1樓：帳號已登出
機理模型、經驗模型和智慧型模型是在不同領域中使用的建模方法，它們具有以下特點：
1. 機理模型：
特點：機理模型是基於物理、化學或其他科學原理建立的模型。它們試圖通過描述系統的基本原理和關係來解釋現象或**系統的行為。
優點：機理模型能夠提供深入的理解和解釋，並具有較高的**準確性。它們可以提供對系統內部機制的洞察，從而支援優化、控制和設計決策。
缺點：機理模型的建立需要詳細的物理或化學知識，並且需要準確的引數和初始條件。構建和驗證機理模型可能需要較大的時間和資源投入。
2. 經驗模型：
特點：經驗模型是基於實驗資料或觀測結果建立的模型。它們通過資料擬合和統計方法來描述系統的行為，而不考慮內部機制。
優點：經驗模型建立相對較簡單，可以通過收集實驗資料進行模型引數的估計。它們在處理複雜系統或缺乏詳細機理了解的情況下具有一定的適用性。
缺點：經驗模型通常只能提供對系統行為的表面描述，缺乏對內部機制的深入理解。它們的**能力可能受到資料質量和擬合方法的限制。
3. 智慧型模型：
特點：智慧型模型是基於機器學習、人工智慧或深度學習等技術構建的模型。它伏悄們通過從大量資料中學習和發現模式，自動構建**模型或決策模型。
優點：智慧型模型能夠處理複雜的非線性關係和大規模資料，並具有較強的自適應能力。它們可以自動從資料中提取特徵和規律，並提供高度準確的**和決策能檔族力。
缺點：智慧型模型對於資料的質量和數量要求較高，需要大量行廳弊的訓練資料和計算資源。它們的可解釋性相對較低，很難提供對系統內部機制的解釋。
綜上所述，機理模型提供深入的理解和準確的**，但需要詳細的物理或化學知識；經驗模型建立簡單，適用於實驗資料驅動的情況；智慧型模型具有強大的自適應能力和。
2樓：網友
機理模型、經驗模型和智慧型模型是三種不同型別的數學模型，它們的特點如下：
1. 機理模型：機理模型是基於科學原理和理論建立的，它描述了物理、化學、生物或社會系統中的基本機制和過程。機理模型通常以方程組的形式表示，它們具有良好的可解釋性和**效能。
2. 經驗兄漏模型：經驗模型是基於資料或經驗關係建立的，它們通常是不基於明確的科學原理和理論的。
經驗模型可以使用統計方法進行構建，它們通常具有較低的可解釋性，但在某些情況下可以產生很好的**結果。
3. 智慧型模型：智慧型模型是基於人工智慧技術建立的，它們通常包括神經網路、遺傳演算法、模糊邏輯等方法。
智慧型模型可以從大量的資料中學習，它們通常可以產生較好的**結果，但其工作原理通常不易解釋。
總之，機理模型、經驗模型和智慧型模型各滾皮具特點，應根據具體問題的需求選擇羨備爛適當的模型型別。
3樓：生活達人問題解答
機理模型：1. 基於已知的科學原理和理論，具有較高的可靠性和可解釋性。
2. 通常需要大量的資料和計算資源來建立和驗證模型。
3. 可以用於**和解釋系統的行為和效能。
經驗模型：1. 基於現有的資料和經驗，具有握局較低的可靠性和可解釋性。
2. 可以快速構建和驗證，適用於資料量較睜皮衝少或無法建立機理模型的情況。
3. 通常用於**和優化系統的效能。
智慧型模型：1. 基於機器學習和人工智慧技術，具有較高的自適應性和泛化能力。
2. 可以從大量資料中自動學習和優化模型，適用於複雜系統和非線性問題。
3. 通常用於**、悉殲分類、聚類和推薦等任務。
機理模型和非機理模型
4樓：華源網路
機理模型（白箱） ：根據物件、生產過程的內部機制或者物質流的傳遞機理建立起來的精確數學模型。它是基於質量平衡方程、能量平衡方程、動量平氏謹謹衡方程、相平衡方程以及某些物性方程、化學反應定律、電路基本定律等而獲得物件或過程的數學模型。
機理模型的優點是殲基引數具有非常明確的物理意義。這類模型存在在各行各業，需要充分的輸入條件，通過模型得到輸出，可以模擬整個過程。
非機理模型（黑箱或灰箱、資料模型） ：人工智慧，以神經網路為代表，當然也有決策樹、遺傳演算法以及支援向量機等等。這類模型輸入不全，通過流動互聯網或者其他的相關軟體為手段採集海量的資料，將資料進行組織形成資訊，之後對相關的資訊進行整合和提煉，晌橡在資料的基礎上經過訓練和擬合，形成自動化的決策模型。
機理模型的不足在於，萬物過於複雜，人類掌握的規律是有限的，而且，經常是經過理想化的簡化的，並不能完全和實物吻合，有時候甚至相差甚遠。
資料模型的不足在於，一是需要大量的資料，二是資料的分佈必須合理，三是分析方法得恰當，否則存在於資料之上的模型可能和事實並不吻合。
從人工經驗，到資料分析，到機理規律，是對事物越來越理性的刻畫。完美的建模過程，應該包括三個步驟。人工經驗是模糊的，也是引發思考的；資料分析，已經在慢慢量化，初步揭示了事物之間的聯絡；深層次的機理規律才是真正揭示了事物因素間的必然聯絡。
嚴謹的建模過程，最好是三者吻合，最起碼是兩者互相驗證，互相補充，單純依賴一種結果是可怕的。
針對什麼問題採用機理建模
5樓：甜筒第二支免單
針對內部機理運動規律問題採用機理建模。
機理建模，根據系統的機理（如物理或化學的變化規律）建立系統模型的過程。首先，根據建模物件的應用場合和模型的使用目的進行合理的假設。
隨後扮族或，根據系統的內在機理建立數學方程，並比較過程變數數與獨立方程數來進行自由度分析，以保證模型有解；最後，進行模型簡化與驗證。
機理是指事物變化的理由與道理。在化學動力學中，所謂「機理」是指從原子的結合關係中來描繪化學過程。如果其過程是動力學控制的，機理是指原子水平的表面過程。
在化學氣相沉積中，機理的含義更加廣泛。
建模，就是建立模型，就是為了理解事物而對事物做出的一種抽象，是對事物的一種無歧義的書面描述。建立系統模型的過穗腔程，又稱模型化。建模是研究系統的重廳伍要手段和前提。
凡是用模型描述系統的因果關係或相互關係的過程都屬於建模。
因描述的關係各異，所以實現這一過程的手段和方法也是多種多樣的。可以通過對系統本身運動規律的分析，根據事物的機理來建模；也可以通過對系統的實驗或統計資料的處理，並根據關於系統的已有的知識和經驗來建模。還可以同時使用幾種方法。
學會四種模型，掌握基於模型驅動的需求分析過程
6樓：天羅網
軟體需求分析，不能只停留在文字上面
如果你拿著洋洋幾千幾萬字的需求文件去和使用者、開發人員討論需求，大家都會覺得非常累，而且效果也不好。
因為文字有歧義，同乙個詞語不同的人可能會有不同的理解。
這時候，如果有乙個表述需求的模型出現，會消除很多歧義，大家也容易理解，需求分析的程序也會加快不少。
所謂「一圖勝千言」！
所以，需求分析過程應當在模型的基礎上進行，需求文件只是建立好模型之後按照一定的格式輸出的文字而已，它只是需求結果的記錄，方便對需求的簽字確認而已。
基於模型驅動的需求分析過程大致是這樣的乙個過程：
首先，需求開發人員向使用者收集需求，建立反映使用者物理世界需求的業務模型；然後搜搜，再將業務模型對映成描述軟體邏輯的分析模型嫌漏物，同時，輔以描述以介面為主的展示模型和描述質量需求的質量模型，對軟體需求進行完整的描述。
基於模型驅動的需求分析過程涉及到4種模型，分別是業務模型、分析模型、展示模型和質量模型。
業務模型是對客戶業務系統的客觀表現，用業務語言表述
建立業務模型主要是通過梳理軟體系統應完成的主要業務、參與人、資料等資訊，給出主要業務流程環節。
分析模型是結合資訊系統的特徵對業務模型進行抽象，主要表現為人與資訊系統的關係以及資訊系統內部的關係
建立分析模型主要是完成需求的優先順序分析、系統狀態轉換分析、業務實體資料分析，最終給出各個業務實體的用例實現。
展示模型是人機互動的實際介面以及具體操作的表達
建立展示模型主要是通過visio等建模工具，給出介面原型，包括介面佈局、內容、提示資訊、跳轉說明等。
質量模型是整理**階段的非功能性需求，芹液結合軟硬體配置針對各業務內容進行檢查
建立質量模型主要是根據對軟體執行環境、設計約束、資料處理以及介面的分析，給出效能、可靠性、安全性、保密性等非功能性需求的描述。
基於模型驅動的需求分析過程就是通過建立業務模型、分析模型、展示模型和質量模型更為直觀、完整、清楚地描述使用者需求和軟體需求來完成需求分析工作的。
機器學習中幾個常見模型的優缺點
7樓：環球青藤
樸素貝葉斯：優點：對小規模的資料表現很好，適合多分類任務，適合增量式訓練。
缺點：對輸入資料的表達形式很敏感（連續資料的處理方式）。
決策樹：優點：計算量簡單，可解釋性強，比較適合處理有缺失屬性值的樣本，能夠處理不相關的特徵。缺點：容易過擬合（後續出現了隨機森林，減小了過擬合現象）。
邏輯迴歸：優點：實現簡單，分類時計算量非常小，速度很快，儲存資源低。缺點：容易欠擬合，一般準確度不高；只能處理二分類問題（softmax解決多分類），需線性可分。
損失函式：knn：優點：
思想簡單，理論成熟，既可以用來做分類也可以用來做迴歸； 可用於非線性分類；訓練時間複雜度為o(n)；準確度高，對資料沒有假設，對outlier不敏感。缺點：計算量大；樣本不平衡時的問題；需要大量的記憶體；未歸一化時影響很大。
svm：優點：可用於線性/非線性分類，也可以用於迴歸；低泛化誤差；容易解釋；計算複雜度較低。缺點：對引數和核函式的選擇比較敏感；原始的svm只比較擅長處理二分類問題。
損失函式：歸一化的作用：
1. 提高梯度下降法求解最優解的速度（很難收斂甚至不能收斂）；例如等高線：
2. 有可能提高精度；一些分類器需要計算樣本之間的距離，例如knn，若乙個特徵值範圍較大，距離計算將取決於這個特徵。
系統模型求解特點
8樓：中地數媒
feflow採用伽遼金法為基礎的有限單元法來控制和優化求解過程，內部配備了若干先進的數值求解法來控制和優化求解過程：
1)快速直接求解法，如pcg，bicgstab，cgs，gmres以及帶預處理的再啟動or-thomin法。
2)靈活多變的up-wind技術，如用流線up-wind、奇值捕捉法(shockcapturing)以減少數值彌散。
3)用皮卡和牛頓迭代法求解非線性流場問題，自動調節模擬時間步長。
4)模擬汙染物遷移過程包括對流、水動力彌散、線性及非線性吸附、一階化學非平衡反應。
5)為非飽和帶模擬提供了多種引數模型如指數式、vangenuchten式和多種形式的richard方程。
6)採用垂向滑動網格(basd)技術處理自由表面含水系渣春跡以及非飽和帶模擬問題。
7)採用適應流場變化強弱的有限單元自動加密放疏技術，以獲得最佳數值解。
8)即時圖形顯示模擬非穩定流過程中觀測點水頭和汙染物濃度如並的動態變化值。
9)非穩定流模擬計算可以隨時暫停，以便使用者顯示和分析中間模擬結果。
10)有開放性外部程式接森卜口，以便使用者在feflow系統中連線和使用自己的程式模組。
流動鑲嵌模型的主要特點是，流動鑲嵌模型的結構特性
1 鑲嵌性 磷脂雙分子層和蛋白質的鑲嵌面 或按二維排成相互交替的鑲嵌面。62616964757a686964616fe78988e69d8331333431356132 2 流動性 膜的流動性是細胞膜結構的基本特徵之一，同時也是細胞膜表現其正常功能的必要條件。膜的流動性是指膜結構分子的運動性，它包括...
製作模型的準備 進行模型製作的意義是什麼
請問你是想隨便組個玩玩還是要上色！如果隨便組了玩玩的話工具就少很多了。 田宮筆刀 用於去除毛邊 模型鉗 把大零件切下來 模型專用銼刀 一套，一般都帶異性銼刀，可以根據模型的不同表面來打磨 號水沙紙 用於打磨毛邊和合縫線 模型專用膠水 軍事模型一般用流動性好點的，用於粘接船身和甲板。小零件用流動性差的...
什麼是資料模型，什麼是資料模型？資料模型的三要素是什麼
資料模型 data model 是現實世界資料特徵的抽象，或者說是現實世界的資料模擬。資料庫中，用資料模型來抽象地表示現實世界的資料和資訊。資料模型的三要素是 資料結構 資料操作及完整性約束條件。目前最常用的三種資料模型及其特點是什麼？目前最常用的三種資料模型為層次模型 網狀模型和關係模型。一 層次...