数学建模常用方法 建模常用算法,仅供参考： 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必 用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通 常使用L i n d o、L i n g o软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种 暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计 算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文 中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理） 一、在数学建模中常用的方法： 1.类比法 2.二分法 3.量纲分析法 4.差分法 5.变分法 6.图论法 7.层次分析法 8.数据拟合法 9.回归分析法 10.数学规划（线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划） 11.机理分析 12.排队方法
第九章 层次分析法模型 层次分析法（Analytic Hierarchy Process ，简称AHP ）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。 9.1.1 层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。 运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行： （i ）建立递阶层次结构模型； （ii ）构造出各层次中的所有判断矩阵； （iii ）层次单排序及一致性检验； （iv ）层次总排序及一致性检验。 下面分别说明这四个步骤的实现过程。 1 递阶层次结构的建立与特点 应用AHP 分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。这些层次可以分为三类： （i ）最高层：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果，因此也称为目标层。 （ii ）中间层：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层。 （iii ）最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，因此也称为措施层或方案层。 递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一般地层次数不受限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。这是因为支配的元素过多会给两两比较判断带来困难。 下面结合一个实例来说明递阶层次结构的建立。 例1 假期旅游有1P 、2P 、3P 3个旅游胜地供你选择，试确定一个最佳地点。 在此问题中，你会根据诸如景色、费用、居住、饮食和旅途条件等一些准则去反复比较3个侯选地点。可以建立如下的层次结构模型。 目标层O 选择旅游地 准则层C 景色 费用 居住 饮食 旅途 措施层P 1P 2P 3P 2 构造判断矩阵 层次结构反映了因素之间的关系，但准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重并不一定相同，在决策者的心目中，它们各占有一定的比例。 在确定影响某因素的诸因子在该因素中所占的比重时，遇到的主要困难是这些比重常常不易定量化。此外，当影响某因素的因子较多时，直接考虑各因子对该因素有多大程度的影响时，常常会因考虑不周全、顾此失彼而使决策者提出与他实际认为的重要性程度不相一致的数据，甚至有可能提出一组隐含矛盾的数据。为看清这一点，可作如下假设：将一块重为1千克的石块砸成n 小块，
对多元线性回归模型的各种检验方法 对于形如 u X X X Y k k +++++=ββββ 22110 （1） 的回归模型，我们可能需要对其实施如下的检验中的一种或几种检验： 一、 对单个总体参数的假设检验：t 检验 在这种检验中，我们需要对模型中的某个（总体）参数是否满足虚拟假设0 H ：j j a =β，做出具有统计意义（即带有一定的置信度）的检验，其中j a 为某个给定的已知数。特别是，当j a =0时，称为参数的（狭义意义上的）显著性检验。如果拒绝0H ，说明解释变量j X 对 被解释变量Y 具有显著的线性影响，估计值j β?才敢使 用；反之，说明解释变量j X 对被解释变量Y 不具有显 著的线性影响，估计值j β?对我们就没有意义。具体检验 方法如下： （1） 给定虚拟假设 0H ：j j a =β；
（2） 计算统计量 )?(?)?()(?j j j j j j Se a Se E t βββββ-=-= 的数值； 11?)?(++-==j j jj jj j C C Se 1T X)(X ，其中σβ （3） 在给定的显著水平α下（α不能大于1.0即 10%，也即我们不能在置信度小于90%以下的前提下做结论），查出双尾t （1--k n ）分布的临界值2/αt ； （4） 如果出现 2/αt t >的情况，检验结论为拒绝 0H ；反之，无法拒绝0H 。 t 检验方法的关键是统计量 )?(?j j j Se t βββ-=必须服从已 知的t 分布函数。什么情况或条件下才会这样呢？这需要我们建立的模型满足如下的条件（或假定）： （1） 随机抽样性。我们有一个含n 次观测的随机样(){}n i Y X X X i ik i i ,,2,1:,,,,21 =。这保证了误差u 自身的随机性，即无自相关性，
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4L模型 4L模型（英语名：4-layer Model）是指4层式管理分析模型，是一种管理分析工具，管理者可以用它来分析改善经营管理的方法。该模型收录了企业最常见的管理项目，展示了这些项目在企业管理中的相互作用关系，揭示了提高企业管理水平和运营绩效的具体方法。该模型由我国管理学家利志斌提出。 目录 1.企业管理的系统构成 （1）4L模型简介 （2）项目的分类 （3）隐性管理项目 2.各管理项目的基本规律和作用 （1）基本规律 （2）作用 3.提高管理水平和业绩的方法原则 （1）提升企业整体运营绩效的方法 （2）提高外层管理绩效的方法 （3）提高内层管理项目水平的方法 正文 1.企业管理的系统构成 4L模型图： （1）4L模型简介 4L模型以当前最新管理实践知识为依据，收录了企业文化、流程管理、人力资源管理、
学习型组织等十四个普通企业最常见的管理项目。根据管理项目之间相互作用力的大小，这些管理项目被划分为四层；作用力指的是一个管理项目在提升其他管理项目的管理绩效方面所发挥的作用。最里层是第一层，依次往外为第二层、第三层和第四层。各项目之间的相互作用力由里到外呈递减趋势，第一层管理项目作用力最强。 （2）项目的分类 企业的各个管理项目具体可以分为两大类：显性管理项目和隐性管理项目。显性管理项目是指在企业中设置了专门的职能部门进行管理工作的项目。显性管理项目包括人力资源管理、营销管理、质量管理、财务管理、研发管理、生产管理、采购管理、其他管理等。隐性管理项目则指的是在企业中没有设置相应职能部门的项目。隐性管理项目包括：企业文化、学习型组织管理、流程管理、职业素质、管理技能、战略管理等。虽然隐性管理项目在企业中没有设置专门的职能部门，但它对提高企业整体运营绩效和管理水平起到了决定性的作用。 （3）隐性管理项目 企业中的隐性管理项目具有两个特点：第一，跨部门。隐性管理工作涉及企业每一个部门，并且处理的都是重要事务。隐性管理项目一般不设置专门的职能部门开展、落实管理工作。如果设置专门的职能部门，由于工作涉及其他部门，而专职部门的人员对其他部门的工作不够了解，就不能提出有说服力的建议，并且专职部门没有足够的权威落实工作。第二个特点：除了开始阶段工作量大一些外，日常工作量不大，没必要设置专门职能部门。 在企业中，隐性管理项目可以运用新一代学习型组织的技术设置专门的学习小组来进行管理。设置学习环小组，不会改变原有的组织架构。小组成员是由企业领导、跨部门管理人员和专业技术人员组成，保证了学习环的权威性和专业性。小组成员通过定期的工作交流、总结的方式，提出解决问题的管理意见。小组成员可以兼职，在学习环小组下可以设置全职的机构负责执行落实。 2、管理项目的基本规律和作用 （1）基本规律 4L模型中，管理项目具有以下基本规律：内层（指第一、二、三层）的任意一个管理项目有以下作用：可以对该项目的所有外层管理项目都产生强作用；可以与同层管理项目产生作用；也可以对更里层管理项目产生作用。最外层（第四层）管理项目不仅对其他管理项目的作用力小，相互间的作用力也小。 （2）作用 4L模型中的每个项目都对其他管理项目有着重要影响，下面以几个主要的管理项目为例来进行说明： Ⅰ、企业文化 企业文化处于4L模型的最里层（核心层），可以看出它在企业管理中的重要性。企业文化属于意识的范畴，通过改变员工的思想和行为方式来改变其他管理项目。它包括有愿景、使命、宗旨、理念、重要的方法和原则、行为规范等丰富的内容。企业文化有好坏之分，好的企业文化能带动企业员工更积极、更有效率地工作，促进企业发展。反之，则不利于企业的发展。 Ⅱ、学习型组织管理 学习型组织管理通过持续的改良和创新来提升其他管理项目，它和企业文化一样都是改善企业经营管理的利器。学习型组织管理可以用来优化企业文化，使企业文化向好的方面发展；不良的企业文化却无法用来提升学习型组织管理。
、水平台法大鼠睡眠剥夺模型复制相关因素的研究与睡眠眠剥夺前相比,体重为190g±30g的大鼠睡眠剥夺1天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较无显著性差异；体重为190g±30g的大鼠睡眠剥夺3天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01)；体重为190g±30g的大鼠睡眠剥夺5天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01)；体重为250g±30g的大鼠睡眠剥夺1天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较无显著性差异；体重为250g-30g的大鼠睡眠剥夺3天后,其睡眠时间与睡眠时相，两者相比较有极显著性差异(P<0.01)；体重为250g±30g的大鼠睡眠剥夺5天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01)；体重为310g±30g的大鼠睡眠剥夺1天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较无显著性差异：体重为310g±30g的大鼠睡眠剥夺3天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01)；体重为310g±30g的大鼠睡眠剥夺5天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01)。 实验动物的体重与睡眠剥夺时间对水平台法大鼠睡眠剥夺模型的复制有显著地影响。在Wistar大鼠、雄性、体重(250g±30g),连续睡眠剥夺3天的条件下复制的模型较为符合实验要求。
②体重变化：造模开始到结束,观察第0、3、5、8天大鼠体重变化,对照组大鼠体重增加,模型组和三个用药组体重呈现不同程度减轻,与对照组比较,其余四组在4个时间点的体重都有非常显著差异,但四个组之间体重无差异 慢性不完全性睡眠剥夺对幼鼠学习记忆能力 :1.长期REM睡眠剥夺可使大鼠体重明显减轻,失去正常的体重增长曲线。2.REM睡眠剥夺可使大鼠运动活性发生改变。短期和长期的REM睡眠剥夺均可使大鼠的运动活性增加,瘦素可导致长期REM睡眠剥夺大鼠的运动活性降低。3.REM睡眠剥夺与大鼠焦虑行为的变化呈时间相关性。短期REM睡眠剥夺对大鼠焦虑行为无明显影响,长期REM睡眠剥夺可导致大鼠焦虑行为显著减少,而瘦素可消除长期REM睡眠剥夺导致的大鼠焦虑行为减少,因此,瘦素可能参与了REM睡眠剥夺的抗焦虑作用。4.长期REM睡眠剥夺可导致大鼠下丘脑神经肽Y mRNA表达增加,瘦素可抑制大鼠下丘脑神经肽Y mRNA 的表达。同时这种改变与大鼠焦虑行为变化相关,表明瘦素表达的下降,进而导致神经肽Y表达的上调可能是睡眠剥夺导致抗焦虑作用的机制之一
模型的重要性 网络算法学的一个中心难题是，它要求跨领域的知识，包括协议、硬件、体系架构、操作系统、算法等。但是一个人不可能对所有这些领域都非常了解，因此需要不同领域的专家协作才能设计出高效的网络系统。 不同领域的专家之间如何进行有效的对话呢？这时模型就很有用了，模型既可以把问题讲清楚，又不涉及不必要的细节。 最低程度，模型应能定义所需要的术语，这样不同领域的专家就能交流了（能听懂对方的话了）。最好情况：领域外的专家可以根据模型进行设计，并可由领域内的专家对设计进行检验。比如，算法设计者虽然不懂得硬件，但能够根据硬件专家给出的模型设计出与硬件相匹配的算法，并在硬件上进行验证。这正是本章的目的。 下面给出几个与网络计算机系统性能有关的抽象模型。 2.1 协议抽象模型 协议是网络的核心，各种网络功能都是通过执行协议来实现的。协议定义了对等实体之间通信的规则，对等实体之间通过交换报文来实现通信。网络协议定义了报文的格式和交换次序，……，协议还定义了调用接口。 因此，可将协议看成是一个加上了接口和报文格式的状态机。所有协议都可以抽象为图中的状态机模型：……。 常见而耗时的功能 这门课关注的是系统性能，而TCP/IP协议是因特网的核心，所以我们把基于TCP/IP 的协议状态机需要经常执行而又非常耗时的功能抽象出来，这些功能正是我们优化实现的重点。图示的模型将贯穿于整个课程中。 图的中部是协议处理部分（传输层、网络层）；图的下部是与网络的接口部分，涉及数据包的收发；图的上部是应用程序部分，涉及应用数据的交付。 在图的下部（Data Manipulation）：协议状态机必须从网络接收和发送数据包。这涉及到数据操作，即必须读或写数据包中的每一个字节（当操作时间与数据长度成正比时，通常认为这是一个高开销的操作）。在此过程中需要分配资源，如分配缓冲区、CPU时间等（缓冲区分配、任务调度都需要操作系统参与）。 图的中部（Protocol processing）描述了许多协议都需要的一些功能，协议处理开销随着包数量的增加而增大： （1）很多协议允许将大块数据分成小段传输，因而需要重组功能。 （2）协议都需要查找或者修改一些状态。例如，每个TCP包到来都会导致TCP去查找TCP连接表并修改连接状态，每个IP包到来都会导致IP去查找转发表等。 （3）协议都需要设置定时器。 （4）如果协议模块需要处理多个不同的客户程序，它需要有效地调度这些客户，例如TCP必须调度对不同连接的处理。 在图的上部：协议状态机必须将数据包交付（Demultiplex）给某个客户程序。在某些情况下，客户程序程序需被激活，产生开销较大的控制切换（control transfer）。比如，当TCP 收到一个web页时，根据端口号将数据包交给web浏览器程序，并可能需要唤醒运行浏览器的进程。当目标程序很多的时候，解复用和控制切换都会产生很大的开销。 本课程的主要内容就是仔细研究这些功能的实现。我们会看到，尽管这些常见功能一般来说开销很大，但是通过正确的技术是可以降低它们的开销的。
?文史研究中主题模型的分析法 王涛南京?大学历史学院 @TSINGHUA，2017年年5?月20?日
2017年年“数字?人?文：数字时代?人?文研究前沿与?方法 ” ?时间：7?月1?日-2?日 ?地点：南京?大学 ?欢迎观摩 ?数字?人?文“暑期学校”：时间7?月10-15?日
提纲 ?何为主题模型?实现的?工具?如何分析?案例例
如何分析 ?MALLET算法导出的?文件doc-topics topic-keys word-topic-counts
主题与?文档之间的关系
?6 recht herr gott hand lass gleich sagen kind geh leben freilich freund gut komm oh wort genug glueck vergessen sache（法律先?上帝朋友遗忘事物）?7 nichts weiss allein ganz liebe koemmt gut lassen lieber immer wahr wissen wenig einmal kommen gesagt welt erst besser glauben（知道爱永远世界信仰） ?17 gemacht weit einmal augen gleich keinen zeit leben ganzen finden macht wuerden muesste zweifel gluecklich gedanken waeren natur glaube hoeren（眼睛时间?活荣誉运?思考） ?27 lassen sehen vielleicht ehre halten wissen wenigstens sagen bitte wider reden kommen moechte himmel nehmen haetten wollten ende verlassen unglueck（看 知道请求读天空离开结束）
社会科学统计软件包的英文缩写是SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)，他最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮（从国外的角度看），是非专业统计人员的首选统计软件。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。缺点：从战略的观点来看，SPSS显然是把相当的精力放在了用户界面的开发上。友好的界面掩盖了他的许多弱点，SPSS在最新统计方法的纳入上已大大落后于其他几个软件，比如多水平统计模型、神经网络、GEEs等，在SPSS中均难觅芳踪；另外，由于SPSS采用VB编制，计算速度也远远慢于其他统计软件；其输出结果虽然漂亮，但不能和WORD等常用文字处理软件直接兼容。这些都可以说是SPSS的致命伤。 SPSS各版本特性 版本比 较： SPSS各 版本所 增加的 新特性 新特性版本号 15.0 14.0 13.0 12.0 11.5 11.0 10.0 预测企 业服务 SPSS ADAPT ER X (在SPSS 14.0.1增 加) X 升级的 PMML 支持 统一的 管理员 工具, X PES平 台 临时文 件条形
存储 ( SPSS X Server) 基于 SQL的 自由转 换/自由 复制数 据访问 X X X X X X X (SPSS Server) X X 客户端 自由数 据 ( SPSS Server) X X X X 支持开 放的 SSL (in SPSS Server) 数据库 内数据 准备操 作 X X X 增强数 据分析 性能 (SPSS Server) 使用 PMML 模型进 行评分 X X X ( SPSS Server) X X 用户界 面(UI) 用于评 分 （SPSS
承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：A甲0616 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期： 2011 年 8 月20 日
编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
对学生建模论文的综合评价分析 摘要 本文研究的是五篇建模论文的评价和比较问题。首先，研读分析了五篇论文，并写出评语。其次,进行综合量化评价,主要运用的方法是层次分析法和模糊综合评判。最后,依据所得权重大小对论文排序。 针对问题一，我们对论文进行了横向比较和纵向分析。依据数学建模竞赛论文评分基本原则，首先，在研读论文的基础上，对论文分块进行了横向比较，并按照优、良、中、差四个等级作出评价。其次，采取纵向分析的方法，找到论文的优点与不足，写出每篇论文的评语。最后，结合横向比较和纵向分析对论文综合评价。 针对问题二，在建立数学模型时，首先从建模理念的应用意识、数学建模、创新意识出发利用模糊评判的二级评判模型把所给论文的建模摘要、模型与求解、模型评价与推广、其他作为第一级因素集，把问题描述等作为第二级因素集。在用模糊综合评判方法时，确定评估数据（评判矩阵）和权重分配是两项关键性的工作，求权重分配时，我们通过往年评分标准确定数据后用层次分析法计算出二级权重和一级权重；对于评判矩阵，我们通过对五篇论文进行评阅打分（用平均分数作为每项得分），用每一项得分占五篇论文该项得分的比重（商值法），建立评价矩阵。 最终，我们通过matlab编程处理得出的综合量化比较结果是所给5篇论文由好到差依次为论文4，论文2，论文1，论文5，论文3。并在模型结束时付上了对五篇论文的评语。 关键词：层次分析法；模糊综合评判；统计分析：matlab编程；论文评价
企业分析常用的几个模型和方法 1.P EST模型 P EST分析法是一个常用的分析工具，它通过四个方面的因素分析从总体上把握宏观环境，并评价这些因素对企业营销策略目标和策略制定的影响。 P 即 Politics ，政治要素，是指对组织经营活动具有实际与潜在影响的政治力量和有关的法律、法规等因素。当政治制度与体制、政府对组织所经营业务的态度发生变化时，当政府发布了对企业经营具有约束力的法律、法规时，企业的营销策略必须随之做出调整。 E即Economic,经济要素，是指一个国家的经济制度、经济结构、产业布局、资 源状况、经济发展水平以及未来的经济走势等。构成经济环境的关键要素包括GDP的变化发展趋势、利率水平、通货膨胀程度及趋势、失业率、居民可支配收入水平、汇率水平等等 S即Society，社会要素，是指组织所在社会中成员的民族特征、文化传统、价值 观念、宗教信仰、教育水平以及风俗习惯等因素。构成社会环境的要素包括人口规模、年龄结构、种族结构、收入分布、消费结构和水平、人口流动性等。其中人口规模直接影响着一个国家或地区市场的容量,年龄结构则决定消费品的种类及推广方式。 T 即 Technology ,技术要素。技术要素不仅仅包括那些引起革命性变化的发明, 还包括与企业生产有关的新技术、新工艺、新材料的出现和发展趋势以及应用前景。 在过去的半个世纪里,最迅速的变化就发生在技术领域,像微软、惠普、通用电气等高技术公司的崛起改变着世界和人类的生活方式。同样,技术领先的医院、大学等非 盈利性组织,也比没有采用先进技术的同类组织具有更强的竞争力。 2. 波特五力模型 五力模型是由波特（ Porter ）提出的,它认为行业中存在着决定竞争规模和程度的五种力量,这五种力量综合起来影响着产业的吸引力。它是用来分析企业所在行业 竞争特征的一种有效的工具。在该模型中涉及的五种力量包括：新的竞争对手入侵, 替代品的威胁，买方议价能力，卖方议价能力以及现存竞争者之间的竞争。决定企业盈利能力首要的和根本的因素是产业的吸引力。 竞争战略从一定意义上讲是源于企业对决定产业吸引力的竞争规律的深刻理解。 任何产业，无论是国内的或国际的，无论生产产品的或提供服务的，竞争规律都将体现在这五种竞争的任用力上。因此，波特五力模型是企业制定竞争战略时经常利用的战略分析工具。 这五种竞争作用力综合起来，决定了某产业中的企业获取超出资本成本的平均投资收益率的能力。这五种作用力的综合作用力随产业的不同而不同。随产业的发展而变化。结果表现为
对学生建模论文的综合评价分析 摘要 本文研究的是五篇建模论文的评价和比较问题。首先，研读分析了五篇论文，并写出评语。其次,进行综合量化评价,主要运用的方法是层次分析法和模糊综合评判。最后,依据所得权重大小对论文排序。 针对问题一，我们对论文进行了横向比较和纵向分析。依据数学建模竞赛论文评分基本原则，首先，在研读论文的基础上，对论文分块进行了横向比较，并按照优、良、中、差四个等级作出评价。其次，采取纵向分析的方法，找到论文的优点与不足，写出每篇论文的评语。最后，结合横向比较和纵向分析对论文综合评价。 针对问题二，在建立数学模型时，首先从建模理念的应用意识、数学建模、创新意识出发利用模糊评判的二级评判模型把所给论文的建模摘要、模型与求解、模型评价与推广、其他作为第一级因素集，把问题描述等作为第二级因素集。在用模糊综合评判方法时，确定评估数据（评判矩阵）和权重分配是两项关键性的工作，求权重分配时，我们通过往年评分标准确定数据后用层次分析法计算出二级权重和一级权重；对于评判矩阵，我们通过对五篇论文进行评阅打分（用平均分数作为每项得分），用每一项得分占五篇论文该项得分的比重（商值法），建立评价矩阵。 最终，我们通过matlab编程处理得出的综合量化比较结果是所给5篇论文由好到差依次为论文4，论文2，论文1，论文5，论文3。并在模型结束时付上了对五篇论文的评语。 关键词：层次分析法；模糊综合评判；统计分析：matlab编程；论文评价 一、问题重述 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。将各种知识综合应用于解决实际问题中，是培养和提高同学们应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一。 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定。机理分析法建模的具体步骤大致可见下图。
管理学常见模型和分析方法 一.五力模型 主要讲的是公司竞争的5个方面，是分析公司面临的竞争压力的很好的模型，借助这种模式思考帮助公司定位，以及制定公司战略。 A.首先竞争压力来自行业对手。行业对手之间的竞争压力相当普遍，市场占有率的竞争，价格的竞争等等。来自市场对手的竞争一般会有很强的策略性和针对性。通过分析自身优缺点和竞争者的优缺点，制定公司战略。 B.市场新生力量。对于已经存在的对手来说，市场还有新的可能出现。而且有的新事物其生长力之强。往往有摧枯拉朽之神奇。这也是企业发展的一种潜在竞争压力。 C.替代商品。企业核心竞争力这个概念里就提到过：企业的核心竞争力就有两点：一是不可复制性，二是不可替代性。这两点都是阐述保持核心竞争力要应对的市场变化。比如科技发展或者技术革新造就的新商品或者成本的下降都是引起冲击和变革的原因。 D.供应商还价能力。现在生产是多环节的镶嵌，所以后一级的厂家对于前一级的提供商存在一个博弈关系。不同于行业的竞争这个也是一种竞争的体现。 E.消费者的还价能力。类似的商品卖出去，还面临着一个和消费者价格的博弈关系。很少有人会把这个考虑到一种企业竞争压力，但是价格和利润确实是一个企业关注的最重要的点。 五力模型下的三大竞争策略。通过综合考虑竞争，有三个竞争策略：1是成本优势，成本优势转化成竞争优势是很明显的。2差异化，差异化是塑造产品核心竞争力和塑造产品品牌的一种很好的方式。3缝隙市场，在诸多竞争对手之间总还有保留有余地的发展空间。这是新力量和小企业生长的温床。
二.SWOT分析 所谓SWOT分析，即基于外部竞争环境和竞争条件下的态势分析，就是将与研究对象密切相关的各种主要部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析，从中得出一系列相应的结论，而结论通常带有一定的决策性。运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。 S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁。按照企业竞争战略的完整概念，战略应是一个企业“能够做的”（即组织的强项和弱项）和“可能做的”（即环境的机会和威胁）之间的有机组合。 三.GROW模型 Grow模型可以在生活很多不同的地方运用，它的主旨意为理清现状，减少某些事情的干扰，使执行人从心找到对应的办法。GROW其目标，是使得员工认识也认同现目标的自己有什么能做的，或者怎么做。 GROW的意思是成长，帮助员工成长；G（Goal setting）：代表确认员工业绩目标；R（Reality Check）：是现状，要搞清楚目前的现状、客观事实是什么，寻找动因；O（Options）：代表寻找解决方案；W（Way Forward）：What? When? Who? Will? What should be done? When by whom and does the will exist to do it?代表制定行动计划和评审时间。 GROW代表辅导的一个程序，你要向员工述你的谈话目的，不要让员工觉得云里雾里，所以G要清楚向员工述谈话的目的。第二步R描述发现的问题，要求员工分析原因，避免盲目下结论，设身处地地倾听。第三个O是解决方案，最重要的是要询问员工对问题的看法以及解决方案；通过提问鼓励创造性思考“还有没有更好的做法。最后，W与员工一起商讨行动计划，制定下一次的时间，感谢员工并表达你对他的信心。
计算机硬件绘图一直在高速的发展，但是仍然不能满足3D场景的实时绘制。在研究较大规模的可视化模拟系统时，由于3D场景中的模型比较多而且结构比较复杂，如果内存容量无法满足，则不得不牺牲时间进行存储交换。为了获得高效和理想的视觉效果和计算机处理的速度，需要采用一种技术需要对场景中的模型进行有效的处理。细节层次模型LOD(Level of Detail)方法就是从软件上提高计算机的绘图速度，改善现实的效果。该方法由Clarknl于1976年提出,他认为当物体覆盖屏幕较小区域时，可以使用该物体描述较粗的模型，并给出一个用于可见面判断算法的几何层次模型,以便对复杂场景进行快速的绘制。 在场景的动态显示中，当视点距离某一物体很近时，它的图像在屏幕上占据较多的像素,而当视点距离它很远时，图像在屏幕上占据很少的像素，甚至是一个像素，在这种情况下用大量的三角形网格去精确的表示物体已经没有必要,可以适当合并一些三角形，而不损失画面的视觉效果。这样即保证场景的视觉效果，又能提高场景的绘制帧速，改善系统的实时性。 1、LOD模型简化介绍 LOD技术大多数情况下用于简化多边形几何模型，目前在模型简化的研究中，生成层次LOD的方法主要有:细分法、采样法和删减法等。 细分法。 细分法(Refinement)用非常简单的基模型表示初始模型，然后迭代细分基模型，每一步向模型的局部区域增加越来越多的细节，直到细节的模型满足用户定义的误差要求。 采样法。 采样法(Sampling)通过随机抽取一些点来初始化多边形模型,通过较少的多边形数重建初始模型且满 足采样点处的误差估计，用户可以控制采样点数,但不能控制最终近似的初始多边形模型。 删减法。 删减法(Decimation)主要通过几何移去模型单元来简化。几何移去包括:顶点删除、边折叠、边压缩法和三角形删减等。 是应用于那些可以用层次结构来表示的模型。 利用这些基本操作，只要确定每次操作给网格场景带来的误差计算，用这个误差代价计算方法来计算。 (b)边删除
多模型自适应控制方法的研究 王昕李少远 (上海交通大学自动化研究所上海200030) wangxin26@https://www.doczj.com/doc/e91440293.html, 摘要：本文针对多模型自适应控制方法进行了详尽的分析和论述，包括间接多模型，直接多模型和加权多模型自适应控制，同时介绍了多模型自适应控制在工业中的应用实例，最后对多模型自适应控制的发展进行了展望。 关键词：多模型控制，自适应控制，工业应用 Research on Multiple Models Adaptive Control Xin Wang Shaoyuan Li (Institute of Automation, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030) wangxin26@https://www.doczj.com/doc/e91440293.html, Abstract: Multiple models adaptive control (MMAC) algorithms are discussed in this paper, including indirect multiple models adaptive control algorithm, direct multiple models adaptive control algorithm and weighted multiple models adaptive control algorithm. The applications of multiple models adaptive control to industrial process are introduced. Finally, the future tendency of MMAC is pointed out. Keyword: Multiple models control, Adaptive control, Industrial application 1 引言 对于复杂的工业过程，当被控系统模型参数未知或发生缓慢时变时，可以采用常规自适应方法进行控制器设计[1-3]。所谓常规自适应控制方法，就是将控制器的设计和模型的辨识有机地结合起来，在对被控系统进行辨识的基础上实时调节控制器参数以尽可能地降低模型不确定性带来的影响，使得控制系统拥有一定程度的适应能力。而适应能力的好坏，除了取决于控制器的设计方法外，还取决于辨识算法的收敛速度。当辨识算法的参数初值选择得距离参数真值很近时，可以得到令人满意的控制效果。但在复杂工业过程中，边界条件改变、子系统故障、外界干扰等多种因素常常导致被控系统从一个工作点变到另一个工作点，这时，系统参数往往发生大范围跳变，导致辨识算法的收敛速度减慢，无法得到令人满意的控制效果。为了解决上述问题，可以采用多模型自适应控制方法设计控制器进行控制。 多模型控制的思想可以追溯到七十年代。从1971年https://www.doczj.com/doc/e91440293.html,iniotis提出的基于后验概率加权的多模型控制器[4-6]，到目前基于切换指标的多模型自适应控制器[7-10]，已经经历了三十多年的发展。近几年来在多模型集的建立、模型集的优化、多模型控制器的结构和设计以及闭环系统的稳定性、全局收敛性等方面的研究，取得了大量的成果，分别在IEEE Transactions on Automatic Control，Automatica，International Journal of System Science，System & Control Letters 等国际杂志和IFAC，CDC，ACC等国际会议上发表了大量文章。特别是1999年International Journal of Control将7、8、两期合刊出版了多模型控制专刊以及专著《Multiple Model Approaches to Modeling and Control》[11]的出版，极大地推动了多模型控制的发展，使之成为自适应控制的最新研究方向之一[12]。 2 多模型自适应控制器设计 多模型自适应控制器采用多个不同模型构成模型集覆盖系统参数变化的可能范围，针对每一个模型分别设计控制器，然后依据一定的切换准则选择最优控制器进行控制。多模型自适应控制方法按照控制器的选取方式不同，可以分为三种方式，下面分别予以介绍： 2.1 间接多模型自适应控制方法 间接多模型自适应控制方法首先采用多个不同的模型构成多模型集覆盖系统参数变化
数学建模应当掌握的十类算法 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来 解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2．数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具） 3．线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4．图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）5．动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）6．最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法 （这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 7．网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法， 在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8．一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的， 而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9．数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些 数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910155106.1 (22)申请日 2019.02.28 (71)申请人 成都新希望金融信息有限公司 地址 610000 四川省成都市高新区仁和街 39号6栋2层3号 (72)发明人 冯诗炀 程序 段银春 (74)专利代理机构 成都智言知识产权代理有限 公司 51282 代理人 徐金琼 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2006.01) (54)发明名称 一种基于多模型融合的用户分类方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于多模型融合的用户 分类方法，属于机器学习技术领域，解决传统模 型分类存在维度少、精度低、迭代复杂。本发明获 取包含用户特征的数据集，并进行处理；基于 XGBoost算法和两个不同的Y值交叉区间设置，选 择不同的衍生方法对处理后的数据集中的特征 进行衍生，并将数据集特征与所有衍生后的特征 作为新的数据集输入两个XGBoost模型进行训练 和调优，调优后的两个XGBoost模型输出各训练 集样本在每颗树的叶子节点编号；根据叶子节点 编号集训练One -hot编码，将每个XGBoost模型输 出的叶子节点编号通过训练好的One -hot编码转 换，得到各训练集样本对应的所有LR特征，再基 于所有训练集样本对应的LR特征，训练调优LR模 型；得到XGBoost+LR融合模型对用户进行分类。 本发明用于基于多模型融合对用户进行分类。权利要求书2页 说明书8页 附图3页CN 109886349 A 2019.06.14 C N 109886349 A