定性模型推理

层次分析法指数表 矩阵阶数 1 2 3 4 5 6 两两判断矩阵权重 入境人数 外汇收入 GDP 平均房价 入境人数 1 2/3 2/5 2 外汇收入 3/2 1 3/4 5/3 GDP 5/2 4/3 1 8/3 平均房价 1/2 3/5 3/8 1 从而得到其相对应的成对比较矩阵如下图所示：A=12/32/523/213/45/35/24/318/31/23/53/81⎛⎫⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭从理论上讲，如果A 是完全一致的成对比较矩阵，应该有，,,i j k∀，ijjk ikA A A =。

但实际上在构造成对比较矩阵时要求满足上述众多等式是不可能的。

因此往往退而求其次，只要求对比较矩阵有一定的一致性，既可以允许对比较矩阵存在一定程度的不一致性。

检验对比较矩阵A 一致性的步骤如下：1. 计算衡量一个对比矩阵A （n 阶方阵）不一致程度的指标C.I.如下所示，其中()A λ为矩阵A 的最大特征值：()..0.01731A nC I n λ-==-2. 查找相应的平均随机一致性指标R.I.，得四阶R.I.=0.89.计算一致性比率：..0.0173.0.01940.1..0.89C I C R R I ===<C.R 说明矩阵A 的不一致程度是可以接受的。

此时矩阵A 最大特征值对应的特征向量为(0.37050.50090.74110.2501)TU =----。

将该特征向量归一化，得到权向量()0.19890.26890.39790.1343TU =。

构造B-C 层对比较矩阵为：B 1=15/67/46/513/24/72/31⎛⎫⎪⎪⎪⎝⎭,B 2=13/424/317/31/23/71⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭，B 3=12/33/23/217/32/33/71⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,B 4=14/57/35/417/43/74/71⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭. 通过计算可得B-C 层两两判断矩阵的特征值、特征向量。

人工智能考试必备知识点第三章约束推理约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，满足的条件。

贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。

在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。

回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一些分支，从而大大减少搜索的次数第四章定性推理定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发 , 导出行为描述 , 以便预测系统的行为并给出原因解释。

定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为态的变化行为只与直接相邻的部件有关第六章贝叶斯网络贝叶斯网络的定义：贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表 (CPT) 该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。

条件概率：条件概率：我们把事件B 已经出现的条件下，事件 A 发生的概率记做为并称之为在B 出现的条件下 A 出现的条件概率，而称 P(A)为无条件概率。

贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式先验概率：先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率后验概率：后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率联合概率：联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。

贝叶斯问题的求解步骤定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断贝叶斯网络的构建为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。

为此，需要：(1) 确定模型的目标，即确定问题相关的解释； (2) 确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集； (3) 将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。

地质灾害风险评估综述徐继维;张茂省;范文【摘要】地质灾害风险评估是地质灾害风险管理的重要组成部分，是主动防灾减灾战略核心内容，是经济发展、土地利用规划、城乡建设规划和地质灾害防治规划的编制依据，是当前和今后社会经济发展的必然需求。

该文系统阐述了风险的定义、地质灾害风险评估的研究现状，在此基础上总结归纳了地质灾害风险评估的方法，最后探讨了风险评估的难点并展望了地质灾害风险评估的发展趋向。

%Geological disaster risk assessment is an important part of the geological disaster risk management, core content of disaster prevention and mitigation strategy and foundation of economic development,land use plan-ning,rural construction planning and geological disaster prevention.We expound the definition of geological disas-ter risk assessment as well as the present research situation of geological disaster risk assessment.On the basis of these works,the methods of geological disaster risk assessment were summarized.In the end,existing problems and future development of the geological disaster risk assessment were discussed and prospected.【期刊名称】《灾害学》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】5页(P130-134)【关键词】地质灾害;风险评估;危险性;概率【作者】徐继维;张茂省;范文【作者单位】长安大学地质工程与测绘工程学院，陕西西安 710054; 国土资源部黄土地质灾害重点实验室/中国地质调查局西安地质调查中心，陕西西安 710054;国土资源部黄土地质灾害重点实验室/中国地质调查局西安地质调查中心，陕西西安 710054;长安大学地质工程与测绘工程学院，陕西西安 710054【正文语种】中文【中图分类】Q694;X43风险起源于远古时期，渔民打鱼时有“风”就意味着“险”，故此得名［1］。

气候变化全球影响的模型分析及其预测研究随着全球经济不断发展，气候变化成为全球共同面临的问题。

气候变化的影响十分广泛，包括食物供应、海平面上升、水资源的可持续性等方面。

因此，建立气候变化全球影响的模型分析及其预测研究，对于未来的全球生态环境中迫在眉睫。

目前，气候变化全球影响的模型分析主要分为两种：定量模型和定性模型。

定量模型是基于大量数据的统计分析，通过数据建模对气候变化的影响进行模拟，以得出预测结果。

其中，GCM（全球气候模式）是气候变化影响预测中应用最为广泛的定量模型之一。

GCM是一个能够模拟大气、海洋和陆地的三维动力系统，它可以将不同地理方位、气候变化和人为影响等因素作为输入，通过计算机对过去、现在和未来的气候变化趋势进行模拟，同时对潜在的影响进行评估。

通过大量数据的分析，GCM模型的预测结果准确度高。

然而，GCM模型存在着大量的数据限制，包括缺乏观测数据、复杂物理过程和模型描述的不确定性等等。

因此，GCM模型预测的气候变化结果需要进行多次模拟来验证其准确性，以保证其科学性和可信性。

相对于定量模型，定性模型建立在专家经验、专业知识和常识推理的基础上。

定性模型主要依靠专家的意见和判断，从而对气候变化的影响进行预测。

这种模型的优点在于可以对研究对象进行更精确的描述，通过对多个因素的综合评估，可以更好地预测气候变化的影响。

然而，定性模型缺乏数据支撑，并且易受到人为因素干扰，因此难以进行客观的预测。

总的来说，无论是定量模型还是定性模型，气候变化全球影响的模型分析及其预测研究，在可持续发展的大背景下具有重要的意义。

全球气候变化所带来的影响是全人类所面临的共同挑战，为了维护人类的生存和可持续发展，必须及早采取行动来预测、评估气候变化的影响，并采取必要的措施来应对。

自动控制摘要：综述了自动控制理论的发展情况，指出自动控制理论所经历的三个发展阶段，即经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论。

最后指出，各种控制理论的复合能够取长补短，是控制理论的发展方向。

自动控制理论是自动控制科学的核心。

自动控制理论自创立至今已经过了三代的发展：第一代为20世纪初开始形成并于50年代趋于成熟的经典反馈控制理论；第二代为50、60年代在线性代数的数学基础上发展起来的现代控制理论；第三代为60年代中期即已萌芽，在发展过程中综合了人工智能、自动控制、运筹学、信息论等多学科的最新成果并在此基础上形成的智能控制理论。

经典控制理论(本质上是频域方法)和现代控制理论(本质上是时域方法)都是建立在控制对象精确模型上的控制理论，而实际上的工业生产系统中的控制对象和过程大多具有非线性、时变性、变结构、不确定性、多层次、多因素等特点，难以建立精确的数学模型。

因此，自动控制专家和学者希望能从要解决问题领域的知识出发，利用熟练操作者的丰富经验、思维和判断能力，来实现对上述复杂系统的控制，这就是基于知识的不依赖于精确的数学模型的智能控制。

本文将对经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论的发展情况及基本内容进行介绍。

1自动控制理论发展概述自动控制是指应用自动化仪器仪表或自动控制装置代替人自动地对仪器设备或工业生产过程进行控制，使之达到预期的状态或性能指标。

对传统的工业生产过程采用自动控制技术，可以有效提高产品的质量和企业的经济效益。

对一些恶劣环境下的控制操作，自动控制显得尤其重要。

自动控制理论是与人类社会发展密切联系的一门学科，是自动控制科学的核心。

自从19世纪Ma xw el l对具有调速器的蒸汽发动机系统进行线性常微分方程描述及稳定性分析以来，经过20世纪初Ny q ui s t，Bo de，H a rr is，E va ns，Wi e nn er，N ic ho l s等人的杰出贡献，终于形成了经典反馈控制理论基础，并于50年代趋于成熟。

评价模型分类评价模型是在社会科学研究中广泛采用的定量分析方法，用于评估政策、计划、计划或项目的效果和影响。

评价模型通常基于现有数据和经验，旨在提供有关计划的决策支持、改进程序和预测结果的信息。

根据性质和设计，评价模型可分为几类。

本文将详细介绍评价模型分类。

一、根据数据收集方式分类基于数据收集方式的模型分类分为两种，即实验设计模型和非实验设计模型。

实验设计模型是一种有系统地控制影响结果的因素和变量的模型。

在实验组中，相关变量和控制组进行比较以确定因果关系。

该模型具有高度可重复性，但难以推广到现实世界中的复杂情况。

实验设计模型包括前后设计，交叉设计和区组设计等。

非实验设计模型是通过观察，测量和描述关系来推断结果中的因果关系。

非实验设计模型包括比较设计，趋势设计和反事实设计等。

虽然非实验设计模型难以控制变量，但却很适合评估现实世界中复杂的政策和计划。

二、根据评价目的分类基于评价目的的模型分类分为两类，即评估模型和预测模型。

评估模型的目的是评估某个政策、计划、计划或项目的效果和影响。

这些模型通常使用实际结果和统计方法来揭示影响的本质。

评估模型包括：回归模型、差异法、事件历史分析等。

预测模型旨在预测将来的结果。

这些模型通常根据过去的行为和事件来预测未来事件的发生，可以帮助政策制定者做出决策。

预测模型包括：时间序列、马尔可夫过程、神经网络等。

三、根据分析逻辑分类基于分析逻辑的模型分类分为两类，即定性分析模型和定量分析模型。

定性分析模型是通过描述和分析所研究的现象，以便推断一个或多个因果关系。

对于这种类型的模型来说，定性的数据是必需的，即概念性、非数值性的信息，并且需要对观察和分析进行解释和透彻分析。

定性分析模型包括：内容分析、文档分析等。

定量分析模型则处理数值信息以研究因果关系。

这种类型的模型通过收集和分析数据来确定因素之间的关系，并用统计方法检验假设是否有效。

定量分析模型包括：回归分析、因子分析、因素分析等。

基于COSIM的定性定量集成建模方法温艳;周勇【摘要】定性建模技术相比定量建模技术能更加准确地描述复杂系统中的混沌性、不确定性和不可预测性.为全面系统地描述定性定量复杂系统,将定性建模技术跟定量建模技术相结合,提出一种基于多学科虚拟样机建模仿真理论(COSIM)的集成建模方法.在此基础上引入基于置信规则的定性知识和定性接口的描述,提出了集成建模的层次化模型结构的形式化表示方法；同时,基于对仿真系统中定性推理和定量解算的统一调度,给出了一种定性定量协同求解方法,最后,通过对UMl建模语言的扩展,提出了集成建模语言.通过设计并实现鱼雷规避仿真系统,验证了该建模方法的有效性.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2013(026)004【总页数】6页(P44-49)【关键词】COSIM;定性定量结合;置信规则;建模语言【作者】温艳;周勇【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP391.9复杂系统已广泛存在于众多领域，这些复杂系统的机理、关系错综复杂，总体行为呈涌现、混沌、不确定和不可预测等特点，仅依赖传统定量建模方法难以全面系统地描述。

针对包含智能专家系统等人在回路的复杂系统，有些建模仅需其定性结果，无需做出精确的定量计算。

因此，定性定量混合建模并联合仿真已成为复杂系统研究的主要方向。

目前定量模型与定性知识相结合的建模方法主要有以下几类:(1)基于非因果类定性物理建模的研究，它来自定性物理方法的研究成果，基于流的概念，但无法描述因果类的定性模型［1］。

(2)基于有向图的定性因果关系建模，它能通过图形结构清晰地描述因果关系，但对于非因果类的定性模型则无法描述［2］。

(3)文献［3］提出了基于多学科虚拟样机系统高层建模语言的定性定量集成建模方法，但该方法只适合对基于因果关系的定性系统建模，并不具有较高的通用性。

兵棋推演计算公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：兵棋推演计算公式是在军事战术训练中常用的一种推演方法，通过数学模型和计算公式来模拟军事实战情况，帮助军事指挥员进行军事作战决策和战术规划。

兵棋推演计算公式的设计与运用，对于提高部队的实战能力和战斗力具有重要的意义。

在军事训练中，兵棋推演是一种很重要的训练方式。

通过模拟实际战场情况，训练参训者的决策能力、指挥能力和应对意外情况的能力。

而计算公式则是兵棋推演的核心内容之一，通过合理的计算公式，可以模拟出各种战斗情况，帮助训练者更好地了解和掌握作战规律。

兵棋推演计算公式的设计需要综合考虑许多因素，如地形、部队编制、敌我兵力对比、火力打击效果、装备性能等等。

根据这些因素，可以设计出不同的计算公式，用以模拟不同的战斗情况。

举个简单的例子，计算敌我兵力对比时，可以使用以下公式：敌我兵力比= 敌军兵力/我军兵力通过这个公式可以得出敌我双方在兵力上的对比情况，帮助指挥员在决定作战部署时更加客观地评估双方的实力差距。

另一个例子是计算火力打击效果，这里就需要考虑到火力回击系数、火力范围、精度等因素，可以设计出详细的计算公式来模拟实际的火力打击效果。

在设计兵棋推演计算公式时，还需要注意的是公式的合理性和准确性。

公式不能太简单以致于失去模拟实际战场情况的意义，也不能太复杂以致于无法计算和应用。

在设计过程中需要进行多次验证和调整，确保公式的准确性和有效性。

对于不同类型的作战任务，也需要设计相应的计算公式。

比如针对防空作战，需要设计防空火力效果计算公式；对于山地作战，需要设计山地地形影响计算公式等等。

随着计算机技术的发展，也可以利用计算机模拟软件来进行兵棋推演计算。

通过编写计算公式并结合计算机模拟软件，可以更加方便地进行推演计算，提高推演的效率和准确性。

兵棋推演计算公式是军事训练中不可或缺的一部分，它可以帮助指挥员更好地了解和掌握战斗规律，提高部队的实战能力和作战效果。