模型方法（模型检验常用方法有哪些）

结构模型分析法的用途及基本思路
解释结构模型法是现代系统工程中广泛应用的一种分析方法，是结构模型化技术的一种。它是将复杂的系统分解为若干子系统要素，利用人们的实践经验和知识以及计算机的帮助，最终构成一个多级递阶的结构模型。此模型以定性分析为主，属于概念模型，可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型。特别适用于变量众多、关系复杂而结构不清晰的系统分析中，也可用于方案的排序等。它的应用面十分广泛，从能源问题等国际性问题到地区经济开发、企事业甚至个人范围的问题等。
解释结构模型法是现代系统工程中广泛应用的一种分析方法，是结构模型化技术的一种。它是将复杂的系统分解为若干子系统要素，利用人们的实践经验和知识以及计算机的帮助，最终构成一个多级递阶的结构模型。此模型以定性分析为主，属于概念模型，可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型。特别适用于变量众多、关系复杂而结构不清晰的系统分析中，也可用于方案的排序等。它的应用面十分广泛，从能源问题等国际性问题到地区经济开发、企事业甚至个人范围的问题等。
　　它在揭示系统结构，尤其是分析教学资源内容结构和进行学习资源设计与开发研究、教学过程模式的探索等方面具有十分重要作用，它也是教育技术学研究中的一种专门研究方法。
数学建模的方法有哪些？

预测模块：灰色预测、时间序列预测、神经网络预测、曲线拟合（线性回归）；

归类判别：欧氏距离判别、fisher判别等 ；

图论：最短路径求法  ；

最优化：列方程组  用lindo 或 lingo软件解 ；

其他方法：层次分析法 马尔可夫链 主成分析法 等 。

建模常用算法，仅供参考：

蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决 问题的算法，同时间=可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必 用的方法） 。

数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数 据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具） 。

线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多 数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通 常使用Lindo、Lingo 软件实现） 。

图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算 法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 。

动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算 法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 。

最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些 问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助， 但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 。

网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很 多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种 暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 。

一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计 算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替 积分等思想是非常重要的） 。

数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分 析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编 写库函数进行调用） 。

图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文 中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问 题，通常使用Matlab 进行处理）。

04吊灯

3D软件中主要有几种建模方法?
三维软件中建模的方法有很多，但是主流的就这么几种，首先是POLY，这种建模方法有点像雕塑，它的原理就是在物体上加线或者减线，从而使物体像你想象中的物体形状发展。这种建模方法的优点是方便快捷，对美术功底要求不是很高，容易上手。现在已经是主流的建模方法。在国内外拥有最多的使用者，此外最重要的一条是它是游戏唯一承认的建模方法。 另外一种建模方法是SPLINE线条建模，这种建模对美术功底要求有点高，因为它是直接勾勒被建物体的外轮廓，但是建模速度相当快。 再一种就是NURBER面片建模，这种建模方法的优点是模型光华，缺点是面片是又很多的CV接点够成，很麻烦。