《系统建模》课程知识要点

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时间:2018-10-06

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1、《系统建模》课程知识要点一、第2章系统结构模型建模方法1、邻接矩阵的表示及其特性。2、可达矩阵的计算及其特性。3、结构模型(方法1):基于可达矩阵的图的层次化。4、结构模型(方法2):建立递阶结构模型的规范方法。>区域划分>级位划分>提取骨架矩阵>多级递阶有向图绘制5、结构模型(方法3):建立递阶结构模型的实用方法。>判断二元关系,建立可达矩阵及其缩减矩阵。>对可达矩阵的缩减矩阵进行层次化处理。>绘制多级递阶有向图。二、第3章系统动力学建模方法1、因果关系图的绘制>首先分析要素之间的相互关系,构造反馈环;>依据反馈环的动态作用,画出系统因果关系图;>根据因果关系图,确定起主导作用的反馈环(

2、主环)。2、系统流图的绘制>明确问题及其构成要素;>绘制要素间相互作用关系的因果关系图。注意一定要形成冋路;>确定变量类型(L变量、R变量和A变量)。原则:•水准L变量是积累变量,可定义在任何时点;而速率R变量只在一个时段才有意义。•决策者最为关注和需要输出的要素一般被处理成L变量。•在反馈控制回路屮,两个L变量或两个R变量不能直接相连。•为降低系统的阶次,应尽可能减少回路中L变量的个数。故在实际系统描述中,辅助A变量在数量上一般是较多的。3、系统流图的数学模型建立数学模型包括:>流位方程>流率方程>辅助方程>初值方程系统流图的DYNAMO仿真模型建立注:特别提示搞清楚几个典型结构的DYN

3、AMO模拟计算(一阶正反馈回路,一阶负反馈回路,两阶负反馈回路),因为它们是基础的东西,所有的复杂应用都是建立在这个基础上的。第4章模糊数学建模方法一级模糊综合评判的计算步骤:(1)确定因素集(2)确定评判集V={Vl,v2,...,v,w(3)进行单因素评判得到(4)构造综合评判矩阵:%…V公一r21r22…ri,n••嚳蠡••攀參rr•••rV"1n29nm/(5)综合评判:对于权重A=0^4,,...,《„),计算并根据隶属度最大原则作出评判。注:1、熟悉理解各种模糊合成算法的含义及其区别。2、权重的计算。.级模糊综合评判的计算步骤:(1)将因素集划分成若干组;(2)先对第二级因素集

4、的因素进行单因素评判,得单因素评判矩阵,求得综合评判为代(f=l,2,,幻(3)再对第一级因素集作综合评判,其中总评判矩阵为:B'b2參番Bk/模糊聚类分析(方法1):如果模糊相似矩阵是模糊等价矩阵,将模糊等价矩阵转化为等价的Boole矩阵(截矩阵),形成一个动态的聚类图。模糊聚类分析(方法2):如果模糊相似矩阵是模糊相似矩阵,求将模糊相似矩阵的传递闭包,按照截距阵形成一个动态的聚类阁。5、模糊聚类分析(方法3):直接聚类法原则:>当不同相似类出现公共元素时,将公共元素所在类合并。>元素对所在不同类合并。注:在模糊聚类分析中要注意以下2点:(1)模糊相似矩阵是怎么得到的?有几种方法可以得

5、到(见课件)。(2)数据矩阵如何规格化?有4钟常用方法(见课件)。6、基于三角模糊函数的模糊层次分析法(1)权重的确定:>构造三角模糊判断矩阵步骤

6、例子调研对象组利用模糊数(M1-M9)來表达他们的偏好假设存三个调研对象。他们对每组进行比较(如比较C1与C2),毎组各自得到一个模糊数,分别为(Il,mlful),(l2,m2,u2),(l3,m3,u3)整合模糊数使得每-组比较后,得到一个模糊数。如C1与C2经过整合后得到:Z/1+/2+/3”f1+zw2+",3“1+“2+"3~3•3,3~>确定初始权重D:表示初始权重,即第K层元素i的综合模撕值,D*=+(2LS64),,=1,2,…

7、,">去模糊化,得到最终权重m/>f2ml/zi2»ulZ2tjfher^ixe'定义一:M1(11,011,1

8、1)和1^12(12,1112,1

9、2)是三角模糊数。M12JVI2的可能度用三州模糊闲数定义为Z2-I/I定义二:一个税糊数大于凡他K个校糊数的可能度.被定义为:V(Af••…-A/k)=ininV(A/2从〉,'=1二."k我们将•个校糊数大J他模糊数的

10、«1能度作为这个模糊数•他比较之后衍到的似终权ilb>确定其他层次的各指标权重:利用相同的方法,得到下一层次的指标Ai权重>指标的总权重确定:等于各种权重之和。(2)指标的打分(有定性和定量2种,请区别对待):>对定性指

11、标的处理:专家评估来得到模糊判断矩阵。用FAHP屮的三角模糊数来表示指标打分(与上面权重的确定过程相同)。>对定量指标的处理:只需标准化统计值来获得打分。(3)评价:权重*打分,值大的为最优。7、基于梯形模糊数的模糊层次分析法>构造区间数表达的比较判断矩阵(注意一致性检验问题)>求解区间数权向量>各层元素对总目标的权重合成>备选方案排序注:特征向量法,求特征向量;矩阵求最大特征值的方法。四、第5章神经网络建模方法1、神经

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