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指数形容词-概述说明以及解释1.引言1.1 概述指数，作为一种量化指标，具有相当重要的意义和广泛的应用。
它可以用来衡量和描述各种现象、事件或经济活动的发展程度、稳定性等特征。
指数的概念最早起源于数学领域，在经济学、统计学、社会学等学科中也得到了广泛的应用。
指数的应用可以追溯到很久以前。
在经济学领域，指数经常用来衡量经济增长、通胀率、贸易活动等宏观经济变量的变化情况。
例如，国内生产总值（GDP）指数可以用来评估一个国家或地区的经济总量和经济增长速度。
在金融市场中，股票指数可以用来反映股市的整体变动情况，帮助投资者了解市场的走势和风险。
此外，各种社会指数如幸福指数、教育指数、人权指数等也被广泛应用于评估社会发展的各个方面。
指数的特点之一是具有客观性和可比性。
通过确定指数的计算方法和指标体系，可以将不同时间段、地区、经济体之间的数据进行比较和分析，为决策提供客观科学的依据。
另外，指数还具有简洁明了、易于理解的特点。
通过一个数字或一个曲线，可以简洁地呈现一个复杂的问题或现象，使人们能够迅速了解和比较不同情况之间的差异。
指数在各个领域的应用越来越广泛，并不断深化和拓展。
随着信息技术的不断发展，数据的采集和处理能力不断提升，使得指数的制定和应用变得更加准确和及时。
同时，随着社会对于信息透明度和评估体系的需求不断增强，指数的作用也得到了充分发挥。
未来，我们有理由相信，随着科技进步和社会发展的不断推动，指数的应用将进一步扩大，并且可能涉及到更多的领域和方面。
综上所述，指数作为一种量化指标，在各个领域都发挥着重要的作用。
通过对各种现象和现象进行度量，指数可以帮助我们更好地理解和分析问题，为决策提供科学依据。
在今后的发展中，我们应该继续深化对指数的研究和应用，不断完善指数体系，为社会发展作出更大的贡献。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构是指文章的整体布局和组织方式，它对于文章的逻辑性和条理性至关重要。
二元logistic模型的拟合优度-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以如下所示：1.1 概述在现代统计学和机器学习中，二元logistic模型是一种常用的分类模型。
它是一种广义线性模型(GLM)，用于预测和解释二分类问题中的概率。
二元logistic模型的目的是根据已知的输入变量来预测某个事件发生的概率，通常使用logistic函数（也被称为sigmoid函数）来建模。
二元logistic模型在许多领域和场景中都有广泛的应用，如医学研究、市场分析、社会科学和自然科学等。
它被广泛应用于预测患病概率、客户购买意愿、投票行为等。
在本文中，我们将重点介绍二元logistic模型的拟合优度。
拟合优度是衡量模型对观测数据的拟合程度的一种指标。
它可以告诉我们模型对实际观测值的拟合程度如何，从而评估模型的准确性和可靠性。
通过本文，我们将介绍二元logistic模型的定义与背景，详细讨论它的模型参数与拟合方法。
然后，我们将深入探讨拟合优度的概念，包括其定义和应用。
最后，我们将总结这些内容并进行结果讨论。
本文的目的是帮助读者更好地理解二元logistic模型的拟合优度，并提供一些实用的方法和技巧来评估和改进模型的性能。
无论是已经熟悉二元logistic模型的研究人员，还是对该模型感兴趣的初学者，本文都将为您提供有价值的信息和洞见。
接下来，我们将详细介绍文章的结构和各章节的内容安排。
1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。
下面将对每个部分的主要内容进行简要介绍。
引言部分主要概述了本文的研究背景和目的。
首先，介绍了二元logistic模型的定义与背景，指出了其在实际应用中的重要性和广泛应用的领域。
其次，本文强调了拟合优度的概念对于模型评价的重要性，并提出了本文的目的——探究二元logistic模型的拟合优度及其评估方法。
正文部分分为两个子部分：二元logistic模型和拟合优度的概念。
2.1节首先介绍了二元logistic模型的定义与背景，包括该模型的基本形式、模型参数的意义以及模型的拟合方法。
数学建模-指数函数模型的应用学校:___________姓名：___________班级：___________考号：___________一、解答题1．观察实际情景，提出并分析问题（1）实际情景2022年2月，某地发生了新冠肺炎疫情，新冠肺炎是一种传染病，其传染过程的强度和广度分为：（1）散发：是指传染病在人群中散在发生；（2）流行：是指某一地区或某一单位，在某一时期内，某种传染病的发病率，超过了历年同期的发病水平；（3）大流行：指某种传染病在一个短时期内迅速传播、蔓延，超过了一般的流行强度；（4）暴发：指某一局部地区或单位，在短期内突然出现众多的同一种疾病的病人. 如果在新冠肺炎传染的过程中不认为介入，切断其传染链，则对整个社会经济的发展带来严重的后果.（2）提出问题如果没有人工干预，不同时间段内的病例数会按照怎样的规律进行增长呢，对于某个时间内新增的病例数是否可以预测，以期对其传播蔓延进行必要的控制，减少人民生命财产的损失呢？（3）分析问题可以通过收集合适地区的新增病例数并结合建立适当的数学模型，找出病例数增长规律，并对一定时间后新增病例进行估计以支持卫生部门的防疫工作.2.收集数据利用互联网等信息技术，我们可以搜索到一些原始的数据.例如，我们搜集到某地区一周内的累计病例数，请结合上述数据建立合理的数学模型，并估计第9天新增病例数.3．分析数据累计病例数是时间的函数，但没有现成的函数模型．因此，可以先画出散点图，利用图象直观分析这组数据的变化规律，从而帮助我们选择函数类型，散点图如图所示：当然，我们可以利用信息技术，通过函数拟合的方法来帮助选择适当的函数模型. 4．建立模型根据散点图的形状可设函数模型近似为e at y k =，利用表中的数据可求0.221000e t y =. 5．检验模型画出函数的图形，对比散点图，吻合度很好.6．问题解决该地区病例数y 与时间t 基本满足0.221000e t y =的函数关系，第9天时，预计新增病例数为：0.2291000e 7242y ⨯=≈，我们会发现累计病例数急剧增加，需卫生防疫部门及时介入，采取相应阻断措施.7．问题拓展在上述模型的建立的过程中，我们根据散点图选择了函数模型，然后利用其中的两个点求出模型的两个参数，随着点的选择的不同，所得函数的模型也相异，那么请同学利用课余时间思考如何评价不同模型的优劣？2．大气压强p =压力受力面积，它的单位是“帕斯卡”（Pa ，21Pa 1N/m =），已知大气压强()Pa p 随高度()m h 的变化规律是0e kh p p -=，0p 是海平面大气压强，10.000126m k -=．当地高山上一处大气压强是海平面处大气压强的13，求高山上该处的海拔．3．牛奶保鲜时间因储藏时温度的不同而不同，假定保鲜时间与储藏温度间的关系为指数型函数，若牛奶放在0℃的冰箱中，保鲜时间约是192h ，而在22℃的厨房中则约是42h.(1)写出保鲜时间y （单位：h ）关于储藏温度x （单位：℃）的函数解析式；(2)利用（1）中结论，指出温度在30℃和16℃的保鲜时间；（参考数据15110.125732⎛⎫ ⎪≈⎝⎭，81170.32832⎛⎫≈ ⎪⎝⎭，精确到1h ）(3)运用上面的数据，作此函数的图象.二、单选题4．我国某科研机构新研制了一种治疗新冠肺炎的注射性新药，并已进入二期临床试验阶段．已知这种新药在注射停止后的血药含量c （t ）（单位：mg/L ）随着时间t （单位：h ）的变化用指数模型()0e ktc c t -=描述，假定某药物的消除速率常数0.1k =（单位：1h -），刚注射这种新药后的初始血药含量02000mg/L c =，且这种新药在病人体内的血药含量不低于1000mg/L 时才会对新冠肺炎起疗效，现给某新冠病人注射了这种新药，则该新药对病人有疗效的时长大约为（ ）（参考数据：ln20.693,ln3 1.099≈≈）A ．5.32hB ．6.23hC ．6.93hD ．7.52h 5．2021年，郑州大学考古科学队在荣阳官庄遗址发现了一处大型青铜铸造作坊．利用碳14测年确认是世界上最古老的铸币作坊．已知样本中碳14的质量N 随时间t （单位：年）的衰变规律满足5730012t N N ⎛⎫=⋅ ⎪⎝⎭（0N 表示碳14原有的质量）．经过测定，官庄遗址青铜布币样本中碳14的质量约是原来的2至34，据此推测青铜布币生产的时期距今约多少年？（）（参考数据：2log 3 1.6≈） A ．2600年 B ．3100年 C ．3200年D ．3300年参考答案：1．略【详解】略2．约为8719m 【分析】解方程001e 3kh p p -=即可得解. 【详解】解：由001e 3kh p p p -==可得ln3kh -=-，可得()ln 38719m h k =≈. 3．(1)22719232x y ⎛⎫=⋅ ⎪⎝⎭()0x(2)储藏温度为30C ︒保鲜时间约24小时；储藏温度为16C ︒保鲜时间约为63小时．(3)图象见解析【分析】（1）设(0x y k a k =≠，0a >且1)a ≠，则利用牛奶放在0C ︒的冰箱中，保鲜时间约为192h ，放在22C ︒的厨房中，保鲜时间约为42h ，即可得出函数解析式； （2）将30x =与16x =代入函数解析式，求值即可；（3）根据函数解析式画出函数草图．（1）解：设(0x y k a k =≠，0a >且1)a ≠，则有2219242?k k a =⎧⎨=⎩，∴1221927()32k a =⎧⎪⎨=⎪⎩，22719232xy ⎛⎫∴=⋅ ⎪⎝⎭()0x ．（2）解：30x =时，30227192()3242y =≈，即储藏温度为30C ︒保鲜时间约24小时；16x =时，16227192()6332y =≈，即储藏温度为16C ︒保鲜时间约为63小时．（3）解：因为22719232x y ⎛⎫=⋅ ⎪⎝⎭()0x ，函数图象如下所示：．4．C【分析】利用已知条件()0.100e e 200kt t t c c --==，该药在机体内的血药浓度变为1000mg/L 时需要的时间为1t ，转化求解即可.【详解】解：由题意得：()0.100e e 200kt t t c c --==设该要在机体内的血药浓度变为1000mg/L 需要的时间为1t()10.1120001000e t t c -=≥10.12e 1t -≥ 故0.1ln 2t -≥-，ln 2 6.930.1t ≤≈ 故该新药对病人有疗效的时长大约为6.93h故选：C5．A【分析】根据题意列出不等式，求出22922865t <<，从而求出正确答案.57300001324t N N N ⎛⎫<⋅< ⎪⎝⎭，解得：22922865t <<，故选A. 故选：A。
数学解题中的语义转换及应用张红霞【摘要】数学语义转换就是将数学语言从一种形式转换为另一种形式,目的是便于问题解决.解题的关键常在于能否将数学问题中的条件或结论转换成易于理解或操作的形式,不管是说法上、形式上、还是结构上.文章阐述了数学语义转换的内涵及重要性,并通过例题进行了说明.【期刊名称】《宁波教育学院学报》【年(卷),期】2013(015)003【总页数】3页(P138-140)【关键词】教学解题;划归思想;转换【作者】张红霞【作者单位】广东省中山市东风理工学校,广东中山528425【正文语种】中文【中图分类】G633.6数学语义转换就是将数学语言从一种形式转换为另一种形式，其目的在于通过语义转换“改变”问题，以利于问题解决。
[1]本质上讲，数学中的“语义转换”就是数学中的化归思想的一种具体体现。
要想掌握转换这个技能，首先应该真正理解数学语言，才能达到灵活应用。
学生只有正确掌握和熟练运用数学语言，才能看懂书、听懂课，说得出、写得出推理过程。
而研究也表明，数学语言理解能力低、数学语言的相互转换困难等都会导致数学学习的困难。
因此在数学教学中，我们应当重视数学语言的教学，尤其重视数学语言间转化的教学。
有研究表明：当前数学教学中学生因为在数学语言的理解、运用、转化等能力方面的低下影响并制约数学学习，语言能力弱导致了差生对数学知识的误解。
“在基础能力因素中，数学记忆广度、词汇理解、数学计算能力构成了影响数学学习的主要因素”，“数学学困学生的应试中，基本题得分不高原因是：弄错题意、计算失误、公式遗忘。
这些问题是三项基础能力差的表现。
”[2]数学语言中的这个“语言水平”，不是一般的语文水平，而是指和数学相关的语言的水平。
在数学中，包括定理、证明、概念等，很多都是数学语言的体现，往往都是以比较精炼的句式出现，教师在教学的时候应该适当地将其转换成通俗句式，避免死记硬背，鼓励学生用自己地话来表达数学概念、定理，这样也有利于对数学知识的理解。
2.2.1二元语义理论的产生与发展二元语义集结算子评价决策方法是在有序加权平均算子的基础上创立的。
1988年美国学者Y ager教授提出的有序加权平均(OWΑ)算子，在模糊逻辑的基础上，基于模糊多数的柔性集结方法【1】。
该算子自问世以来，已在决策分析、模糊逻辑控制、神经网络、遗传算法、专家系统和市场研究等许多领域得到广泛的应用，并取得了丰硕的成果[2]。
但由于得到的集结结果有时与预先定义的语言评价集中的元素不一致，只能近似地由语言评价集表示出来，这就导致了信息的损失和集结结果的不精确性。
为此，西班牙学者Herrerα教授于2000年首次提出了关于语言信息集结的二元语义分析方法【7】，较好地克服了以往研究方法的缺陷，同时他还提出了基于二元语义有序加权平均(T-OWΑ)算子，并将其成功地应用于多粒度语言标度的多属性评价决策分析之中[8]。
二元语义算子评价决策方法于2003年前后开始在我国传播发展，并于2006年以后逐渐被相关学者所重视，相关学术研究成果不断出现。
如今，二元语义算子评价决策方法已被广泛应用于多目标决策以及多因素分析等研究领域。
2.2.2二元语义评价理论的主要内容二元语义信息是指针对某目标(或对象、准则)给出的用二元组(s i，αi)来表示的评价值结果。
其元素s k和αk的含义描述如下：（1）s k为预先定义好的语言评价集S中的第k个元素。
例如一个由7个元素(即语言评价)构成的语言评价集S可定义为：S={S6=FZ(非常重要)，S5=HZ(很重要)，S4=Z(重要)，S3=YB(一般)，S2=C(差)，S1=HC(很差)，S0=FC(非常差)}。
（2）αk称为符号转移值，表示由计算得到的语言信息与预先定义的语言信息集S中最贴近语言短语之间的偏差，很显然它满足αk∈[-0.5，0.5)。
定义1：若s i∈S是一个语言短语,那么相应的二元语义形式可以通过下面的函数θ获得[7]：θ：S→S×[-0.5，0.5)θ(s i)=(s i,0) s i∈S定义2：设β∈[0,T]为语言评价集S经过某种集结方法得到的实数，则β可由如下的函数Δ表示为二元语义信息[7]：Δ：[0，T]→S×[-0.5，0.5)Δ(β)= (s i，αi)其中，i=Round(β)，αi =β-i.，Round 为四舍五人取整算子。
语言型双极二元语义决策模型及其应用研究语言型双极二元语义决策模型及其应用研究摘要：随着信息时代的快速发展，文本数据的规模越来越大，对其进行有效的处理和分析变得尤为重要。
语义决策模型作为文本数据处理和决策支持的一种重要工具，能够根据不同的应用场景，实现对文本数据的语义理解和决策的制定。
本文提出了一种语言型双极二元语义决策模型，并介绍了其应用研究。
一、引言语义决策模型是指通过对文本数据进行语义解析和决策制定，实现对信息的理解和利用的一种模型。
随着大数据时代的到来，语义决策模型正逐渐被应用于文本分类、情感分析、推荐系统等广泛领域。
同时，双极二元语义决策模型的提出，使得对文本数据的处理和决策更加精准和高效。
二、语言型双极二元语义决策模型的理论基础语言型双极二元语义决策模型是基于语言型模糊数学和决策理论的。
语言型模糊数学是一种处理不确定性和模糊性的有效工具，而决策理论则提供了一种有效的决策制定方法。
通过将语言型模糊数学和决策理论相结合，语言型双极二元语义决策模型能够在不确定性和模糊性的背景下，实现对文本数据的语义理解和决策的制定。
三、语言型双极二元语义决策模型的关键要素语言型双极二元语义决策模型的关键要素主要包括以下几个方面：1. 语义解析：通过对文本数据的语义解析，将文本数据转化为能够进行语义计算的形式。
2. 语义计算：通过对语义解析结果进行计算，得到文本数据的语义分布和语义权重。
3. 决策制定：根据语义计算的结果，制定相应的决策策略和决策方案。
四、语言型双极二元语义决策模型的应用研究语言型双极二元语义决策模型可以应用于多个领域，如文本分类、情感分析、推荐系统等。
以文本分类为例，通过对文本数据进行语义解析和语义计算，能够实现对文本的自动分类。
同时，通过对文本分类结果进行决策制定，能够为后续的信息检索和决策分析提供支持。
五、实证研究为了验证语言型双极二元语义决策模型的有效性和实用性，本文进行了一系列的实证研究。
基于区间直觉二元语义集的专家权重确定方法程书利;王宇【摘要】为提高语言评价集表达方式的合理性,根据语言变量和区间直觉模糊集相结合定义区间直觉语言集的思路,提出区间直觉二元语义信息的概念;针对属性值为区间直觉二元语义信息的多属性群决策问题,考虑专家对方案每个属性的熟知程度不同,通过使用个体评价信息辨别区分度、个体与群体的相似度以及个体与其它个体邻近度3个准则确定专家权重判断矩阵.通过算例验证了该方法的可行性与有效性.%To improve the rationality of language expression sets,depending on the idea of the combination of language variables and interval-valued intuitionistic fuzzy sets to define the intuitionistic linguistic set,the notion of interval-valued 2-tuple linguistic set was proposed.For the multiple attribute group decision making problems based on the concept of interval valued 2-tuple linguistic set,the expert weight matrix was established using three criteria of distinguishing discrimination degree,similarity of individuals and group and proximity of individual and other individuals.The numerical examples illustrate the proposed method is feasible and effective.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2018(039)002【总页数】6页(P574-579)【关键词】群决策;区间直觉模糊集;二元语义;专家客观权重;权重矩阵【作者】程书利;王宇【作者单位】大连理工大学管理与经济学部,辽宁大连116024;大连理工大学管理与经济学部,辽宁大连116024【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言直觉模糊集理论以及区间直觉模糊集理论由于其“非此非彼”的语言特点，使其自提出以来受到了广泛关注，但是其无法表达评价值相对于语言值的非隶属度和犹豫度[1,2]。
