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。

建模是一种研究方法建模是研究和分析现实世界复杂问题的一种方法。

它通常涉及将复杂的现实世界问题转化为数学或计算机模型，并运用这些模型来预测、优化或解决问题。

建模可以在各种领域中应用，如科学研究、工程设计、商业决策和政策制定等。

建模的基本步骤包括问题定义、数据收集、模型建立、模型验证和模型应用。

在问题定义阶段，研究者需要明确问题的目标和限制条件，并确定需要回答的具体问题。

数据收集阶段是收集和整理与问题相关的数据，这些数据可以是实验数据、观察数据或统计数据等。

在模型建立阶段，研究者需要选择适当的数学工具和技术，将问题转化为数学模型。

模型验证阶段是通过对模型进行测试和评估，来确定模型的准确性和可靠性。

在模型应用阶段，研究者利用模型进行预测、优化或决策，并根据模型结果提出解决方案。

建模方法可以分为定量建模和定性建模两种类型。

定量建模是将问题转化为数学模型，并利用数学分析和计算方法来求解问题。

定量建模通常使用数学工具和技术，如数理统计、优化理论和模拟方法等。

它可以用来预测未来趋势、优化决策方案和评估风险等。

比如在金融领域，可以利用定量建模来预测股票价格变动和优化投资组合。

定性建模是将问题转化为概念模型，并通过分析和推理来研究问题。

定性建模通常使用概念工具和技术，如因果图、系统动力学和认知地图等。

它可以用来理解问题的本质、分析问题的关键因素和评估问题的影响。

比如在环境领域，可以利用定性建模来分析生态系统的相互关系和人类活动的影响。

建模的优点是能够对复杂问题进行简化和抽象，从而更好地理解问题的本质和特征。

它可以帮助研究者提出有关问题的新见解和猜测，并指导进一步的实证研究。

同时，建模还具有高效性和实用性，可以节省时间和资源，并提供快速和可靠的解决方案。

此外，建模还可以促进不同学科和领域之间的交流和合作，以共同解决复杂问题。

然而，建模也存在一些限制和挑战。

首先，建模过程中需要进行外界假设和简化，这些假设和简化可能导致模型与实际情况存在差距。

常用的定性预测方法定性预测方法是一种对未来事件或现象进行预测的方法，不依赖于数学模型或统计数据，而是基于专家经验、主观判断和定性分析。

以下是一些常用的定性预测方法：1.专家访谈：专家访谈是一种常见的定性预测方法，通过与领域内专家进行交流和讨论，获取他们的经验和观点来对未来情况进行预测。

这种方法可以提供深入的见解和洞察，尤其在领域专家较多或涉及复杂问题时更为有效。

2. Delphi法：Delphi法是一种通过专家对其中一问题进行多轮匿名调查和讨论的定性预测方法。

在每一轮调查中，专家将根据前一轮调查结果和其他专家的观点给出新的意见和预测，直到达成一致意见或一定收敛阈值。

这种方法能够通过循环反馈来减少偏见和主观性，提高预测质量。

3.情景分析：情景分析是一种通过构建可能的未来情景和描绘其发展趋势的定性预测方法。

通过综合考虑多种可能性，并将其与现实情况相比较，可以帮助决策者更好地理解未来的不确定性和风险，从而制定相应的策略。

4.归纳推理：归纳推理是一种基于现有事实和经验进行未来预测的定性方法。

通过分析过去的事件和现象，总结出一般规律和模式，并将其应用于未来情况的预测。

这种方法需要大量的案例和经验数据，以确保推理的准确性和可靠性。

5.条件推理：条件推理是一种基于因果关系和逻辑推理进行未来预测的定性方法。

通过分析各种因素之间的因果关系，以及它们与未来事件之间的关联性，推断出未来事件的可能结果。

这种方法需要对领域知识和逻辑思维有较高的要求，但可以提供有足够合理性的预测结果。

6.面板研讨会：面板研讨会是一种将多位专家集中在一起进行讨论和辩论的定性预测方法。

通过相互交流和讨论，专家们可以共同思考和探讨未来事件和趋势的可能发展。

这种方法可以激发创新和新的见解，但可能受到个体意见和权威性偏见的影响。

以上是一些常见的定性预测方法，每种方法都有其优势和适用场景。

在实际应用中，通常需要根据具体问题和研究对象的特点选择合适的方法，并结合其他定量预测方法来获取全面的预测结果。

基于定性模型的故障诊断方法
高伟;邢琰;王南华
【期刊名称】《空间控制技术与应用》
【年(卷),期】2009(035)001
【摘要】基于定性模型的故障诊断方法,利用定性模型描述系统结构和定性地预测系统行为,并通过与实际行为进行比较,可推理得到系统的故障诊断结果.详细介绍了基于定性模型故障诊断方法的诊断机理、建模方式及优缺点.此外,还概述了该方法的研究与应用现状及发展趋势.
【总页数】5页(P25-29)
【作者】高伟;邢琰;王南华
【作者单位】北京控制工程研究所,北京,100190;空间智能控制技术国家级重点实验室,北京,100190;北京控制工程研究所,北京,100190;空间智能控制技术国家级重点实验室,北京,100190;北京控制工程研究所,北京,100190;空间智能控制技术国家级重点实验室,北京,100190
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.液体火箭发动机基于定性键合图模型的故障诊断方法研究 [J], 郑威;吴建军
2.基于定性符号有向图模型的故障诊断方法研究 [J], 金赛赛;黄考利;张西山;连光耀
3.基于Bond Graph模型的定性故障诊断方法 [J], 张健;温泽源
4.基于定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法研究 [J], 朱永娇;刘洪刚
5.基于模型的定性推理故障诊断方法研究 [J], 刘洪刚;吴建军;陈启智
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

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。