系统模型与模型化新选

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复杂系统的理论模型

复杂系统的理论模型

复杂系统的理论模型引言复杂系统是由相互作用的多个元素组成的系统,具有非线性、动态和自适应等特点。

理解和研究复杂系统的行为是许多学科领域的重要课题,例如物理学、生物学、社会学等。

本文将介绍复杂系统的理论模型,包括网络模型、智能体模型和进化模型等。

网络模型小世界网络小世界网络是一种介于规则网络和随机网络之间的模型。

它具有高聚集性和短平均路径的特点,能够很好地模拟许多现实世界中的复杂系统,如社交网络和神经网络等。

小世界网络的生成过程可以通过“重连”机制实现,即在规则网络的基础上,以一定的概率重新连接网络中的节点,使得网络具有更好的小世界性质。

无标度网络无标度网络是一种节点度数遵循幂律分布的网络模型。

在无标度网络中,只有少数节点具有极高的度数,而大多数节点的度数较低。

这种网络模型能够很好地模拟一些实际系统的特点,如互联网和蛋白质相互作用网络等。

无标度网络的生成机制可以通过优先连接机制实现,在每次增加新节点时,倾向于连接已有节点度数较高的节点。

阻尼网络阻尼网络是一种网络模型,节点之间通过连接进行信息传递,但每个节点都有一定的概率遗忘或丢失信息。

这种网络模型可以很好地描述现实世界中某些系统的特性,如人类记忆和信息传递系统等。

阻尼网络的研究可以通过网络传播模型、信息丢失模型等多个方面进行。

智能体模型有限状态机有限状态机是一种常见的智能体模型,它包含一组有限个状态和状态之间的转移规则。

有限状态机模型可以用于描述系统的决策过程和行为变化等,常用于模拟人工智能、自动控制以及计算机算法等领域。

神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的模型,它由多个互连的神经元单元组成。

神经网络模型可以进行学习和适应,能够模拟复杂系统中的非线性和动态性质。

神经网络在机器学习、模式识别和数据挖掘等领域得到广泛应用。

进化算法进化算法是一种基于进化过程的智能体模型,它通过选择、交叉和变异等操作对解空间中的个体进行搜索和优化。

进化算法能够自主学习和适应环境,适用于复杂系统中的优化问题,如遗传算法和粒子群优化算法等。

如何设计一个高效的AI技术驱动的自动化系统

如何设计一个高效的AI技术驱动的自动化系统

如何设计一个高效的AI技术驱动的自动化系统一、引言AI技术的快速发展和广泛应用,为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。

在工业生产、物流管理、市场营销等领域,人们越来越需要设计出高效的AI技术驱动的自动化系统。

本文将从几个方面探讨如何设计这样一个系统。

二、明确需求和目标在开始设计之前,首先要明确需求和目标。

不同行业和不同场景中对于自动化系统的需求有所差异,有些可能更注重效率提升,有些可能更注重成本控制。

因此,在明确需求和目标后,才能更好地进行系统设计。

三、数据采集与分析一个高效的AI技术驱动的自动化系统离不开准确可靠的数据采集与分析。

通过传感器等设备采集到大量实时数据后,需要进行有效的数据存储与处理。

利用机器学习和深度学习等算法对这些数据进行分析,并根据分析结果做出相应决策,从而实现自动操作与控制。

四、模型选择与优化在设计自动化系统时需要选择合适的AI模型来处理数据并作出决策。

对于不同的场景,可以采用分类、回归、聚类等多种模型。

在选择模型的同时,还要注重模型优化,通过改进算法和调整参数来提高模型的性能和准确度。

五、系统集成与控制设计一个高效的AI技术驱动的自动化系统需要考虑系统的整合和控制问题。

不同子系统之间的信息交互和协同工作对于整个系统的运行效率至关重要。

因此,需要设计适合的通信协议和数据格式,并建立良好的信息流畅机制。

六、性能监控与优化一旦自动化系统投入使用,就需要进行性能监控与优化。

通过实时监测各个环节的运行状态和性能指标,及时发现问题并采取相应措施进行优化。

可以利用数据可视化技术将监测结果直观地展示出来,方便用户进行查看和分析。

七、安全保障在设计高效的AI技术驱动的自动化系统时,安全问题必须得到充分考虑。

由于自动化系统涉及到大量敏感数据和关键操作,必须采取有效措施保障数据安全以及防范恶意攻击。

可以通过加密、权限控制和网络隔离等手段来提高系统的安全性。

八、用户体验和人机交互设计一个高效的AI技术驱动的自动化系统还要注重用户体验和人机交互。

机器学习自动调参系统 智能化模型优化新选择

机器学习自动调参系统 智能化模型优化新选择

机器学习自动调参系统智能化模型优化新选择机器学习自动调参系统:智能化模型优化新选择随着人工智能技术的快速发展,机器学习在各个领域中都发挥着越来越重要的作用。

然而,要得到一个优秀的机器学习模型并非易事。

模型的性能往往会受到参数的设定和调优策略的影响。

幸运的是,近年来,机器学习自动调参系统逐渐成熟起来,为模型优化提供了新的选择。

一、机器学习的自动调参问题在机器学习中,模型的性能往往依赖于参数的选择。

然而,参数的搜索空间往往庞大且复杂,仅仅通过人工调整参数往往是低效且耗时的。

而机器学习自动调参系统通过智能化的优化算法,能够自动搜索最优的参数组合,从而提高模型的性能。

二、机器学习自动调参系统的原理机器学习自动调参系统的核心在于优化算法的选择。

常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。

这些算法通过不同的搜索策略,能够在参数空间中搜索到最佳的参数组合。

此外,自动调参系统通常还会结合交叉验证和评估指标,来评估每个参数组合的性能,并进行参数的迭代优化。

三、机器学习自动调参系统的应用机器学习自动调参系统在实际应用中发挥着重要的作用。

比如,在图像识别任务中,通过自动调参系统可以找到最佳的卷积核大小、步长等参数组合,从而提高图像分类准确率。

在自然语言处理任务中,通过自动调参系统可以优化词嵌入模型的维度、学习率等参数,从而提高文本分类的性能。

此外,自动调参系统还可以应用于回归分析、聚类分析等多种机器学习任务。

四、机器学习自动调参系统的优势与挑战相对于传统的人工调参方法,机器学习自动调参系统具有以下优势:1. 提高效率:自动调参系统能够快速搜索最佳参数组合,减少了人工调参的时间成本。

2. 提高性能:自动调参系统通过智能化的优化算法,能够找到更优的参数组合,从而提高模型的性能。

然而,机器学习自动调参系统也面临一些挑战:1. 参数空间搜索问题:参数空间庞大且复杂,搜索最优解的效率有待进一步提高。

2. 过拟合问题:自动调参系统容易过度拟合训练集,导致在测试集上的性能下降。

系统模型与系统建模方法

系统模型与系统建模方法

系统模型与系统建模方法在信息系统领域,系统模型是描述系统各个组成部分及其之间关系的抽象表示。

而系统建模方法是指使用一套规范化的方法论和技术,以图、表、图形界面等方式,对系统进行描述、分析和设计的过程。

系统模型和系统建模方法是系统工程学的重要核心内容,有助于理清系统内部结构和相互关系,为系统设计和优化提供指导。

一、系统模型系统模型是对系统进行概念化和抽象化的表示,它可以是一个图形、图表、符号等,以直观、简洁、形象的方式反映系统的实质内容和内部关系。

常用的系统模型包括输入-输出模型、流程图、数据流图等。

下面分别介绍几种常见的系统模型:1.输入-输出模型:这种模型通过输入和输出来表示系统的功能和性能特征。

输入是系统接受的外部信息,输出是系统对外部环境的作用反馈,通过对输入和输出的研究和分析,可以推导出系统的功能和性能。

这种模型适用于描述关注系统的外部特性,而对内部结构关注较少的情况。

2.流程图:流程图是一种图形化的方式,通过表示系统处理过程中各个阶段和活动之间的关系,来描述系统的内部流程和交互情况。

流程图通常包括起始节点、中间过程、决策节点和结束节点等,通过这些节点之间的连接和条件逻辑,可以清晰地表示系统的工作流程。

3.数据流图:数据流图是表示系统中数据传输和处理的一种模型,它通过用箭头和圆圈等符号表示数据的流动和处理过程来描述系统的信息流。

数据流图常常包括数据流、处理过程和数据存储等组成部分,通过不同部分之间的连接和传输关系,可以描述系统的数据传递和处理过程。

系统建模方法是系统工程学的核心方法论,它通过一套规范化的流程和技术,辅助工程师对系统进行描述、分析和设计。

系统建模方法通常包括以下几个方面:1.需求分析方法:需求分析是系统工程的第一步,它通过对用户需求的调查、采集和整理,明确系统的功能和性能需求,为系统的后续设计和实施提供指导。

需求分析的方法包括面谈、问卷调查、头脑风暴等,通过这些方法可以充分了解用户的需求,从而为系统设计提供合理的需求基础。

九大思维模型详解

九大思维模型详解

九大思维模型详解思维模型是指人们在思考问题时所采用的一种思维方式或模式,可以帮助人们更有效地解决问题、理清思路。

在日常生活和工作中,不同的思维模型适用于不同的情况和问题,掌握多种思维模型可以帮助我们更好地应对复杂多变的挑战。

本文将详细介绍九大常用的思维模型,分别是逻辑思维模型、创造性思维模型、系统思维模型、批判性思维模型、视觉化思维模型、概念化思维模型、情感化思维模型、实践化思维模型以及综合思维模型。

逻辑思维模型是我们在日常生活和工作中最常用的思维方式,它强调观点之间的逻辑关系,注重证据和推理的合理性。

在逻辑思维模型中,我们需要清晰地列出前提、推理过程和结论,避免逻辑错误和谬误。

通过逻辑思维模型,我们可以更好地分析问题、评估信息、做出正确的决策。

创造性思维模型则是帮助我们发散思维、开拓思路、寻找新的解决方案的思维方式。

在创造性思维模型中,我们可以运用各种技巧和方法,如头脑风暴、类比、侧写等,激发灵感,培养创造力,解决问题。

创造性思维模型需要我们有勇气打破常规,敢于冒险尝试,不断创新。

系统思维模型则是一种综合性的思维方式,它强调整体观念和相互作用。

在系统思维模型中,我们需要考虑问题的全貌、结构和关系,避免片面性和片段思维。

通过系统思维模型,我们可以更好地理解复杂系统的运作规律、找到系统间存在的联系,解决问题,提高效率。

批判性思维模型是帮助我们分析、评价和辨别信息真假、优劣的一种思维方式。

在批判性思维模型中,我们需要审查信息的来源、真实性和可信度,分辨偏见和假设,虑解决问题,做出明智的选择。

视觉化思维模型是通过图像、图表、画图等可视化手段来帮助我们理解问题、展示思路、传达信息的思维方式。

视觉化思维模型可以帮助我们更直观地表达和交流思想,提高信息传达的效果和吸引力。

概念化思维模型则是通过概念、概念模型、分类等方式来帮助我们归纳、总结、理清思路的一种思维方式。

概念化思维模型可以帮助我们更好地理解问题的本质、把握问题的关键,从而更好地解决问题。

模型量化体系结构-概述说明以及解释

模型量化体系结构-概述说明以及解释

模型量化体系结构-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:模型量化体系结构是指通过将模型和量化方法结合起来,设计出一套完整的体系结构来解决实际问题。

在当今信息时代,数据量急剧增加,模型和算法的发展也日新月异,如何有效地利用这些资源成为了每个组织和个人都需要面对的挑战。

模型量化体系结构的出现,为我们提供了一种新的思路和方法,可以帮助我们更好地利用数据和模型来进行决策和分析。

在本文中,我们将探讨模型的概念、量化方法以及如何设计一个完整的体系结构来支撑模型的应用和发展。

通过对这些内容的深入剖析,我们希望能够为读者提供一些实用的思路和方法,帮助他们在实际工作中更好地应用模型量化体系结构,并取得更好的效果。

1.2 文章结构文章的结构主要分为三个部分:引言、正文和结论。

在引言部分,将对模型量化体系结构的背景和意义进行介绍,包括概述模型量化的概念和发展背景,论述模型量化在实际应用中的重要性和必要性,以及本文研究的目的和意义。

在正文部分,将分为三个部分进行详细的探讨。

首先,在模型概念部分,将介绍模型的基本概念和分类,说明模型在实际应用中的作用和价值。

其次,在量化方法部分,将介绍模型量化的基本方法和技术,探讨如何将模型进行量化处理以提高其准确性和可靠性。

最后,在体系结构设计部分,将介绍如何设计和构建一个完整的模型量化体系结构,包括组成部分和各部分之间的关系。

在结论部分,将对全文进行总结,强调模型量化体系结构的应用价值和未来发展方向,展望模型量化在实际应用中的潜力和前景。

1.3 目的本文的目的是探讨模型量化体系结构的设计和应用,旨在为研究人员和实践者提供一个系统化的方法,以更好地理解和应用模型量化技术。

通过分析模型概念、量化方法和体系结构设计,我们将深入探讨如何建立一个完善的模型量化体系结构,以提高模型的性能和效率。

同时,本文还将探讨模型量化在各个领域的应用价值,展望未来模型量化技术的发展方向,为读者提供一个全面了解和投入研究的指导。

了解模型选择和模型融合的策略

了解模型选择和模型融合的策略

了解模型选择和模型融合的策略模型选择和模型融合策略是机器学习领域中关键的技术,它们对于提高模型性能和泛化能力起着至关重要的作用。

本文将深入探讨模型选择和模型融合的策略,帮助读者全面了解这两个重要概念。

首先,模型选择是指在众多可用模型中选择最优模型,以尽可能准确地对数据进行建模和预测。

模型选择的策略包括简单的基于经验的方法和更复杂的基于数据和算法的方法。

从经验的角度来看,模型选择可以基于领域知识和专业经验,选择适合特定问题的模型。

这种方法非常依赖于实践经验和专业判断,对于经验丰富的专家来说可能效果很好,但对于新手来说可能更难掌握。

基于数据和算法的方法中,我们通常将数据分为训练集和测试集,通过在训练集上训练不同的模型,然后在测试集上评估它们的性能表现。

常见的模型选择策略有交叉验证、网格搜索和特征选择等。

交叉验证是一种常用的模型选择方法,它将数据集分为K个子集,每次使用K-1个子集作为训练集,剩余的一个子集作为验证集。

重复K次,每次选取不同的验证集,然后取K次结果的平均值作为模型性能的评估指标。

这种方法可以有效地减小训练集和测试集的方差,提高模型选择的准确性。

网格搜索是一种系统地遍历模型参数空间以找到最佳参数组合的方法。

它通过对每个参数进行不同取值的组合,然后评估模型在验证集上的性能,选择表现最好的参数组合作为最终模型的参数。

这种方法可以自动化地寻找最佳参数,但计算复杂度较高。

另外,特征选择也是一种重要的模型选择策略。

在实际问题中,数据可能存在大量冗余或无意义的特征,这会影响模型的性能。

特征选择的目标是从原始特征空间中选择一组最具有代表性的特征,以提高模型的性能和泛化能力。

常见的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。

在模型选择的基础上,模型融合是进一步提高模型性能和泛化能力的关键步骤。

模型融合通过结合多个基学习器的预测结果,得到一个更准确、更鲁棒的整体预测。

常见的模型融合策略包括平均法、投票法和堆叠法等。

智能决策系统中的模型开发方法与实践指南

智能决策系统中的模型开发方法与实践指南

智能决策系统中的模型开发方法与实践指南智能决策系统是一种基于人工智能技术的应用系统,能够通过数据分析和模型建立来辅助人们做出决策。

在当今信息爆炸的时代,企业面临着大量的数据和信息,如何利用这些数据为企业决策提供科学依据成为了一项关键任务。

模型的开发是智能决策系统的核心,本文将介绍智能决策系统中的模型开发方法和实践指南。

1. 数据预处理与准备在模型开发之前,首先需要对原始数据进行预处理和准备。

数据预处理的目的是清理和整理数据,使其符合模型的建模要求。

这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

另外,需要对数据进行特征选择和特征编码等处理,以便能够更好地使用这些特征进行模型训练。

2. 模型选择与建模在模型选择过程中,需要根据业务需求和数据特点选择适合的模型。

常用的模型包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。

选择模型时要考虑模型的可解释性、准确性、计算效率等方面的因素。

模型建模是模型开发的核心步骤。

首先,需要将数据集划分为训练集和测试集,用训练集对模型进行训练,用测试集评估模型性能。

在训练过程中,可以采用交叉验证等技术来优化模型。

此外,还可以使用一些算法调优的方法,如网格搜索、遗传算法等来寻找最佳的超参数组合。

3. 模型评估与优化在模型开发的过程中,模型的评估和优化至关重要。

评估模型的性能可以采用各种指标,如准确率、召回率、F1值等。

根据评估结果,可以对模型进行进一步的优化,如调整阈值、增加特征、修改模型结构等。

4. 模型部署与管理经过评估和优化的模型可以部署到智能决策系统中进行实际应用。

在模型部署过程中,需要考虑模型的计算资源需求、数据接口和输出展示等问题。

另外,为了保证智能决策系统的稳定性和安全性,还需要设计合理的模型管理策略,如定期更新模型、监控模型性能等。

5. 持续改进与迭代随着业务需求的变化和数据的更新,模型的性能可能会下降。

因此,持续改进和迭代是模型开发的重要环节。

通过不断地收集新数据、优化模型和重新训练模型,可以保持模型的准确性和适应性。

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通用、专用
9 数学模型的分类 按变量形式分类
确定性、随机性、连续型、 离散型
按变量之间的关系分类
代数方程、微分方程、概 率统计、逻辑
系统模型的分类
物理模型
数学模型
现实 比 相 文 网 图 逻 解 实体 例 似 字 络 表 辑 析 模模 模 模 模 模 模 模 模 型型 型 型 型 型 型 型 型
研究速度
• 例4-1
某经 影系过响统S两5由两、七判S7个断影要认响素为S2(:、SSS124,影和S响S26S,相1…、互,S影3S影响7)响。组S这4成、样。S,4 该系统的基本结构可用要素集合S和二元关系 集合Rb来表达,其中:
S = {S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7} Rb = {(S2,S1),(S3,S4),(S4,S5),
陆地C
岛A
半岛B
陆地D
七桥问题
几何模拟
C
A
B
D
一笔画问题(用图论 方法可知无解)
4.模型的简化
• 减少变量,去掉次要变量。 • 改变变量性质(如连续变量离散化) • 合并变量 • 改变函数关系 • 改变约束条件。 • ……
几种典型的系统模型
1. ISM(Interpretative Structural Modeling)
缩减可达矩阵
• 在可达矩阵中存在两个节点相应的行、列 元素值分别完全相同,则说明这两个节点 构成回路集,只要选择其中的一个节点即 可代表回路集中的其他节点,这样就可简 化可达矩阵,称为缩减可达矩阵。
邻接矩阵示例
S1 汇点
0 0 0 0 0 0
0
0
1
0
0
0
1 1 0 0 0 0
a A
ij 0
• 二元关系的传递性:
– 通常二元关系具有传递性,即: –如果SiRSj ,且 SjRSk ,则有 SiRSk
• 强连接关系
–如果对某两个要素,既有SiRSj ,又有SjRSi ,即Si与 Sj和Sj和Si互有关系,则称这种相互关联的二元关系为 强连接关系,具有强连接关系的各要素之间存在互替 性。
G=(V,E)
次:一个点关联的边数称为该点的次。
链:是一个点、边交错序列, 如( v1,e2,v2,e3,v4). 中间点 圈:链中,若起始点和终了点是同一个点,则称为圈。 例如(v1,e2,v2, e3,v4,e4,v3,e1,v1)。
v1
e2
v2

e1
v5 e6
e5
e7
e8
e3
v6
v3 e4 v4
0
1
0
1
1
S2
S3
S5
S6
1 0 0 0 0 0
1
0
0
0
0
0
S4 源点
ISM的工作程序
• 组织实施ISM的小组。 • 设定问题。 • 选择构成系统的要素。 • 根据要素明细表作构思模型,并建立邻接矩阵和
可达矩阵。 • 对可达矩阵进行分解后建立结构模型。 • 根据结构模型,在各个要素位置填上对应的文字

建立可 达矩阵 (M)和缩
减 矩阵 (M/)
矩阵 层次 化处
理 (ML/)
绘制 多级 递阶 有向

建立 解释 结构 模型
分析 报告
比较/ F 学习
初步分析
规范分析
综合分析
ISM实用化方法原理图
ISM
图的基本概念
v1
e2
v2

e1
e6
v5 e5
e9 e7
e8
e3
v6
e10
v3
e4
v4
图: 由点和点与点 之间的连线组成。若 点与点之间的连线没 有方向,称为边,由 此构成的图为无向图。
2. SS (State Space)
3. SD (System Dynamics)
4. CA (Conflict Analysis)
5. 新进展——软计算或“拟人”方法(人工神经
6.
网络、遗传算法等);
7.
新型网络技术(Petri网等);
8.
……
结构模型化技术
结构模型化基础
结构分析:是系统分析的重要内容,是对 系统全面认识的基础,是系统优化分析、设 计与管理的基础。
无向图的邻接矩阵是对称矩阵。
v5
v1
v4
v2
v3
其邻接矩阵为:
0 1 0 1 1
0
0
1
1
0
A 1 0 0 0 1
0
0
1
0
0
0 0 0 1 0
系统结构的基本表达方式
• 集合表达 • 有向图表达 • 矩阵表达
系统结构的集合表达
• 某系统由n个要素(S1,S2,…,Sn)组成。 其集合为S,则有:
若点与点之间的连
线有方向,称为弧, 由此构成的图为有向 图。 D=(V,A)

树:一个无圈的连通图称为树。树图G=(V,E) 的点数记为p,边数记为q,则q=p-1。
例如
图的矩阵表示
一个图非常直观,但是不 容易计算,特别不容易在计算 机上进行计算,一个有效的解 决办法是将图表示成矩阵形式, 通常采用的矩阵是邻接矩阵。
• 为便于表达所有要素之间的二元关系,我们把满 足而某把种 系二 统元 中关 的系 二S元iR关Sj系的的要集素合对记记为为( Si,Sj),
R b { ( S i,S j)( S i,S j) S ,S iR S j,i 、 j = 1 ,2 ,...n }

一般情况下,( 的要素对。
Si,Sj)和
2.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。
3. 建模的主要方法
(1)推理分析法(“白箱”问题) (2)实验法(“黑箱”或“灰箱”问题) (3)混合法 (4)老手法 (5)辩证法 (6)……
系统模型的分类
序号
分类原则
模型种类
1 按建模材料不同
抽象、实物
2 按与实体的关系 3 按模型表征信息的程度
形象、类似、数学 观念性、数学、物理
4 按模型的构造方法 5 按模型的功能
理论、经验、混合
结构、性能、评价、最优 化、网络
6 按与时间的依赖关系
静态、动态
7 按是否描述系统内部特性
黑箱、白箱
8 按模型的应用场合
图的矩阵表示法
邻接矩阵表示图的顶点之间的邻接关系,它是一 个nxn的矩阵,如果两个顶点之间有边相连时,记 为1,否则为0。
图G=(V,E),构造矩阵
A(aij)nn, 其中
1
aij
0
[vi,vj]E 其它
称矩阵A为G的邻接矩阵。
4 v2
2
v1
5
6 v4
3
v3 4
v1 v2 v3 v4 v1 0 1 1 1 v2 1 1 1 0 v3 1 1 0 1 v4 1 0 1 0
• Interpretative structural modeling,简称ISM • 特点是,将系统构造成一个多级递阶的结构模型,
最后用文字加以解释说明。 • 可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良
好结构关系的模型。
ISM实用化方法
设定 问题 、形 成意 识模

找出 影响 要素
要素 关系 分析 (关 系图

S={S1,S2,…,Sn}
• 系统中诸多要素有机的联系在一起,并且
一般都以两个要素间的二元关系为基础。
系统中两要素(Si,Sj)之间的二元关系Rij (简记为R)存在以下几种情况:影响关系、
因果关系、先后关系、隶属关系……
一般的,二元关系存在以下几种情形:
• SiRSj ,即Si与Sj有某种关系。 • SiRSj ,即Si与Sj无该种关系。 • SiRSj ,即Si与Sj的关系不确定。
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)。
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。
• 描述形式:有向连接图、矩阵形式
总人口
示例
期望寿命 死亡率 出生率
医疗水平
结构模型的特征
• 结构模型是一种图形模型(几何模型) • 结构模型是一种定性为主的模型 • 结构模型可以用矩阵形式描述,从而使得
定量与定性相结合 • 结构模型比较适宜于描述以社会科学为对
象的系统结构的描述
解释结构模型法
邻接矩阵示例
S1 汇点
0 0 0 0 0 0
0
0
1
0
0
0
1 1 0 0 0 0
a A
ij 0
0
1
0
1
1
S2
S3
S5
S6
1 0 0 0 0 0
1
0
0
0
0
0
S4 源点
7 5
1
6
4
3
2
邻接矩阵特点
• 汇点:矩阵A中元素全为零的行所对应的节 点
• 源点:矩阵A中元素全为零的列所对应的节 点
• 对应每节点的行中,元素值为1的数量,就 是离开该节点的有向边数;列中1的数量, 就是进入该节点的有向边数
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