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YANG模型介绍及语法

YANG 模型介绍及语法

YANG模型是什么？

YANG模型是一种数据建模语言，用来建模由NETCONF协议、NETCONF远端过程

调用（RPCs）、和NETCONF通知（notification）操作的配置数据和状态数据。YANG建模NETCONF协议的操作和内容层（RFC4741，Section 1.1）。

YANG模型特性：

?建模XML格式数据并由控制器元素提供功能：具有自己的语法格式，可以无差

地转化为XML格式，同时通过yangtools plugin可以生成相应的java接口、

类及方法等，为OpenDaylight内部数据（控制器元素）处理编程提供了便利。

?定义语义元素和他们的关系，模拟所有的元素作为一个系统，YANG模型是一

种树形结构的建模语言，通过YANG模型本身的语法和语义关系可以看出其定义方式的灵活性。

?YANG数据模型的XML特性提供了一种自表述数据的方式，控制器元素和采用

控制器北向接口API的应用可以以一种原生格式与数据模型一起调用。

?利用一种模式语言简化控制器元素和应用的开发。模块中提供功能的开发者可

以定义一个模型，从而可以创建对于所提供功能的更简单的、数据类型的API。因此降低了通过服务抽象层提供的数据结构的错误交互。

YANG模型与NETCONF

由最初YANG模型的定义可知，YANG模型与NETCONF密切相关，其产生是为了

对NETCONF协议所操作的数据进行建模。最初的网络管理协议SNMP也有对应的建模语言SMI。下图给出NETCONF/YANG与SNMP/SMI相关概念对比。

图1

如图中所示，NETCONF在很多方面体现出对于SNMP协议的优越性，NETCONF协议由XML编码，以SSH加密，采用TCP连接，体现出更好的安全性和可靠性。

下面简单引出NETCONF协议的configuration data store。

Pic

YANG模型通过树形结构的节点定义描述了数据模型的层级嵌套结构以及各属性的数据类型。YANG具有自己的语法格式，也可以无差别地转换为XML格式，称之为YIN。可以使用第三方工具pyang进行转换。pyang地址：

https://www.wendangku.net/doc/6b13627194.html,/twiki/pub/Main/YangTools/pyang.1.html

接下来将会对YANG模型的语法和语义进行描述，说明在YANG中数据模型是如何定义的，并且以XML格式展示，以及NETCONF操作如何来操作数据。（https://https://www.wendangku.net/doc/6b13627194.html,/html/rfc6020#section-1）

YANG模型语义及语法

YANG模型主要内容

图2

正如之前所提到的，除去header information、imports&includes、Type definitions之外，YANG模型的主要内容Configuration&Operational data declarations和Action（RPC）&Notification declarations对应了YANG模型定义中的“NETCONF协议、NETCONF远端过程调用（RPCs）、和NETCONF通知（notification）”。下面将通过基本示例来介绍以上所述主要内容。

YANG HEADER

图3

上图所示是一个YANG文件的HEADER，其中module name（vxlan）要与YANG文件的文件名一致（即这个YANG文件的名字为vxlan.yang），namespace用来唯一标识这个YANG模型与其他YANG模型不同，prefix作为namespace的一种简写，其次import用来定义导入的其他YANG模型，注意到在后面的大括号中包括这个YANG模型的prefix和revision-data。revision用来唯一定义这个YANG模型的revision。其余一些organization、contact、description定义仅用于描述。YANG模型是一个XML格式定义语言。另外，针对上图示例中没有体现的“include”来说，include是用于将sub-module引入到module里面，这个module不一定要有一个文件。Submodule没有namespace而是以belongs-to来表征属于哪一个main module.

YANG TYPES

Data Type

YANG模型的Data Type包括Base Type和Derived Type, Base Type即为一个简单的类型，Derived Type或许是typedefs定义的一个Base Type或许是grouping定义的具有结构的类型。接下来在Typedef Statement和Grouping Statement中将会进一步介绍Derived Type。Base Type

The leaf Statement

The leaf-list Statement

The container Statement

The must Statement

The list Statement

The augment Statement

The when Statement

The union Statement

The grouping Statement

The choice Statement

The anyxml Statement

The rpc Statement

The notification Statement

图4

https://https://www.wendangku.net/doc/6b13627194.html,/view/YANG Tools:YANG to Java Mapping Typedef Statement

在Typedef中还包涵诸如“rang”、“length”的细节定义，有兴趣可查看rfc6020

图5

图中定义实现了一个“percent”类型（Derived Type），

Container Statement

作为data store有效入口的存在，可以理解为从container处以下的值才是有效的，没有值，但包含一系列的子节点

图6

Grouping Statement

定义树形结构的“暂时”树干，这么说主要是区别于container，从形式上看两者及其相似都是具有树形结构，但在运行过程中grouping是无效的数据，只有当它作为衍生类型（uses）存在于container中时才有效.

图7

Leaf Statement

leaf:用来定义属性值，如name,ID等。有值，但不包含任何子节点

List Statement

定义了一组具有相同数据结构的数据，在json格式的实例中是一个数组，在xml格式的实例中是一系列名称和结构相同的xml节点。List中的各个元素之间通过key来唯一标识；例如nodes

图8

兼具leaf和list的特点，定义了一组相同类型的值。不包含子节点。在json 格式实例中是一个数组且数组中每个元素都是一个值，在xml格式的实例中是一系列名称相同值不同的xml节点

Choice & case Statement

choice:定义的节点结构是不完全确定的。它包含多个case子节点，代表不同的分支，分别定义了该节点的一种可能的结构。最终节点的结构是且仅能是所有分支中的一种。

Augment

YANG模型允许一个module插入附加节点到data models中，包括当前的module(以及子mudule)或者一个外部module. 对于供应商来说，增加vendor-specific参数到标注的data model中可协作使用。

图9

Configuration & Operational Data Store

Data store中的数据存储分两种形式：config和operational ，config持有

由应用所写的数据，而operational反映了设备的实际状态，从设备读取数据，如果没有错误即可以看到设备的当前实际信息。

config data store中查询流表通常不包含以路由为目的的流表项（这就是为

什么operational方式可以查询到table-miss流表项，即out-port：controller，而config方式查询不到），但是OpenDaylight开发者表示这个

方面未来可以改变，而之所以这样是因为这些流通过外部的流服务（不经过dataStore和config）发送到设备，然后这些流由设备通过数据形式以operational的形式重新报回。

config具有相对于控制器的生命周期（甚至重启都可以依然存活）。这些流表

项由应用添加到这里并且当有合适的设备时就会发送给它。

原则上讲openflowplugin和controller都不应该动用config。这个是为应用

程序而保留的，比如FRM监听到改变就写到config里面以发送流到设备。这个可以用来做预配置-应用程序可以为一些尚未存在的设备写一些“有用的“流，一旦设备存在相关的流就会下发到其中，而不用任何应用程序的动作。

Config 一般用来下发配置（post,put）,也可以获取信息（get）

Operational一般是获取实际设备信息（get），config data store的内容和operational data store的内容可能不同，但是不同模块之间两者的设计可能

不太相同，举例说明：

对于openflow协议：operational反映设备的实际信息，假如下发配置，流程

是config->device->operational

对于bgp协议：下发配置流程是：config->operational->device

在YANG模型中，只有当“config true”存在时这段数据才是config data store的内容，否则均为operational data store，不定义则默认”config false”.

RPC

rpc：用于定义netconf的一个rpc操作。它可能包含input和output子节点，分别是该rpc操作所需要的输入和输出数据结构。若没有则表明该操作不需要

输入数据或者没有输出数据。

NOTIFICAION

除了rpc，yang还有一个类似的“notification”， notification用于定义netconf的通知消息的内容，也是用来定义一个服务。两者的区别在于rpc是

一对一的，即单播，而notification是多播的，当Provider提交一个notification时，所有的订阅该服务的Consumer都会收到通知，如典型的PacketIn消息，所谓的订阅即实现该notification的接口。rpc生成的接口类名后缀都是Service。nontification生成的接口类名后缀是Listener。

OpenDaylight南北向接口

针对以上讨论了这么多关于YANG模型的知识， YANG模型除却本身作为NETCONF协议的数据建模语言之外，在OpenDaylight中的应用诞生了众所周知的MD-SAL。

MD-SAL简述

对于服务抽象层的Model-driven方法体现出一种统一北向和南向API以及SDN 控制器中多种服务和元素中所使用的数据结构。

为了描述控制器元素所提供的数据结构，YANG模型作为一种服务和数据抽象的建模语言就起到了作用。

MD-SAL（Model Driven Service Abstraction Layer）模型驱动服务抽象层的特别就体现在模型（即YANG模型）驱动。如前所述，YANG模型可以无差别地转换为XML格式，同时可以通过yangtools生成java代码，这就是YANG模型实现对OpenDaylight南北向接口数据建模的关键。

下面以实际示例的形式展现YANG模型定义与南北向接口的关系。

YANG模型与北向接口

图3、图6、图7所示为一个简单的北向接口示例的YANG模型截图，在完成YANG模型、java程序实现以后，启动起OpenDaylight可以在北向得到如下RESTCONF接口：

图12

为了看的清楚接下来采用restclient做展示针对以上YANG模型定义，可以知道相应的配置下发为：

图13

下发之后可以通过get方法查到刚刚所下发的配置，如下图所示

图14

以上简单示例了一个yang模型对北向接口数据结构的定义模式，其中还有很多诸如operational data store& config data store、list& key以及格式书写的细节，由于时间关系就暂且不展示了。

YANG模型与南向接口

YANG模型与南向接口的关系主要由java语言体现，也即yangtools将YANG模型生成相应的java代码，对于这部分将以ovsdb代码作展示。

在ovsdb->southbound中定义了ovsdb的具体南向接口，截取southbound-api 中ovsdb.yang中的一条主线如下所示，其实由此我们同时也可以分析出ovsdb 的北向接口，即为http://localhost:8181/config/network-

topology:network-topology/topology/{topology-id}/node/{node-

id}/termination-point/{tp-id}/

下面我们来找一下这样的YANG模型会生成什么样子的java代码：

跟从YANG模型定义的路径就可以追踪到想要找到的接口生成代码，对于这个例子来说，YANG模型生成的代码如上图所示。

上图是针对augment来说所生成的代码，图中容易看到，在ovsdb-port-interface-attributes中所具有的leaf节点，在ovsdbTerminationPointAugmentationBuilder.java中都有相应的getter和setter方法（如图中灰色部分的getOptions）。

灰色模型应用举例

灰色系统模型的应用灰色系统理论对中国50年人口发展预测一、中国人口发展概况中国是世界上人口最多的发展中国家，人口多、底子薄、耕地少、人均占有资源相对不足，是我国的基本国情，人口问题一直是制约中国经济发展的首要因素。新中国成立60年，我国人口发展经历了前30年高速增长和后20多年低速增长两大阶段：从建国初期到上世纪70年代初，中国人口由旧中国的高出生、高死亡率进入高出生、低死亡率的人口高增长时期，1950-1975年人口出生率始终保持在30‰以上, 最高达到37‰（表3.2.1）。70年代以后，人口过快增长的势头得到迅速扭转，人口出生率、自然增长率、妇女总和生育率有了明显下降，人口出生率由70年代初的33‰大幅度下降到80年代的21‰, 妇女总和生育率也由6下降到2.3左右。90年代以来，随着我国经济高速发展，人民文化和健康水平逐步提高，计划生育工作不断深入，在20-29岁生育旺盛人数年均超过1亿的情况下, 人口出生率依然呈现大幅下降的趋势，到2000年底人口出生率从1990年的21.06‰下降到14.03‰，自然增长率由1990年的14.39‰下降到7.58‰, 妇女总和生育率也下降到2以下。进入90年代末期, 我国人口实现了低出生、低死亡、低增长的历史性转变。到2000年底全国总人口为12.6743亿, 成功实现了“九五”计划将人口控制在13亿的奋斗目标。中国政府自1980年在全国城乡实行计划生育以来成果卓著，据国家计生委“计划生育投入与效益研究”课题组的研究成果，20年共少生2.5亿个孩子，有效地控制了人口的快速增长，为中国现代化建设、全面实现小康打下了坚实的基础, 同时也为世界人口的增长和控制做出了杰出贡献。但是由于中国人口基数大，人口增长问题依然十分严峻，1990-1999年每年平均净增人口约1300万，这仍然对我国社会和经济产生巨大的压力。因此，准确预测未来50年人口数量及其增长，为中国经济和社会发展决策提供科学依据，对于加速推进我国现代化

广州中考英语五年英语语法选择真题

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灰色模型介绍及应用

第十章灰色模型介绍及应用（徐利艳天津农学院 2.4万字） 10.1灰色理论基本知识 10.1.1概言 10.1.2有关名词概念 10.1.3GM建模机理 10.2灰色理论模型应用 10.2.1GM（1，1）模型的应用——污染物浓度问题 10.2.2 GM（1，1）残差模型的应用——油菜发病率问题 10.2.3GM模型在复杂问题中的应用——SARS 疫情问题 10.2.4 GM（1，n）模型的应用——因素相关问题本章小结思考题推荐阅读书目

第十章灰色模型介绍及应用 10.1灰色理论基本知识 10.1.1概言客观世界的很多实际问题，其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解，人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚，只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统，我们称之为灰色系统。本章介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发，研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下，如何对实际问题进行分析和解决。灰色系统的研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统，它通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。信息不完全是“灰”的基本含义。灰色系统理论建模的主要任务是根据具体灰色系统的行为特征数据，充分开发并利用不多的数据中的显信息和隐信息，寻找因素间或因素本身的数学关系。通常的办法是采用离散模型，建立一个按时间作逐段分析的模型。但是，离散模型只能对客观系统的发展做短期分析，适应不了从现在起做较长远的分析、规划、决策的要求。尽管连续系统的离散近似模型对许多工程应用来讲是有用的，但在某些研究领域中，人们却常常希望使用微分方程模型。事实上，微分方程的系统描述了我们所希望辨识的系统内部的物理或化学过程的本质。目前，灰色系统理论已成功地应用于工程控制、经济管理、未来学研究、生态系统及复杂多变的农业系统中，并取得了可喜的成就。灰色系统理论有可能对社会、经济等抽象系统进行分析、建模、预测、决策和控制，它有可能成为人们认识客观系统改造客观系统的一个新型的理论工具。 10.1.2有关名词概念灰数：一个信息不完全的数，称为灰数。灰元：信息不完全或内容难以穷尽的元素，称为灰元。灰关系：信息不完全或机制不明确的关系，称为灰关系。具有灰关系的因素是灰因素，灰因素之间的量化作用，称为灰关联。

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某些研究领域中，人们却常常希望使用微分方程模型。事实上，微分方程的系统描述了我们所希望辨识的系统内部的物理或化学过程的本质。目前，灰色系统理论已成功地应用于工程控制、经济管理、未来学研究、生态系统及复杂多变的农业系统中，并取得了可喜的成就。灰色系统理论有可能对社会、经济等抽象系统进行分析、建模、预测、决策和控制，它有可能成为人们认识客观系统改造客观系统的一个新型的理论工具。灰数：一个信息不完全的数，称为灰数。灰元：信息不完全或内容难以穷尽的元素，称为灰元。灰关系：信息不完全或机制不明确的关系，称为灰关系。具有灰关系的因素是灰因素，灰因素之间的量化作用，称为灰关联。灰色系统:含灰数、灰元或灰关系的系统称为信息不完全系统。如果按照灰色理论去研究它。则称此系统为灰色系统。累加生成：由于灰系统对一切随机量都可看作是在一定范围内变化的灰色量，因此，为适应灰系统建模需要，提出“生成”的概念，“生成”即指对原始数据做累加（或累减）处理。累加生成一般可写成AGO 。若计(0) x 为原始数列，() r x 为r 次累加生成后数列，即则r 次累加生成算式为 ()(1) (1) (1) (1)1 (1)(1)(1)(1)()(1)()(1)(2)()() [(1)(2)(1)]()(1)() k r r r r r i r r r r r r x k x x x k x i x x x k x k x k x k ----=-----=++==++ -+=-+∑ 一般常用的是一次累加生成，即 10.1.3GM 建模机理建立GM 模型，实际就是将原始数列经过累加生成后，建立具有微分、差分近似指数规律兼容的方程，成为灰色建模，所建模型称为灰色模型，简记为GM （Grey Model ）。如GM （m,n ）称为m 阶n 个变量的灰色模型，其中GM （1，1）模型是GM （1，n ）模型的特例，是灰色系统最基本的模型，也是常用的预测模型，因此本章重点介绍几种GM （1，1）模型的建模过程和计算方法，并简单介绍GM （1，n ）建模过程。 GM （1，1）的建模机理 GM （1，1）模型是GM （1，N ）模型的特例，其简单的微分方程形式（白化形式的微分方程）是利用常数变易法解得，通解为

转换生成语法

Avram Noam CHOMSKKY’THEORY ——转换生成语法转换生成语法一、代表人物二、含义三、语言结构的转换规则四、语法研究的主要内容五、意义与局限 Noam CHOMSKKY’THEORY ——诺姆.乔姆斯基 ?诺姆.乔姆斯基是当代最著名的语言学家，也是美国著名的政治评论家，曾被哲学界誉为历史上影响最为重大的5位思想家之一。如今是美国科学院院士，美国文理科学院院士，美国政治科学院院士，英国皇家科学院通讯院士。 ?主要著作《句法结构》，之后一场声势浩大的…乔姆斯基?革命开始席卷整个美国语言学界转换 1.“转换”本来是控制论的术语，指事物从一种状态转化为另一种状态。生成语法学早期借用这个术语，指的是在句子的生成过程中所采用的各种具体的操作手段及相应规则的总称。 2.乔姆斯基的“转换”与Harris的“转换”是有一定的联系的。我们平时所讲是“变换”来自Harris，指的是一种表层的转换，关注的是句子与句子或结构与结构之间的“平行”关系。 3.乔姆斯基的“转换”不单是一种平行的变换，更为重要的是一种深层形式到表层形式的生成过程。是把现代音位学的“位”观念引申到语句结构中的必然结果。 4.“转换”体现的是生成语法学“规则系统”阶段的特点，带有个别语法的性质。生成一、创造性这时就语言本身的客观属性来说的。任何一种具体语言都有很高程度上的递归特点，即“有限手段的无限运用”。具体说，外在化的语言是个无限的句子集合，但内在性语言却表现为一套数量有限的规则，语言的创造性就表现为以有限的规则生成无限数量的合格的句子。二、明确性这是就语法理论而言的。指的是，一种有效的语法理论必须清晰的理论陈述明确地“预言”某种具体预言中所有“合法”的句子，同时保证不会产生“不合法”的句子。而“明确的陈述必须最终成为一种形式化的理论”。语言结构的转换规则 ?乔姆斯基语言学的特点是更加注重语言的结构转换规则研究。他认为，短语规则是形成句子的一套规则，这一规则先有一套短语结构改写规则。即句子可以改写为名词短语＋动词短语。 ?S 如:the tall man kicked the ball ?NP1 VP

灰色模型应用举例

灰色系统模型的应用第一节灰色系统模型在现金流量预测中的应用一、灰色理论应用在现金流量预测中我们选取伊利集团的2000—2007年财务报表的现金流量表中的“经营活动产生的净现金流”作为分析预测的对象。伊利集团是我国著名的奶业生产集团，知名度较高，且长期以来生产经营较为规范，其报表可信度较高，所以，用该公司的财务报表的数据，可以较好的反映实际情况，有利于我们进行分析和验证。而2008年出现的儿童奶粉事件，给乳制品产业带来了致命的打击，所以不采用2008年的财务报表。在使用GM(1,1)时,首先要对实际的原始数据进行一定的处理或假设： 1.企业在长期来看,不存在负现金流。尽管企业在短期,例如月现金流无法避免存在负现金流，但对于一个持续经营的企业来说，尽量保持正的现金流，是大多数的企业理财所应达到的目标。当然,当企业的实际数据出现负现金流时，也可用第二章第八节五中提到的办法进行处理。 2.企业在一定时期内的经营条件和外部环境不存在大的波动。即企业在相似的外部环境和促销手段下进行。这种假设避免了现金流大的波动，从而避免预测失真。由于对于一般的销售型企业来说，经营活动的现金流量是主要的资金来源，筹资活动和投资活动并不是经常发生的项目。而且，经营活动产生的现金流量通常情况下较稳定，不会产生大的波动，也很少有负值的出现，即使在短时期内可能出现应收账款较多，资金周转不开的情况，但从一年时间来看，在一年内的现金收入通常会大于现金流出。对于一个健康的正在成长的企业来说，经营活动现金流量应该是正数，投资活动是负数，筹资活动是正负相间的。所以，以下选择的伊利集团现金流量表中2000-2007的数据符合前述假设和模型的要求，见表1。

广州初中语法选择训练

广州初中语法选择训练 2011年 Jack worked in a shop that sold clocks. He was always telling Harry __26_ a new clock. But Harry, __27__ lived next door to Jack, said he didn’t need one. “__28__ needs a clock,” Jack said. “How do you know when it’s time to get up” “My landlord Mr. Smith turns on his radio at seven o’clock and listens __29_ the news,” Harry said. “That’s my morning call.” “Ok. But how do you know when to go to work” “By the time I __30__ my breakfast, it’s eight o’clock, time to leave for the office. Then I walk there. When I arrive at my office, it’s nine o’clock. That’s __31__ time I start work.” “OK. But how do you know when it’s time to go home” “The factory bell__32__,” Harry told him.

灰色预测模型理论及其应用

灰色预测模型理论及其应用灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测，就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测. 尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此这一数据集合具备潜在的规律，灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测. 灰色预测模型只需要较少的观测数据即可，这和时间序列分析，多元回归分析等需要较多数据的统计模型不一样. 因此，对于只有少量观测数据的项目来说，灰色预测是一种有用的工具.本文主要围绕灰色预测GM(1,1)模型及其应用进行展开。一、灰色系统及灰色预测的概念灰色系统灰色系统产生于控制理论的研究中。若一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是充足完全的，我们称之为白色系统。若一个系统的内部信息是一无所知，一团漆黑，只能从它同外部的联系来观测研究，这种系统便是黑色系统。灰色系统介于二者之间，灰色系统的一部分信息是已知的，一部分是未知的。区别白色和灰色系统的重要标志是系统各因素间是否有确定的关系。特点：灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定型系统的研究对象。灰色预测灰色系统分析方法是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度，即进行关联度分析，并通过对原始数据的生成处理来寻求系统变动的规律。生成数据序列有较强的规律性，可以用它来建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类： (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或

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灰色预测模型及应用论文

管理预测与决策的课程设计报告灰色系统理论的研究专业：计算机信息管理姓名：XXX 班级：xxx 学号：XX 指导老师：XXX 日期2012年11月01 日

摘要：科学地预测尚未发生的事物是预测的根本目的和任务。无论个体还是组织，在制定和规划面向未来的策略过程中，预测都是必不可少的重要环节，它是科学决策的重要前提。在众多的预测方法中，灰色预测模型自开创以来一直深受许多学者的重视，它建模不需要太多的样本，不要求样本有较好的分布规律，计算量少而且有较强的适应性，灰色模型广泛运用于各种领域并取得了辉煌的成就。本文详细推导GM（1,1）模型，另外对灰关联度进行了进一步的改进，让改进的计算式具有唯一性和规范性[]4。通过给出的实例高校传染病发病率情况，建立了GM(1,1)预测模型，并预测了1993年的传染病发病率。另外对传染病发病率较高的痢疾、肝炎、疟疾三种疾病做了关联度分析，发现痢疾与整个传染病关系最密切，而肝炎、疟疾与整个传染病的密切程度依次差些。关键词：灰色预测模型；灰关联度；灰色系统理论

目录 1、引言1 1.1、研究背景 (1) 1.1.1、国内研究现状 1 1.1.2、国外研究现状 1 1.2、研究意义 (2) 2、灰色系统及灰色预测的概念2 2.1、灰色系统理论发展概况2 2.1.1、灰色系统理论的提出2 2.1.2、灰色系统理论的研究对象 2 2.1.3、灰色系统理论的应用范围 2 2.1.4、三种不确定性系统研究方法的比较分析 3 2.2、灰色系统的特点.4 2.3、常见灰色系统模型 5 2.4、灰色预测 (5) 3、简单的灰色预测——GM(1,1)预测6

乔姆斯基转换生成语法综述

乔姆斯基转换生成语法综述摘要二十世纪五十年代末美国著名语言学家乔姆斯基转换生成语法理论观点的发表, 是世界语言学史上的一次革命,在语言学界掀起了一场“乔姆斯基革命”。 1957年，乔姆斯基所写的《语法结构》的出版，成为了转换生成语法的诞生标志。转换-生成语法经历了将近半个世纪的发展和变化，逐渐形成了对语言进行描述和解释的一个体系。这一理论是建立在理性主义的哲学基础之上的，它完全不同于建立在经验主义之上的美国结构主义。乔姆斯基认为，所谓转换生成语法，主要包括基础和转换两个部分，基础部分生成深层结构，深层结构通过转换得到表层结构，语义部分属于深层结构，它为深层结构做出语义解释。语音部分属于表层结构并为表层结构做出语音解释。转换生成语法的诞生，对后世产生了积极作用。转换-生成语法与比它早出现的理论相比，有根本突破；对比它后出现的理论有巨大影响。关键词：转换-生成语法乔姆斯基表层结构深层结构引言转换生成语法，也成生成语法，是二十世纪五十年代兴起的一种语言学说，其创建人是美国语言学家乔姆斯基。1957年，他的第一部专著《语法结构》出版，标志着这种学说的诞生。转换-生成语法的提出风靡了全世界，冲垮了结构语言学的支配地位，因而被人们称为“乔姆斯基革命”。逐渐形成了对语言进行描述和解释的一套体系，在当今语言学界的影响力，犹如一场轰轰烈烈的革命。”根据钮西来和王晗的研究，转换生成语法从提出到如今已有60多年之久，期间主要经历了六了阶段。外表化的语言指言语行为，说出来的话，音译结合的词句等；而内在性的语言指人脑对语法结构的认识，以心理形式体现。其研究范围限于人的语言知识或语言能力，而不是语言的使用。转化生成语法以描写和解释语言能力为目标，提出语法假设和理论来揭示其规律，说明其原因。正文 “语法分析的现实目的，就是要从认识语句的各种形式（显性标志：语音、语序、词类分布、转换方式等）入手，对内部的各种关系（结构、语义等）进行准确的认定，有效地把握句子的基本格局，从而迅捷地理解整个语句所要表达的意义。”对此，崔应贤以为，好的理想的句法分析方法应该具备三种基本要求：（一）有助于准确地揭示认识对象的结构特征并迅速地把握语义；（二）能够以一贯之地解释认识对象的所有的具体的句法结构现象；（三）在有形式上的明晰、简易、可操作性。

中考语法选择

中考语法选择 2014广州中考 As two women walked into a New Jersey hospital, they laughed. It showed the love that had held them together __26__ forty years as best friends. Although they were laughing, one of these ladies would soon put her life in danger __27__ her best friend. Patty Hurley and Eileen Riley met at high school and have been close friends ever since. But when Eileen, __28__ nurse, became ill with kidney (肾) disease, she didn’t go running to her friend — Patty came to help her, after __29__ Eileen was sick. “My kidneys are failing,” Eileen explained. “Can I give you one of mine?” __30__ the immediate reply. The offer was so simple __31__ Eileen thought she had heard wrong. But Patty repeated she was willing to help, and their journey to the operating table began. Eileen always knew that her friend would help. She said __32__, “When Patty makes a promise, she keeps __33__.” The operation went ahead in May, and both women are now very healthy and __34__ than ever. “There are no words to describe__35__ amazing this woman is,” Eileen said afterwards. “She gave me my life.” 26. A. in B. for C. since D. with 27. A. save B. saved C. saves D. to save 28. A. a B. an ` C. the D. / 29. A. hear B. heard C. hearing D. to hear 30. A. came B. comes C. come D. coming 31. A. as B. which C. that D. until 32. A. simple B. simply C. simpler D. simplest 33. A. it B. them C. its D. ones 34. A. closest B. most close C. closer D. closely 35. A. so B. why C. what D. how

第十章灰色模型介绍及应用

第十章灰色模型介绍及应用 10.1灰色理论基本知识 10.1.1概言 10.1.2有关名词概念 10.1.3 GM建模机理 10.2灰色理论模型应用 10.2.1GM（1，1）模型的应用——污染物浓度问题 10.2.2 GM（1，1）残差模型的应用——油菜发病率问题 10.2.3GM模型在复杂问题中的应用——SARS 疫情问题 10.2.4 GM（1，n）模型的应用——因素相关问题本章小结思考题推荐阅读书目

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建模机理灰色理论模型应用 ——污染物浓度问题 GM（ 1， 1）残差模型的应用——油菜发病率问题 GM模型在复杂问题中的应用——SARS 疫情问题 GM（ 1， n）模型的应用——因素相关问题本章小结思考题推荐阅读书目第十章灰色模型介绍及应用灰色理论基本知识客观世界的很多实际问题，其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解，人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚，只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统，我们称之为灰色系统。本章介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发，研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下，如何对实际问题进行分析和解决。灰色系统的研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统，它通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。信息不完全是“灰”的基本含义。灰色系统理论建模的主要任务是根据具体灰色系统的行为特征数据，充分开发并利用不多的数据中的显信息和隐信息，寻找因素间或因素本身的数学关系。通常的办法是采用离散模型，建立一个按时间作逐段分析的模型。但是，离散模型只能对客观系统的发展做短期分析，适应不了从现在起做较长远的分析、规划、决策的要求。尽管连续系统的离散近似模型对许多工程应用来讲是有用的，但在某些研究领域中，人们却常常希望使用微分方程模型。事实上，微分方程的系统描述了我们所希望辨识的系统内部的物理或化学过程的本质。目前，灰色系统理论已成功地应用于工程控制、经济管理、未来学研究、生态系统及复杂多变的农业系统中，并取得了可喜的成就。灰色系统理论有可能对社会、经济等抽象系统

灰度预测模型详解举例

灰色系统预测重点内容：灰色系统理论的产生和发展动态，灰色系统的基本概念，灰色系统与模糊数学、黑箱方法的区别，灰色系统预测GM （1，1）模型，GM（1，N）模型，灰色系统模型的检验，应用举例。 1灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇中文论文《灰色控制系统》标志着灰色系统这一学科诞生。 1985灰色系统研究会成立，灰色系统相关研究发展迅速。 1989海洋出版社出版英文版《灰色系统论文集》，同年，英文版国际刊物《灰色系统》杂志正式创刊。目前，国际、国内200多种期刊发表灰色系统论文，许多国际会议把灰色系统列为讨论专题。国际著名检索已检索我国学者的灰色系统论著500多次。灰色系统理论已应用范围已拓展到工业、农业、社会、经济、能源、地质、石油等众多科学领域，成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题，取得了显著成果。 2灰色系统的基本原理 2.1灰色系统的基本概念我们将信息完全明确的系统称为白色系统，信息未知的系统称为黑色系统，部分信息明确、部分信息不明确的系统称为灰色系统。系统信息不完全的情况有以下四种： 1.元素信息不完全 2.结构信息不完全 3.边界信息不完全 4.运行行为信息不完全 2.2灰色系统与模糊数学、黑箱方法的区别主要在于对系统内涵与外延处理态度不同；研究对象内涵与外延的性质不同。灰色系统着重外延明确、内涵不明确的对象，模糊数学着重外延不明确、内涵明确的对象。 “黑箱”方法着重系统外部行为数据的处理方法，是因果关系的两户方法，使扬外延而弃内涵的处理方法，而灰色系统方法是外延内涵均注重的方法。

2.3灰色系统的基本原理公理1：差异信息原理。“差异”是信息，凡信息必有差异。公理2：解的非唯一性原理。信息不完全，不明确地解是非唯一的。公理3：最少信息原理。灰色系统理论的特点是充分开发利用已有的“最少信息”。公理4：认知根据原理。信息是认知的根据。公理5：新信息优先原理。新信息对认知的作用大于老信息。公理6：灰性不灭原理。“信息不完全”是绝对的。 2.4灰色系统理论的主要内容灰色系统理论经过10多年的发展，已基本建立起了一门新兴学科的结构体系，其主要内容包括以“灰色朦胧集”为基础的理论体系、以晦涩关联空间为依托的分析体系、以晦涩序列生成为基础的方法体系，以灰色模型（G ，M ）为核心的模型体系。以系统分析、评估、建模、预测、决策、控制、优化为主体的技术体系。灰色关联分析灰色统计灰色聚类 3灰色系统预测模型灰色预测方法的特点表现在：首先是它把离散数据视为连续变量在其变化过程中所取的离散值，从而可利用微分方程式处理数据；而不直接使用原始数据而是由它产生累加生成数，对生成数列使用微分方程模型。这样，可以抵消大部分随机误差，显示出规律性。 3.1灰色系统理论的建模思想下面举一个例子，说明灰色理论的建模思想。考虑4个数据，记为)4(),3(),2(),1() 0() 0() 0() 0(X X X X

Chomsky转换生成语法总结

Transformational -Generative Grammar In the late 1950s,Chomsky gradually established the well known Transformational-Generative grammer. TG grammer has been five stages of development. The classical theory,the standard theory,the extend standard, the revised extended,the minimalist program. 12.4.1 The Innateness Hypothesis 天赋假设 Chomsky believes that children are born with what he calls LANGUAGE ACQUISITION DEVICE. Chomsky's INNATENESS HYPOTHESIS is based on his observation that some important facts can never be otherwise explained adequately.All these suggest that although babies are not born knowing a language,they are born with a predisposition to develop a language in much the same way as they are born with a predisposition to learn to walk. He argues that LAD probably consitis of three elements:a hypothesis-maker,linguistic universal,and an evaluation procedure. 12.4.2 what is a Generative Grammar? By a GENERATIVE GRAMMAR,he simply means a system of rules that in some explicit and well-defined way assigns structural descriptions to sentence.he believes that every speaker of a language has mastered and internalised a generative grammar that express his knowledge of his language.Thus a generative grammar attmpts to specify what the speaker actually knows,not whay he may report about his knowledge. He puts forward three different levels to evaluate grammers on.They are the OBSERV ATIONAL ADEQUACY level, the DESCRIPTIVE ADEQUACY level , the EXPLANORY ADEQUACY level. On the first level,grammers are able to produce correct explanation for raw linguistic data.On the second level,it should not produce correct explanation for raw linguistic data,but also produce corrcet explanations for the linguistic competence of the speaker and hearer.On the third,grammers that are sufficiently described should reveal linguistic competence and then relate it with universal grammers in order to be related to the initial state of the human mind for the purpose of revealing human cognitive systems. He insists on the HYPOTHESIS-DEDUCTION method and his research is called evaluation process. Eg: John saw mary into Mary was seen by John NP1+AUX +V+NP 2 --------NP2 +aux +be +en+V+NP1 Thus,TG method can not only describe the surface structure of a sentence,but also interprest the internal grammatical relationships within a sentence. 12.4.3 The classical theory This theory is characterized by three features:1.emphasis on generative ability of language 2.introduction of transnational rules 3.grammermatical description regardless on meaning. He puts forward three kinds of grammer:finte state grammer,phrase structure grammar,and transformation grammar. A finite state grammer is the simplest type of grammar which,with a finite amount of apparatus,can generate an infinite number of sentence.but they are all very simple in their structure.Enhlish is not a finite stage language. The point of Chomsky's devising such a grammar is to show the impracticality of organising language from left to right order,and such a process is

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