ProductCatalog) •产品规格说明(ProductSpecification) •销售项条目(SalesLineItem) •出纳员(Cashier) •顾客(Customer) •管理员(Manager)
建立概念模型(UML中的类图)
•确定并定义类 •建立关联 •添加属性 •描述系统行为:系统顺序图等
解释结构模型法 -回复

解释结构模型法-回复什么是解释结构模型法?解释结构模型法,也被称为解构模型法或者分析结构模型法,是一种学术研究方法,用于分析和解释各种文本资料和信息,以便理解其深层次的含义和内在结构。
该方法最早在文学研究中被提出,随后逐渐扩展到其他学科领域,如社会科学、哲学等领域。
解释结构模型法的目的是通过分解和解构文本,找出其中的内在逻辑和关系,以便揭示其真实意义和内涵。
该方法在研究过程中通常涉及以下几个步骤:定义研究问题、搜集文本资料、分析文本结构、解释文本意义、归纳总结结论。
下面将逐步探讨每个步骤的具体内容。
首先,定义研究问题是解释结构模型法的第一步。
研究者需要明确所研究的文本资料类型和研究目的,并制定明确的研究问题。
例如,在文学研究中,研究者可能要研究一部小说中的角色关系和情节发展。
其次,搜集文本资料是解释结构模型法的第二步。
研究者需要收集相关文本资料,这些资料可以是书籍、文章、采访记录等。
在选择文本资料时,研究者应该考虑其代表性和可比性,以确保分析结果的可靠性和有效性。
第三,分析文本结构是解释结构模型法的关键步骤。
研究者需要对文本进行分类、编码和分解,以便揭示其内在的结构和关系。
这可以通过使用文本分析软件、创建概念模型或者制作思维导图等方法来实现。
例如,在研究一部小说时,研究者可以分析故事情节、角色之间的关系、情节发展等。
接下来,解释文本意义是解释结构模型法的重要步骤。
在此阶段,研究者需要识别文本中的主题、隐含意义和价值观,并进行解读和解释。
这需要参考文本本身、作者的背景和历史背景等相关信息。
例如,研究者可能会通过解析小说中的象征意义、隐喻和象征物等元素来解释小说的意义。
最后,归纳总结结论是解释结构模型法的最后一步。
在这一阶段,研究者需要对分析和解释的结果进行综合和总结,以便得出结论和理论观点。
这些结论可能与研究问题相关,也可能对更广泛的学术研究领域具有启示和贡献。
总体而言,解释结构模型法是一种有力的学术研究方法,可以帮助研究者深入理解文本资料的内涵和含义。
在结构化教学中建构数学模型

在结构化教学中建构数学模型数学模型是将实际问题用数学语言描述和解决的方法之一。
它能够帮助我们理解和分析真实世界中的问题,进而提出解决方案。
在数学教学中,建构数学模型有助于培养学生的数学思维和解决问题的能力。
本文将介绍在结构化教学中如何建构数学模型。
1. 定义问题:在建构数学模型之前,首先要明确问题的定义。
这个问题可以是一个真实世界中的实际问题,也可以是一个抽象的数学问题。
可以选择解决一个城市的交通拥堵问题,或者是解决一个数学方程组的问题。
2. 了解背景知识:在建构数学模型之前,需要了解与问题相关的背景知识。
这些知识可以来自数学、物理、经济、生物等学科。
通过了解背景知识,可以更好地理解问题的本质和相关的概念。
3. 建立数学模型的基本假设:在建构数学模型之前,需要做一些基本假设。
这些假设有助于简化问题,并限制模型的适用范围。
在解决交通拥堵问题时,可以假设道路的状况不会随时间变化。
4. 选择适当的数学方法和工具:在建构数学模型时,需要选择适当的数学方法和工具。
这些方法和工具可以是代数、几何、微积分、概率论等。
通过选择适当的方法和工具,可以更好地解决实际问题。
5. 建立方程或不等式:在建构数学模型时,需要建立描述问题的方程或不等式。
这些方程或不等式可以通过问题的定义和基本假设得出。
在解决交通拥堵问题时,可以建立描述交通流量和拥堵程度的方程。
7. 分析和解释结果:在求得数学解之后,需要对结果进行分析和解释。
这可以通过数据分析、图像分析、推理推论等方法实现。
分析和解释结果能够帮助我们理解问题的本质,并提出解决方案。
8. 验证模型的可靠性:在建构数学模型之后,需要验证模型的可靠性。
这可以通过与真实数据进行对比,或者通过对模型的输出进行敏感性分析实现。
验证模型的可靠性可以帮助我们判断模型的适用范围和有效性。
9. 优化模型和解决方案:在建构数学模型之后,可以对模型进行优化,以得到更好的解决方案。
优化模型可以通过调整模型的参数或假设,或者通过引入新的限制和条件实现。
解释结构模型

所谓结构模型,就是应用有向连接图来描述系统各要素间的关系,以表示一个作为要素集合体的系统的模型,图3-1所示即为两种不同形式的结构模型。
图3-11 有向连接图
图3-11所示有向连接图的邻接矩阵A可以表示如下:
邻接矩阵有如下特性:
(1)矩阵A的元素全为零的行所对应的节点称为汇点,即只有有向边进入而没有离开该节点。如图3-11中的S1点即为汇点。
(2)矩阵A的元素全为零的列所对应的节点称为源点,即只有有向边离开而没有进入该节点。如图3-11中的节点S4即为源点。
仍以图3-11所示的有向连接图为例,则有
矩阵 描述了节点间经过长度不大于1的通路后的可达程度。接着,设矩阵 = ,也即将 平方,并用布尔代数运算规则(即0+0=0,0+1=1,1+0=1,1+1=1,0 0=0,0 1=0,1 1=1)进行运算后,可得矩阵
矩阵A2描述了各节点间经过长度不大于2的通路后的可达程度。
(4)根据要素明细表构思模型,并建立邻接矩阵和可达矩阵。
(5)对可达矩阵进行分解后建立结构模型。
(6)根据结构模型建立解释结构模型。
图3-5所示即为ISM工作程序3~6步过程示意图
图3-5 ISM工作程序图
3.2.2图与矩阵分析
在实际生产和生活中,人们为了反映事物之间的关系,常常在纸上用点和线来画出各式各样的示意图。为便于介绍解释结构模型法,首先需要了解图及其矩阵表示的一些基本概念和基本知识。
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(三)建立递阶结构模型的规范方法
建立反映系统问题要素间层次关系的递阶结构模型,可在可 达矩阵M的基础上进行,一般要经过区域划分、级位划分、 骨架矩阵提取和多级递阶有向图绘制等四个阶段。这是建立 递阶结构模型的基本方法。 现以例1所示问题为例说明: 与图一对应的可达矩阵(其中将Si简记为i)为:
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系统要素Si的可达集R(Si) 、先行集A(Si) 、 共同集C (Si)之间的关系如图2所示:
R(Si) A(Si)
C (Si)
Si
图2 可达集、先行集、共同集关系示意图
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④ 起始集B(S)和终止集E(S)。系统要素集合S的起始集
A =〔aij〕 式中aij= 1, 当线段从Pi向着Pj(即Pi 对Pj有影响时)
0, 当Pi 对Pj无影响(关系)时 邻接矩阵与有向图(关系图)有一 一对应的关系。 例1: 某系统由七个要素( S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7)组成。经过两两判断
认为: S2影响S1、 S3影响S4、 S4影响S5、 S7影响S2、 S4和S6相互影响。
概述——模型的分类与模型化的基本方法
模型化的基本方法: 机理法或分析方法(A22,B1,B3,C2,D21) 实验方法:拟合法——“理论”导向 经验法——“数据”导向 (A22,B1,C2,D21) 模拟法——“计算机”或“实物”导 向 (A3,A4,B2,C3,D1,D23) 专家法或老手法(A21,B4,C1,D22) ……
2
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0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 1 0
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图一
0 0 0 1 0 0 0
M=
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0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
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邻接矩阵的特性: (1)全零行对应的点为汇点(无线段离开该点),即系统的输出单 元; (2)全零列对应的点为源点(无线段进入该点),即系统的输入单 元; (3) 对应于每点的行中的1的数目就是离开该点的线段数; (4) 对应于每点的列中的1的数目就是进入该点的线段数。 原则:按行,看出去的箭头(1);按列,找进来的箭头(1)。 ②由邻接矩阵 可达矩阵 强连接性:关系图中,Pi与Pj的关系具有对称性 对于由n个单元组成系统(P1,P2,…,Pn)的关系图,元素为 mij= 1, 如果从Pi经若干支路到达Pj;
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1 1 2 3 M= 4 5
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是在S中只影响(到达)其他要素而不受其他要素影响(不被 其他要素到达)的要素所构成的集合,记为B(S)。 B(S) 中的要素在有向图中只有箭线流出,而无箭线流入,是系统 的输入要素。其定义式为: B(S)= { Si | Si ∈S, C(Si)= A(Si) , i= 1,2,„,n } 如在于图1所对应的可达矩阵中, B(S)={S3,S7}。 当Si为S的起始集(终止集)要素时,相当于使图2中的阴 影部分C(Si)覆盖到了整个 A(Si)( R(Si))区域。 这样,要区分系统要素集合S是否可分割,只要研究系统 起始集B(S)中的要素及其可达集(或系统终止集E(Si)中 的要素及其先行集要素 )能否分割(是否相对独立)就行了。
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1 1 0 0 0 0 1
0 1 0 0 0 0 1
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图的基本概念
1、有向连接图:由若干节点和有向边连接而成的图象。 2、回路:有向连接图的两个节点之间的边多于一条时,两节点的边就构成 了回路。 3、环:一个节点的有向边若直接与该节点相连接,则就构成了一个环。
4、树:当图中只有一个源点或者只有一个汇点的图称为树。树中两相邻节 点间只有
一条通路与之相连,不允许有回路或环存在。 5、关联树:指在节点上带有加权值W,而在边上有关联值r的树称做关联树。
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①有向图与邻接矩阵 有向图:结点(顶点),边(支路、弧),作用方向(箭头表示)
如果单元Pi 对单元Pj有影响,则Pi Pj
对于有n个单元的系统(P1,P2,…,Pn),定义邻接矩阵A如下:
概述
3.建模一般过程
(1)明确建模目的和要求; (2)弄清系统或子系统中的主要因素及其相互关系 ; (3)选择模型方法; (4)确定模型结构; (5)估计模型参数; (6)模型试运行; (7)对模型进行实验研究; (8)对模型进行必要修正。
几种典型的系统模型
1. 2. 3. 4. 5.
ISM(Interpretative Structural Modeling) SS (State Space) SD (System Dynamics) CA (Conflict Analysis) 新进展——软计算或“拟人”方法(人工神经 网络、遗传算法等); 新型网络技术(Petri网等); ……
P5
P3
P4 1 1
2 3 4 5
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补充:系统模型与模型化
概述 解释结构模型(ISM)
一.概述
1.基本概念及意义
• 模型——对现实系统抽象表达的结果。
应能反映(抽象或模仿)出系统 某个方面的组成部分(要素) 及其相互关系。
概述
• 模型化——构建系统模型的过程及方法。
要注意兼顾到现实性和易处理性。
意义及特点: 对系统问题进行规范研究的基础和标志; 经济、方便、快速、可重复,“思想”或“政策 ”试验; 经过了分析人员对客体的抽象,因而必须再拿到 现实中去检验。
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描述系统与环境的相互能动性 目的 确定系统行为与目标间关系 定量表达系统行为及性能指标
系统模拟与预测 数学规划和系统优化技术 经济效果分析方法
1.结构模型 表明系统各单元间相互关系的宏观模型,是系统结构的图形或数学
表示
系统结构={所论系统单元全体,单元间的联系或关系}
1.概念
结构→结构模型→结构模型化→结构分析
2.系统结构表达及分析方法
理解系统结构的概念(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)这两种常用的 表达方式。
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比较有代表性的系统结构分析方法有:关联树(如问 题树、目标树、决策树)法、解释结构模型化( ISM )方 法、系统动力学(SD)结构模型化方法等。 本部分要求大家主要学习和掌握 ISM 方法(实用化方 法、规范方法)。
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利用起始集B(S)判断区域能否划分的规则如下: 在B(S)中任取两个要素bu、bv: ① 如果R(bu)∩ R(bv)≠ψ (ψ 为空集),则bu、bv及 R(bu)、 R(bv)中的要素属同一区域。若对所有u和v 均有此结果(均不为空集),则区域不可分。 ② 如果R(bu)∩ R(bv)=ψ ,则bu、bv及R(bu)、 R (bv)中的要素不属同一区域,系统要素集合S至少可 被划分为两个相对独立的区域。 利用终止集E(S)来判断区域能否划分,只要判定“A (eu)∩ A(ev)” (eu、ev为E (S)中的任意两个要 素)是否为空集即可。 区域划分的结果可记为: ∏(S)=P1,P2,„,Pk,„,Pm (其中Pk为第k个相对独立区域的要素集合)。经过区域 划分后的可达矩阵为块对角矩阵(记作M(P))。
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① 可达集R(Si)。系统要素Si的可达集是在可达矩阵或有向
图中由Si可到达的诸要素所构成的集合,记为R(Si)。其 定义式为: R(Si)= { Sj | Sj∈S,mij = 1,j = 1,2,„,n } i = 1,2,„,n ② 先行集A(Si)。系统要素Si的先行集是在可达矩阵或有向 图中可到达Si的诸要素所构成的集合,记为A(Si)。其定 义式为: A(Si)= { Sj | Sj∈S,mji = 1,j = 1,2,„,n } i = 1,2,„,n ③ 共同集C (Si)。系统要素Si 的共同集是Si在可达集和先 行集的共同部分,即交集,记为C (Si) 。其定义式为: C(Si)= { Sj | Sj∈S,mij = 1, mji = 1, j = 1, 2,„,n } i = 1,2,„,n
为方便,假定任何Pi到它本身是可达的,则应再加一单位矩阵I,即 M=I ∪ A ∪ A2 ∪ „ ∪ An 对任何正整数n: (I ∪ A)n≡I ∪ A ∪ A2 ∪ „ ∪ An(数学归纳 法可证) Warshall算法由邻接矩阵A产生可达矩阵M(计算机程序)。 可达矩阵表明了各点经长度不大于n-1的路的可达情况M2=M 可达矩阵的转移特性,即aRb٨bRc aRc