基于树模型的XML查询匹配算法的设计与应用

数学建模常用模型方法总结精品

【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归

传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型

R语言-决策树算法知识讲解

R语言-决策树算法

决策树算法 决策树定义 首先，我们来谈谈什么是决策树。我们还是以鸢尾花为例子来说明这个问题。 观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于 2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来判别，宽度小于1.8cm的是versicolor(图中红色的分类)，其余的就是 virginica(图中黑色的分类) 我们用图形来形象的展示我们的思考过程便得到了这么一棵决策树： 这种从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。 前面我们介绍的k-近邻算法也可以完成很多分类任务，但是他的缺点就是含义不清，说不清数据的内在逻辑，而决策树则很好地解决了这个问题，他十分好理解。从存储的角度来说，决策树解放了存储训练集的空间，毕竟与一棵树的存储空间相比，训练集的存储需求空间太大了。 决策树的构建 一、KD3的想法与实现 下面我们就要来解决一个很重要的问题：如何构造一棵决策树?这涉及十分有趣的细节。 先说说构造的基本步骤，一般来说，决策树的构造主要由两个阶段组成:第一阶段，生成树阶段。选取部分受训数据建立决策树，决策树是按广度优先建立直到每个叶节点包括相同的类标记为止。第二阶段，决策树修剪阶段。用剩余数据检验决策树，如果所建立的决策树不能正确回答所研究的问题，我们要对决策树进行修剪直到建立一棵正确的决策树。这样在决策树每个内部节点处进行属性值的比较，在叶节点得到结论。从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则，整棵决策树就对应着一组表达式规则。 问题：我们如何确定起决定作用的划分变量。 我还是用鸢尾花的例子来说这个问题思考的必要性。使用不同的思考方式，我们不难发现下面的决策树也是可以把鸢尾花分成3类的。 为了找到决定性特征，划分出最佳结果，我们必须认真评估每个特征。通常划分的办法为信息增益和基尼不纯指数，对应的算法为C4.5和CART。 关于信息增益和熵的定义烦请参阅百度百科，这里不再赘述。 直接给出计算熵与信息增益的R代码：

模型设计与制作课程总结

模型设计与制作课程总结 －论明清家具的结构 二O一四年四月二十五日 目录 1 前言 (4) 2 模型设计与制作技巧与方法 (4) 手工艺品设计与制作 (4) 设计思路 (4) 材料与工具选择 (4) 制作过程 (5) 小结 (5) 卡纸建筑模型设计与制作 (6) 设计思路 (6) 材料与工具选择 (6) 制作过程 (6) 小结 (7) 石膏产品模型设计与制作 (8) 设计思路 (8) 材料与工具选择 (8) 制作过程 (8) 小结 (9) 木质家具模型设计与制作 (9) 设计思路 (9) 材料与工具选择 (9) 制作过程 (9) 小结 (10) 3明清家具结构的分析 (10) 文献解读 (10)

案例分析 (11) 见解与分析 (12) 4模型设计与制作课程结 (12) 在专业学习中的作用与地位 (12) 对该课程的建议 (12) 心得与体会 (13) 5参考文献 (13) 1.前言 模型作为设计理念和形态的表达，由二维的设计方案转化为三维的实施模型，使设想变成现实，是产品的立体表现技法，模型的制作能直观立体的体现设计师的设计想法[1]。模型的设计与制作，就是根据设计的图纸，按一定的比例微缩制作，要求制作材料的相似，特别注重细节，同时在制作方面注重精细，完整。模型制作的精细非常重要，才能保证实体的顺利制作。同样，模型也是适用于展示，收藏的艺术品。由此可见，模型的制作对于设计创造非常重要。 2. 模型设计与制作技巧与方法 手工艺品设计与制作 设计思路 对于手工艺的制作，我选择了一个我较为熟悉的乐器，二胡。整体看来，二胡的结构还是较为简单的，大体上由琴筒、琴杆、琴头、琴轴、弓子和琴弦等部分组成，还有千斤、琴马等细小部分。可以按照一比三的比例作一个缩小版二胡。底盘由400mm*300mm*15mm的长方体构成。如图

模型制作方法

动画精度模型制作与探究 Animation precision model manufacture and inquisition 前言 写作目的：三维动画的制作，首要是制作模型，模型的制作会直接影响到整个动画的最终效果。可以看出精度模型与动画的现状是随着电脑技术的不断发展而不断提高。动画模型走精度化只是时间问题，故精度模型需要研究和探索。 现实意义：动画需要精度模型，它会让动画画面更唯美和华丽。游戏需要精度模型，它会让角色更富个性和激情。广告需要精度模型，它会让物体更真实和吸引。场景需要精度模型，它会让空间更加开阔和雄伟。 研究问题的认识：做好精度模型并不是草草的用基础的初等模型进行加工和细化，对肌肉骨骼，纹理肌理，头发毛发，道具机械等的制作更是需要研究。在制作中对于层、蒙版和空间等概念的理解和深化，及模型拓扑知识与解剖学的链接。模型做的精，做的细，做的和理，还要做的艺术化。所以精度模型的制作与研究是很必要的。 论文的中心论点：对三维动画中精度模型的制作流程，操作方法，实践技巧，概念认知等方向进行论述。 本论 序言：本设计主要应用软件为Zbrsuh4.0。其中人物设计和故事背景都是以全面的讲述日本卡通人设的矩阵组合概念。从模型的基础模型包括整体无分隔方体建模法，Z球浮球及传统Z球建模法（对称模型制作。非对称模型制作），分肢体组合建模法（奇美拉，合成兽），shadow box 建模和机械建模探索。道具模型制作，纹理贴图制作，多次用到ZBURSH的插件，层概念，及笔刷运用技巧。目录： 1 角色构想与场景创作 一初步设计：角色特色，形态，衣装，个性矩阵取样及构想角色的背景 二角色愿望与欲望。材料采集。部件及相关资料收集 三整体构图和各种种类基本创作 2 基本模型拓扑探究和大体模型建制 3 精度模型大致建模方法 一整体无分隔方体建模法 二Z球浮球及传统Z球建模法（对称模型制作。非对称模型制作） 三分肢体组合建模法（奇美拉，合成兽） 四shadow box 建模探索和机械建模 4 制作过程体会与经验：精度细节表现和笔刷研究 5 解剖学，雕塑在数码建模的应用和体现（质量感。重量感。风感。飘逸感）

模型设计与制作课程标准

模型设计与制作课程标准 Prepared on 22 November 2020

《模型设计与制作》课程标准 学院浙江农业商贸职业学院 系部艺术设计系 教研室环艺设计教研室 教师许灿 《模型设计与制作》课程标准 【课程名称】 模型设计与制作 【适用专业】 高等职业学校会展策划与管理（广告与会展方向）专业 一、前言 （一）课程性质 《模型设计与制作》是会展策划与管理专业（广告与会展方向、展示设计）开设的一门专业课，该课程主要包括运用各种材料进行进行会展模型制作，通过学习让学生掌握会展模型制作的过程和方法，掌握设计软件和雕刻机的使用方法，以及熟悉各种模型制作的材料。 （二）课程设计思路 本课程的总体设计思路是，打破传统学科课程以知识为主线构建知识体系的设计思路，采用以项目操作的实际工作任务为引领，通过任务整合相关知识和技能来设计该课程。 本课程的相关工作任务是通过构想、草图、效果图、制作模型等手段来展示成果，模型更是表现空间设计的直接手段。通过本课的学习掌握模型在设计活动中的作用与意义，及其制作的正确方法和过程。在实践过程中培养独立思维，提出问题和解决问题的能力。为更深入的研究所设计空间提供新的途径和构思表现的方法，为设计的推敲与完善提供技术支持。 本课程教学活动的设计，以培养学生动手操作能力为主线，从而提高学生的直观感受力及创新设计能力。 二、课程目标 在教学中通过理论与实践的训练，使学生懂得学习模型制作的作用与意义，理解并掌握模型制作的基本原理和方法，提高学生对三维空间设计的形态、知识的理解和掌握，培养学生模型制作的基本原理与三维空间表现设计的能力，继而培养学生的创新意识和审美情趣，为专业设计的学习打下扎实的基础。

深度剖析人物角色模型设计方法

深度剖析人物角色模型设计方法 前言 人物角色模型，在20实际90年代，是可用性研究提出来的概念和方法，特别是在外企中尤其适用的较多。 好的人物角色模型，可以让每个人感到满意，他为团队、为公司提供一个有效、易于理解的方式，来描述用户需求，让受众在讨论中有共同语言。有了人物角色，就可以避免团队站在自己的立场去描诉需求，让我们从多维度来描述需求，在评估需求方案时，更有说服力。 今天主要分为四个部分来讲： 1、人物角色模型的创建 2、人物角色模型包含内容 3、定性、定量人物角色模型 4、人物角色模型与敏捷开发 一个交互设计师，在拿到需求时，应该通过以下6步开启设计： 本次我们着重讲解的是“调研归纳”。人物角色，就是属于这个部分。

在调研归纳中，我们有很多方法，比如用户观察、用户访谈、问卷调研、焦点小组等等，这些方法通过碎片化阅读都可以了解很多。人物角色能够被创建出来，被团队、客户所接受，并且投入到使用中，很重要的前提，就是整个团队都要非常认可以用户为中心的设计。 人物角色模型被创建出来后，能否真正发挥其价值，也是要看团队能否形成这样一个UED的流程，是否愿意把其运用到设计的方方面面。 以用户为中心的设计 以用户为中心的产品设计，强调的是通过场景去分析用户的行为，进而产生目标导向性设计。在对用户群进行分析的时候，都会将用户群按照一定的角色进行细分，有的时候是为了在不同的产品阶段考虑不同角色用户的需求，而更多时候，则是为了找准主流用户的需求。 我们设计当中的每一个流程，都是以围绕用户为中心而进行。 使用人物角色目的

1、带来专注 人物角色的第一信条是“不可能建立一个适合所有人的网站”。成功的商业模式通常只针对特定的群体。一个团队再怎么强势，资源终究是有限的，要保证好钢用在刀刃上~ 之前我所在的团队，进行设计一款旅游产品时，我们的产品经理认为产品应该为公司的战略方向，以中老年群体为目标用户来推这个产品。然而通过用户调研后，发现目前线上产品的用户，分为另外四类，中老年群体比较少。最后，我们UE D部门内部，创建了四个人物角色模型，通过这个人物角色模型和产品沟通，和产品达成一致想法，以目前真实的用户群体来确认需求。 2、引起共鸣 感同身受，是产品设计的秘诀之一 3、促成意见统一 帮助团队内部确立适当地期望值和目标，一起去创造一个精确的共享版本。人物角色帮助大家心往一处想，力往一处使，用理解代替无意义的PK~ 4、创造效率 让每个人都优先考虑有关目标用户和功能的问题。确保从开始就是正确的，因为没有什么比无需求的产品更浪费资源和打击士气了。 5、带来更好的决策 与传统的市场细分不同，人物角色关注的是用户的目标、行为和观点。 人物角色模型创建 1、了解用户：这也是做互联网任何一个产品需要做到的第一步；

GIS平台地表模型与建筑模型匹配方法

地表模型与建筑模型匹配方法 一、问题的引出： 目前的三维城市平台地表模型构成方式为，由DEM构成TIN，再附上DOM从而形成地表模型；建筑和地物模型大都由建模软件手工制作完成，倾斜摄影和激光雷达在国内目前也普遍在最后环节由建模软件手工优化处理。建模软件制作完成建筑模型后如何赋予建筑地表高程的问题就由此引出。 1、由DOM与DEM生成地表， 2、目前行业中，一般根据CAD或影像底图进行建模，经常没有高程信息，制作的模型都在一个平面上。 3、那么如何把3D模型发布到GIS平台后才能与地表高度吻合呢？

二、解决方案 步骤一：模型落地 1、模型获取DEM同名点高程信息。 具体步骤如下： 1）、首先确定数据采用的投影坐标系。如CGCS2000、BEIJING54、XIAN80。转换DOM和DEM 数据到目标投影坐标系。 2）、参照同名点把MAX场景的物体偏移到实际地理坐标位置。 3）、输出模型的名称、X、Y、Z坐标到文本。该步骤用都本人编的MAXSCRIPT小工具(脚本文件联系QQ 250707670)。工具操作界面如下和输出的文本样式如下：

2、模型获取DEM同名点高程信息。 1）、加入Point坐标文件到ARCMAP，并叠加对应的DEM文件。 2）、提取DEM高程值，写入点SHP文件的属性表中（Spatial Analyst Tools>Extraction>Extract Values to Ponits）

3、读取Point要素SHP文件中高程属性字段值赋予模型 1、把SHP数据的DBF文件的数值复制到文本文件中，编辑成下图所示格式： 2、打开模型场景运行脚本(QQ 250707670)，读取文本，程序会自动根据文本中的NAME查找模型，并赋值模型文本中对应的坐标(X,Y,Z)值。 程序操作界面和代码如下 3、运行程序后，所有模型已经移位到目标位置。 4、在GIS平台中三维模型和地形已大致匹配。建筑底部中心已跟DEM匹配，但是由于建筑底面是个平面，因此建筑局部还会插入地形或者飘起的现象。 匹配效果如下图：

交易系统模型设计思路初探

交易系统模型设计思路初 探 Jenny was compiled in January 2021

交易系统模型设计思路初探 俗话说的好：思路决定出路，眼界决定境界。作为一名程序化交易爱好者，仅仅依靠已经掌握了模型编写平台的基本语法和函数，是远远不够的。要想编写出一个真正具有实战价值的自动交易系统模型，设计思想的重要性不言而喻，而设计思想实质上是集成了交易理念、交易思路、交易方法甚至包括交易经验在内的一种积累与沉淀，绝非一日之功。为缩短程序化交易爱好者的学习探索之路，解决普通投资者缺乏系统设计思路等问题，本文拟从系统入市、离市等两个方面，尝试讨论交易系统模型的常规设计思路。 【入市设计】 系统模型入市的设计思路，事实上应与投资者的交易风格喜好、交易时间框架密切相关，可以分别是趋势跟踪、震荡交易、套利交易等，近年来甚至也出现了基于基本面分析数据的量化模型，以及带有人工智能性质的神经网络、遗传算法等具备自学习、自适应市场能力的高级交易系统模型。不过，依照笔者的见解，最简单、最实用、最适合普通投资者的交易系统入市设计思路仍然是趋势跟踪，而趋势跟踪的实质就是追涨杀跌或者美其名曰：顺势而为。突破，是趋势跟踪系统设计中最为简洁实用的设计思路，具体应用设计思路可能包括： ⒈通道突破。最着名的此类程式设计代表作为：海龟交易法则与四周规则。其入市信号触发设计为：价格突破最近N根K线的高低点。长期来看，这种设计思路虽然简单，但永远也不会失效或显得过时。事实上，越简单的反而越有效！ ⒉均线突破。该设计思路的代表作品有：克罗均线，它由4、9、18等三条均线组成；鳄鱼组线，它由5、8、13等三条移中平均线组成；自适应均线，它由考夫曼博士提

基本模型机设计及实现

基本模型机设计及实现文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]

课程设计任务书课程名称：计算机组成原理 设计题目：（共3个课题，最多3人一组，每组任选一题） 1.基本模型机设计与实现； 2.带移位运算的模型机的设计与实现； 3.复杂模型机的设计与实现。 已知技术参数和设计要求： 内容和技术参数： 利用所学过的理论知识，特别是微程序设计的思想，写出要设计的指令系统的微程序。设计环境为TDN－CM＋计算机组成原理教学实验系统，微机，虚拟软件。将所设计的微程序在此环境中进行调试，并给出测试思路和具体程序段。最后撰写出符合要求的课程设计说明书、完成答辩。 1.基本模型机设计与实现 指令系统至少要包括六条不同类型指令：如一条输入指令，一条减法指令,一条加法指令，一条存数指令，一条输出指令和一条无条件转移指令。 2. 带移位运算的模型机的设计与实现 在基本模型机的基础上增加左、右循环和左、右带进位循环四条指令 3. 设计不少于10条指令的指令系统。其中，包含算术逻辑指令，访问内存指令，程序控制指令，输入输出指令，停机指令。重点是要包括直接、间接、变址和相对寻址等多种寻址方式。 以上数据字长为8位，采用定点补码表示。指令字长为8的整数倍。微指令字长为24位。

具体要求： 1、确定设计目标 确定所设计计算机的功能和用途。 2、确定指令系统 确定数据的表示格式、位数、指令的编码、类型、需要设计哪些指令及使用的寻址方式。确定相对应指令所包含的微操作。 3、总体结构与数据通路 总体结构设计包括确定各部件设置以及它们之间的数据通路结构。在此基础上，就可以拟出各种信息传输路径，以及实现这些传输所需要的微命令。 综合考虑计算机的速率、性能价格比、可靠性等要求，设计合理的数据通路结构，确定采用何种方案的内总线及外总线。数据通路不同，执行指令所需要的操作就不同，计算机的结构也就不一样。 4、设计指令执行流程 数据通路确定后，就可以设计指令系统中每条指令所需要的机器周期数。对于微程序控制的计算机，根据总线结构，需考虑哪些微操作可以安排在同一条微指令中，哪些微操作不能安排在同一条微指令中。 5、确定微程序地址 根据后续微地址的形成方法，确定每个微程序地址及分支转移地址。 6、微指令代码化 根据微指令格式，将微程序流程中的所有微指令代码化，转化成相应的二进制代码写入到控制存储器中的相应单元中。

结构模型设计方案示例

湖南省“路桥杯”大学生结构模型创作竞赛 中南大学 参赛设计方案说明书 作品名称剑桥 学校名称中南大学 学生姓名专业班级 学生姓名专业班级 学生姓名专业班级 指导教师 联系电话 二○○六年七月十四日

目录 摘要 (2) 1 设计说明书 (3) 1.1 概述 (3) 1.2 方案简介 (3) 1.3 结构模型及方案特点 (4) 1.4 应用前景 (5) 1.5 施工流程: (5) 1.6 施工要点: (5) 2 结构方案图 (6) 2.1结构效果图 (6) 2.2结构俯视图 (6) 3 设计计算书 (7) 3.1结构计算模型 (7) 3.2结构强度计算 (8) 3.2.1 拱肋强度计算 (8) 3.2.2 拉杆强度计算 (9) 3.3 结构稳定分析 (9) 参考文献 (10)

摘要 本文根据湖南省“路桥杯”土木建筑类大学生结构模型创作竞赛规程和使用材料的特点要求，结合现代桥梁结构的特点，借鉴细杆拱桥结构设计概念构思了本结构模型。 在造型上，空间上主要采用三角形、梯形等几何元素，注重结构的整体性。 在结构设计方面，充分根据木材的力学性能，主要受力构件采用格构式组合构件，利用斜向支撑增加结构空间作用，提高抗侧能力。并通过采用ANSYS有限元软件的空间分析，根据构件的受力情况沿杆件变化，采用了变截面的杆件，充分的利用材料，经过ANSYS 的计算表明，结构在设计荷载作用下，均能满足强度、刚度、稳定性要求。 关键词：结构模型、设计大赛、模型制作

1 设计说明书 1.1 概述 对于结构模型，稳定性起着控制作用，包括整体稳定性和局部稳定性，选择合理有效的结构受力体系对结构模型设计有着重要意义。 模型设计中，主要应考虑充分利用木材薄片受力性能特点。就本次竞赛而言，关键在于充分利用木材薄片受拉性能好，受压则需要组合成柱的特点，选择优化的结构模型，使结构模型能够接近竞赛规定的最大加载荷载，同时尽可能降低结构的自身重量。 本结构模型根据以上思想，进行结构的构思与设计。 1.2 方案简介 本结构整体外型为一个上承式桁架。其造型融入三角形和梯形等美学元素，整体造型简单、受力形式较好，符合本次竞赛的设计理念。 结构根据竞赛规程的要求，确定合理跨度和高度以后，以四根斜杆为主要受力构件向下传力，顶部做成一个加载平台。根据各个面内的抗弯刚度要求，灵活选用杆的形式，通过计算得出合理拱轴线的位置，合理布置杆拱的空间角度；再合理布置支撑杆件，用于抵抗荷载传来的水平力分力并减小侧移；并通过ANSYS软件模拟多种荷载情况下的破坏情况，找出结构构件的薄弱环节进行局部加强，使得结构的破坏向强度破坏靠近，从而使本结构模型具有足够的承

数学建模常用模型方法总结

数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分 析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归

传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测 模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型

决策树算法介绍(DOC)

3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，

模型设计与制作课程总结

模型设计及制作课程总结 －论明清家具的结构 二O一四年四月二十五日

目录 1 前言 (4) 2 模型设计及制作技巧及方法 (4) 2.1手工艺品设计及制作 (4) 2.1.1设计思路 (4) 2.1.2材料及工具选择 (4) 2.1.3制作过程 (5) 2.1.4小结 (5) 2.2卡纸建筑模型设计及制作 (6) 2.2.1设计思路 (6) 2.2.2材料及工具选择 (6) 2.2.3制作过程 (6) 2.2.4小结 (7) 2.3石膏产品模型设计及制作 (8) 2.3.1设计思路 (8) 2.3.2材料及工具选择 (8) 2.3.3制作过程 (8) 2.3.4小结 (9) 2.4木质家具模型设计及制作 (9) 2.4.1设计思路 (9) 2.4.2材料及工具选择 (9) 2.4.3制作过程 (9) 2.4.4小结 (10) 3明清家具结构的分析 (10) 3.1文献解读 (10) 3.2案例分析 (11) 3.3见解及分析 (12) 4模型设计及制作课程结 (12)

4.1在专业学习中的作用及地位 (12) 4.2对该课程的建议 (12) 4.3心得及体会 (13) 5参考文献 (13) 1.前言 模型作为设计理念和形态的表达，由二维的设计方案转化为三维的实施

模型，使设想变成现实，是产品的立体表现技法，模型的制作能直观立体的体现设计师的设计想法[1]。模型的设计及制作，就是根据设计的图纸，按一定的比例微缩制作，要求制作材料的相似，特别注重细节，同时在制作方面注重精细，完整。模型制作的精细非常重要，才能保证实体的顺利制作。同样，模型也是适用于展示，收藏的艺术品。由此可见，模型的制作对于设计创造非常重要。 2. 模型设计及制作技巧及方法 2.1手工艺品设计及制作 2.1.1设计思路 对于手工艺的制作，我选择了一个我较为熟悉的乐器，二胡。整体看来，二胡的结构还是较为简单的，大体上由琴筒、琴杆、琴头、琴轴、弓子和琴弦等部分组成，还有千斤、琴马等细小部分。可以按照一比三的比例作一个缩小版二胡。底盘由400mm*300mm*15mm的长方体构成。如图 1.1 图1.1 二胡 2.1.2材料及工具选择 主要材料，牙签，一个和琴筒类似的塑料材质的空心圆柱体，废纸来做琴杆，硬卡纸，琴弦由白线制成，底盘则由卡纸制成。 工具上需要，剪刀，直尺，美工刀，双面胶，U胶，胶水等。 2.1.3制作过程

决策树算法介绍

3.1分类与决策树概述 3.1.1分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病 症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是E—个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数 据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这 里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种 问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2决策树的基本原理 1. 构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D,建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是 “差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3 个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={ “优”，

企业数据模型设计方法论探讨

企业数据模型设计方法论探讨

企业级数据模型设计方法论探讨 1引言 数据模型设计是一个老生常谈的话题，在以往的数据仓库BI项目中，数据模型的方法论、概念通常大多围绕如何设计和建设数据仓库，而应用系统（OLTP 系统）模型设计却缺乏方法论的指导，加之各应用系统通常都是由不同厂商在不同时期自行设计开发，彼此之间缺乏沟通，导致数据分散重复、口径不一致和数据兼容性差。由于数据仓库在企业整体信息化规划中属于下游系统，只能被动接收由各应用系统产生的数据，数据入仓之后，由于口径不一致、兼容性差，给数据整合带来极大困难。企业在投入大量的人力、物力和资金推进信息化建设，仍然出现大量的“信息孤岛”现象。 本文认为，企业信息化建设的成功很大程度上取决于系统模型的合理性和不同系统间概念的一致性，而企业级数据模型是企业信息化的核心问题，通过企业级数据模型定义整个企业信息化体系的数据标准，逐步统一企业内部数据标准，指导各应用系统数据模型统一设计，可以从根本上保证系统之间数据的兼容性和一致性，消除由于各应用系统自行设计开发而导致的数据分散重复、口径不一致和信息孤岛现象，推动企业内各类应用系统的整合和数据的共享，全面提升经营决策、运营管理、业务拓展和客户服务等方面的支撑能力。 本文将首先阐述企业级数据模型的定义和结构，分析其业务价值。通过描述企业级数据模型与应用系统模型间关系，划分两者之间的概念边界和区别，从而更好的理解企业级数据模型的真正内涵。其次，阐述了企业级数据模型设计的基本方法和关键要点，使读者能够掌握企业级数据模型设计的整体思路，以便对后续工作提供借鉴和指导作用。最后，总结了多个项目的经验教训，分享企业级数据模型建模过程中的心得体会，希望对大家能有所帮助。 2企业级数据模型定义 2.1模型基本定义 企业级数据模型不能等同于数据仓库模型，企业级数据模型是站在整个企

财务模型设计技术及方法概述

财务模型设计技术及方法概述

会计模型，如预算和现金流量，能根据用户的要求进行建立，这就导致了： ●有更详细的信息用于决策制定； ●使在较低层次的决策制定成为可能； ●对特定环节的检验或其他替代方法之 间具有灵活性。 1995年，微软在Apple Macintosh引入了Excel并在20世纪80年代后期将它扩展到个人电脑上。Windows3.0版本引入包含了Excel的Office95，随着它的快速增长，Excel成为了工作表操作软件中的领头羊，被大多数个人电脑用户所使用。在成功开发Office97和Office2000后，微软在这一领域的占有率又被大大增强。 1.3、工作表的功能 Excel包含于微软工具包之中说明它现在是一种公认的标准，就如同人们把Word作为文字处理的标准格式一样。伴随着以下功能的加入，它的工作表的功能不断的加强： ●专业的函数； ●大量使得工作表自动化的宏程序的使 用，或者说用编码进行公式编辑功能的使

用； ●工作簿技术的使用，省去了单个工作表 之间的联系的建立； ●对Visual Basic的使用提供了一种与微 软其他应用程序之间通用的语言； ●同其他应用软件之间的数据交换功能； ●添加例如关于目标区和最优化问题的 规划求解模型； ●三部分分析包，如财务CAD ,@RISK or Crystal Ball。 今天对这种复杂分析软件包使用的结果是使得那些非专业程序员也能设计并建立起一套专业的解决商业问题的应用程序。 Excel也是这样一种分析软件包。大部分人在他们需要解决一个商业问题的时候都会使用它。作者曾经有一个这样的经历，需要对一个项目的租赁可盈利性进行研究，并要编写一个模型来考察不同的基金组合决策。在耗费了大量的时间和精力后，这个模型终于成功运行并给出了一个答案。但是，这个答案很不清楚而且也不方便其他人去理解。这里并没有模型设计的方法论，而模型真的就那样“蹦出来了”。

D打印模型设计方法

FDM 3D打印模型设计要求 1.结构设计 3D打印模型的结构设计直接关系到模型能不能打印、模型结构强度和后期安装等一系列核心问题，故必须重视。3D打印模型的结构和一般模型有很大区别，一般来说主要体现在分块、结构加强和连接设计上。 1.1模型分块 由于打印机的打印尺寸限制，大型模型一般必须要分块处理。在哪里分块、分成什么形状是根据结构强度要求、安装顺序和在打印机上的放置位置决定的。其中首先考虑安装顺序，即分块形成的零件在安装时必须要可以安装，建议在图上画出来各个零件的安装顺序，这在复杂模型中非常有用；其次考虑结构强度要求，即分块处一般要避开受力和形变较大处；最后考虑在打印机上的放置位置，好的块设计可以显著地节省材料和加工时间，以及加强打印时的稳定性（该处在4详细描述）。 如图为挂车牵引车分块示意图，该挂车车头分为19个零件。 1.2壁厚 由于FDM 3D打印机采用层叠加的加工方式，故相对于注塑件其结构强度要低，再加上打印机精度限制，不能参考一般注塑件的壁厚。经验：一般外壳注塑件壁厚为0.8mm 至2mm，要达到同样强度，3D打印壳体模型的壁厚至少在2.5mm，一般建议3mm。 此外，在连接处等部位，为保证强度，必须加强壁厚，使之达到5mm以上。 1.3结构加强件 结构加强在塑料件设计中是很常见的，一般体现在圆角过渡以消除应力、在形变处设计加强筋、倒角设计上。这其中，加强筋和倒角是最常见的。结构加强件属于额外的设计，故一定要考虑配合干涉问题。 加强筋的设计一般运用在受力较大或形变较大的部位，例如通孔的四周、垂直壁面、完整的平面等处。加强筋的设计在塑料件注塑/冲压件设计中有国家标准，但3D打印没有必要遵守，可以参考也可以自己控制。保证尺寸不要过小，以起到应有的效果。 倒角一般用于不适合安防加强筋的垂直壁面。相对于加强筋，倒角起到的加强作用不高，一般用于控制形变而不是增加强度。倒角直角边长一般在5mm到10mm左右。 圆角过渡使用情况比较复杂，使用不多，一般用在孔柱配合固定等有大应力的情况。 圆角过渡相对于倒角，优点是可以避免应力集中，缺点是圆角半径过小会失效。

完整word版,决策树算法总结

决策树研发二部

目录 1. 算法介绍 (1) 1.1.分支节点选取 (1) 1.2.构建树 (3) 1.3.剪枝 (10) 2. sk-learn中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)

1.算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。 决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。 决策树算法主要分为以下3个步骤： 1.分支节点选取 2.构建树 3.剪枝 1.1.分支节点选取 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。 熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。

有了量化指标后，就可以衡量使用某个分支条件前后，信息混乱程度的收敛效果了。使用分支前的混乱程度，减去分支后的混乱程度，结果越大，表示效果越好。 #计算熵值 def entropy(dataSet): tNum = len(dataSet) print(tNum) #用来保存标签对应的个数的，比如,男：6，女：5 labels = {} for node in dataSet: curL = node[-1] #获取标签 if curL not in labels.keys(): labels[curL] = 0 #如果没有记录过该种标签，就记录并初始化为0 labels[curL] += 1 #将标签记录个数加1 #此时labels中保存了所有标签和对应的个数 res = 0 #计算公式为-p*logp，p为标签出现概率 for node in labels: p = float(labels[node]) / tNum res -= p * log(p, 2) return res #计算基尼系数 def gini(dataSet): tNum = len(dataSet) print(tNum) # 用来保存标签对应的个数的，比如,男：6，女：5 labels = {} for node in dataSet: curL = node[-1] # 获取标签 if curL not in labels.keys(): labels[curL] = 0 # 如果没有记录过该种标签，就记录并初始化为0 labels[curL] += 1 # 将标签记录个数加1 # 此时labels中保存了所有标签和对应的个数 res = 1

决策树分类算法

决策树分类算法 决策树是一种用来表示人们为了做出某个决策而进行的一系列判断过程的树形图。决策树方法的基本思想是：利用训练集数据自动地构造决策树，然后根据这个决策树对任意实例进行判定。 1．决策树的组成 决策树的基本组成部分有：决策节点、分支和叶，树中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个叶节点代表一个类。图1就是一棵典型的决策树。 图1 决策树 决策树的每个节点的子节点的个数与决策树所使用的算法有关。例如，CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。 下面介绍一个具体的构造决策树的过程，该方法

是以信息论原理为基础，利用信息论中信息增益寻找数据库中具有最大信息量的字段，建立决策树的一个节点，然后再根据字段的不同取值建立树的分支，在每个分支中重复建立树的下层节点和分支。 ID3算法的特点就是在对当前例子集中对象进行分类时，利用求最大熵的方法，找出例子集中信息量（熵）最大的对象属性，用该属性实现对节点的划分，从而构成一棵判定树。 首先，假设训练集C 中含有P 类对象的数量为p ，N 类对象的数量为n ，则利用判定树分类训练集中的对象后，任何对象属于类P 的概率为p/(p+n)，属于类N 的概率为n/(p+n)。 当用判定树进行分类时，作为消息源“P ”或“N ”有关的判定树，产生这些消息所需的期望信息为： n p n log n p n n p p log n p p )n ,p (I 22++-++- = 如果判定树根的属性A 具有m 个值｛A 1, A 2, …, A m ｝，它将训练集C 划分成｛C 1, C 2, …, C m ｝，其中A i 包括C 中属性A 的值为A i 的那些对象。设C i 包括p i 个类P 对象和n i 个类N 对象，子树C i 所需的期望信息是I(p i , n i )。以属性A 作为树根所要求的期望信息可以通过加权平均得到

决策树算法总结

决策树决策树研发二部

目录 1. 算法介绍 (1) 1.1. 分支节点选取 (1) 1.2. 构建树 (3) 1.3. 剪枝 (10) 2. sk-learn 中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)

1. 算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作 为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对 ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。 决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。 决策树算法主要分为以下3个步骤： 1. 分支节点选取 2. 构建树 3. 剪枝 1.1. 分支节点选取 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。 熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 Entropy = -V p ” 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。 Gini = 1 - p： l-L