session1、2数据模型与决策

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自考数据、模型与决策

高纲1396江苏省高等教育自学考试大纲30447 数据、模型与决策南京大学编江苏省高等教育自学考试委员会办公室I 课程性质、设置目的与要求一、《数据、模型与决策》课程的性质随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强，人们对如何从数据资料角度进行认识显示出越来越多的兴趣。

数据资料本身并没有什么意义，关键是采用合适的方法对其进行分析和处理，只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律，从而更好地服务于管理决策的需要。

《数据、模型与决策》属于数量性质的课程，侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分析和解释，以及管理决策方法和技术方面的知识。

管理决策分为两类，一类是理性决策一类是行为决策。

数据分析与决策模型中，不论是以不确定性为特征的统计决策，还是以确定性为特征的管理科学优化决策，和以策略互动为特征的博弈决策，都可以把它们归结为理性决策范畴。

既然是理性决策，必然会要求建立某种决策准则，然后在既定的准则下通过度量来选择决策方案。

这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理，另一方面也需要有相应的数据资料。

前者是为了能够建立决策模型，后者则是帮助实现计算。

有鉴于此，数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。

数据与模型除了共同服务于决策分析以外，两者之间也存在密切的关系。

从应用的角度，统计方法比较强调实证性做法，统计分析与决策中，没有大量的、客观准确的数据资料，统计决策分析只能停留在纯理论的状态，无法形成具体的分析结论。

管理运筹优化和博弈决策分析中，虽然不像统计分析那样，需要拥有充足的数据，但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数，其数值资料就必须事先给以确定。

尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料，不过由于这样那样的原因，数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。

因此，对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼，然后才能用于决策分析。

对此，模型起着重要的转化作用，通过模型化处理，不仅能对数据的价值结构进行改造，而且还能对决策赋以深层次的分析。

数据模型与决策案例

数据模型与决策案例数据模型是指对某一类事物的特征和关系进行抽象和描述的模型。

在现代社会，数据模型在各个领域都有着广泛的应用，尤其是在决策案例中，数据模型更是发挥着重要的作用。

本文将以数据模型与决策案例为主题，探讨数据模型在决策案例中的应用和意义。

一、数据模型的基本概念。

数据模型是对现实世界中某一类事物的抽象描述，它可以用来描述事物的特征和关系，帮助人们更好地理解和分析事物。

数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次。

概念模型是对事物的一种抽象描述，它描述了事物的特征和关系，不涉及具体的技术实现；逻辑模型是在概念模型的基础上，进一步进行细化和具体化，描述了事物的结构和行为；物理模型则是在逻辑模型的基础上，考虑了具体的技术实现和物理存储结构。

数据模型可以用来描述各种事物，比如人、物、事、理念等等，它是对现实世界的一种抽象和理解。

二、数据模型在决策案例中的应用。

在现代社会，数据模型在各个领域都有着广泛的应用，尤其是在决策案例中，数据模型更是发挥着重要的作用。

数据模型可以帮助人们更好地理解和分析事物，为决策提供科学依据。

比如在企业管理中，数据模型可以用来描述企业的各种业务和关系，帮助企业管理者更好地理解企业的运行状况，为决策提供支持；在金融领域，数据模型可以用来描述金融市场的各种特征和关系，帮助投资者更好地理解市场的运行规律，为投资决策提供支持；在医疗领域，数据模型可以用来描述疾病的发病机制和治疗效果，帮助医生更好地理解疾病的特征和发展规律，为治疗决策提供支持。

可以看出，数据模型在各个领域都有着广泛的应用，为决策提供了重要的支持。

三、数据模型在决策案例中的意义。

数据模型在决策案例中有着重要的意义。

首先，数据模型可以帮助人们更好地理解和分析事物，为决策提供科学依据。

比如在企业管理中，通过对企业的各种业务和关系进行建模，可以帮助企业管理者更好地理解企业的运行状况，为决策提供支持；在金融领域，通过对金融市场的各种特征和关系进行建模，可以帮助投资者更好地理解市场的运行规律，为投资决策提供支持；在医疗领域，通过对疾病的发病机制和治疗效果进行建模，可以帮助医生更好地理解疾病的特征和发展规律，为治疗决策提供支持。

数据模型与决策决策分析教案

决策分析的步骤
02 确定问题、收集数据、建立模型、分析结果、制定决
策。
决策分析的分类
03
定量决策分析、定性决策分析、结构化决策分析、非
结构化决策分析。
决策分析的常用方法
概率决策分析
基于概率和期望值进行决策的方法，包括期望值法、概率排序法等。
多目标决策分析
处理多个相互冲突的目标的决策问题，常用的方法有层次分析法、多属性效用函数等。
，提高销售业绩。
案例二：基于数据模型的金融风险评估
总结词：通过数据模型识别和评估潜在的金融风险
根据模型结果制定风险管理策略，如资产配置、止损点设置等，以降低潜在损失。
利用数据模型分析市场波动、相关性等风险因素。
详细描述
收集各类金融数据，包括股票价格、债券收益率、汇率等。
案例三：基于数据模型的企业战略规划
练习1
练习2
利用SPSS软件，对给定的市场调查数据进行分析，建立分类数据模型，预测目标市场的客户群体。
利用Excel或其他数据分析工具，对给定的销售数据建立数据模型，并基于该模型进行销售预测。
练习3
利用Python编程语言，对给定的股票价格数据建立时间序列模型，预测股票价格的走势。
思考题
思考题1
在决策分析中，如何选择合适的数据模型？需要考虑哪些因素？
思考题2
数据模型在决策分析中的作用是什么？如何评估数据模型的有效性？
思考题3
如何将数据模型与实际业务场景相结合，提高决策的准确性和效率？
思考题4
在决策分析中，如何处理不确定性因素？如何利用数据模型进行风险评估？
THANKS
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物理数据模型

决策模型知识点总结

决策模型知识点总结一、决策模型的基本概念1.1 决策模型的定义决策模型是指对决策问题进行形式化描述和分析的数学模型或者计算机模型。

它是对决策问题中的决策者、决策的目标、决策的条件以及可能的决策方案进行系统化的表达、分析和比较的工具。

1.2 决策模型的分类根据不同的分类标准，决策模型可以分为多种类型，常见的分类包括：（1）决策环境的分类：确定性模型、随机模型和不确定性模型；（2）决策者的分类：单人决策模型和多人博弈模型；（3）决策问题的分类：多目标决策模型和单目标决策模型；（4）模型的形式和用途：数学模型、计算机模型、仿真模型等。

1.3 决策模型的特点决策模型具有形式简练、准确性高、计算精密、易于分析和优化等特点，可以帮助决策者做出准确、科学的决策，提高决策效率和决策质量。

二、决策模型的建立与求解2.1 决策模型的建立步骤（1）确定决策者、决策目标和影响决策的条件；（2）确定可能的决策方案；（3）建立决策模型，包括决策变量、决策目标函数、约束条件等；（4）确定求解方法，对决策模型进行求解。

2.2 决策模型的求解方法常见的决策模型求解方法包括：（1）数学规划方法，包括线性规划、整数规划、非线性规划等；（2）决策树方法，包括期望值决策树、价值决策树等；（3）决策支持系统方法，包括专家系统、模拟等。

2.3 决策模型的评价方法决策模型的评价方法包括：（1）灵敏度分析，分析模型中参数变动对决策结果的影响；（2）稳健性分析，评价模型对不确定因素的抗风险能力；（3）效果验证，通过实际运用来验证模型的效果。

三、常见的经典决策模型3.1 线性规划模型线性规划模型是研究一个包含若干线性约束条件下的线性目标函数最优值的数学方法。

线性规划模型适用范围广泛，常用于生产计划、资源配置等领域。

3.2 整数规划模型整数规划模型是在线性规划模型的基础上，限制决策变量为整数的规划模型。

整数规划模型适用于需求具有离散性的问题，如项目选址、设备分配等领域。

casve循环决策模型的步骤

casve循环决策模型的步骤CASVE循环决策模型是一种常用的决策分析工具，用于帮助人们做出更明智的决策。

该模型包括五个步骤，分别是：定义问题、收集数据、分析数据、制定方案、评估方案。

下面将详细介绍这五个步骤。

第一步：定义问题在CASVE循环决策模型中，定义问题是最重要的一步。

在这一步中，我们需要明确问题的背景、目标和限制条件。

我们应该清楚地了解问题的核心是什么，以及我们希望通过决策解决什么样的问题。

在这一步中，我们还需要识别问题的各种因素和变量，以便后续的数据收集和分析。

第二步：收集数据在定义问题之后，我们需要收集相关的数据来支持我们的决策。

数据可以来自各种渠道，如调查问卷、实地观察、文献研究等。

在收集数据的过程中，我们应该确保数据的准确性和可靠性。

此外，我们还应该注意保护数据的隐私和机密性。

第三步：分析数据在收集到足够的数据之后，我们需要对数据进行分析。

数据分析可以帮助我们理解问题的本质和趋势，发现潜在的规律和关联。

在数据分析的过程中，我们可以使用各种统计方法和工具，如图表、表格、回归分析等。

通过数据分析，我们可以更好地理解问题，并为制定方案提供依据。

第四步：制定方案在了解问题并分析数据之后，我们可以开始制定解决方案。

在制定方案时，我们应该考虑各种因素和变量，并权衡不同的选择。

我们可以使用决策树、成本效益分析等工具来帮助我们评估各种方案的优劣。

在制定方案时，我们还应该考虑到问题的长期影响和可持续性。

第五步：评估方案在制定方案之后，我们应该对各种方案进行评估。

评估方案可以帮助我们确定哪种方案是最合适的，并为决策提供参考。

在评估方案时，我们可以使用各种评估方法和指标，如效果评估、风险评估等。

通过评估方案，我们可以了解各种方案的优劣，并选择最适合的方案。

CASVE循环决策模型是一个有用的决策分析工具，可以帮助我们做出更明智的决策。

通过定义问题、收集数据、分析数据、制定方案和评估方案这五个步骤，我们可以更好地理解问题，并制定出最合适的解决方案。

数据模型与决策课程总结

学习总结（期中论文）我们所用的教材叫做《数据、模型与决策》，我记得老师第一天给我们上课就提到过一些基本的概念以及思想，例如“什么是管理”；“什么是模型”；“如何对实际问题简化”等等。

在这其中我认为非常重要的有以下几点：首先，管理的最初根源是因为资源是有限的。

如何将有限的资源进行合理配制、优化从而达到最大的效益是我们应该要去注意的问题。

其次，数学问题是有最优解的，当我们给定了一个确定的数学问题我们能够得到一个确定的解，但当我们在研究一个给定的现实管理问题的时候，我们是很难去找到一个最优解的，甚至可以说，管理问题是没有最优解的。

（这不同于我们平时所做的运筹学等问题，因为我们平时所做的问题都已经经过了很多的化简，已经把现实管理问题进行了抽象，与其说那些问题是一个管理问题不如说它们是数学问题）这是因为现实中的管理问题比较复杂，具有很强的不确定性，我们只能是抓住主要矛盾，暂且不考虑次要矛盾。

（当然了，当我们已经解决了主要矛盾之后我们可以开始考虑次要矛盾，因为这个时候次要矛盾已经上升为主要矛盾了。

）所以我们去寻找的是管理问题的满意解而不是最优解。

这两点在后面的学习建模中得到了很好的验证。

我们之前的学习大多是倾向于解决一个数学问题而不是一个管理问题。

这一门课之所以在大三才开设我认为有其道理，在没有掌握基本的数学基本知识之前，我们是不可能很好地解决管理问题的，因为我们解决一个管理问题是先将其转化为一个可以解决的数学问题。

但是并不是说我们掌握了高数、运筹学等知识就能顾很好的解决管理问题，因为如何把现实存在复杂的管理问题转化成为我们可以解决的数学问题正是这门课的核心内容之一。

以企业的生产计划安排作为例子，总结一下应用现行规划建模的步骤：●我们的问题是什么？（如何安排生产）如何组合不同产品的生产、生产的种类。

●我们能做什么？（不同产品的生产数量）明确决策变量，也就是管理中可以人为设定的要素。

●确定决策的准则（利润最大化、成本最小化、社会责任最大化）根据决策变量写出目标函数。

(完整版)30447数据模型与决策2014年07月【答案】

1-5、ACBAD 6-10、BBACD 11、数学模型 12、双相抽样 13、4.8814、一个测量原点，也叫绝对零点 15、熵16、置信度或置信水平 17、方差分析 18、自变量 19、循环变动 20、波动问题21、数据质量检查的抽样方法：在一次调查之后，紧接着再从这些被调查单位中抽取一定数量的单位组成样本，重新调查登记，最后将两者的结果进行对比，以检查先前调查数据的质量并进行适当的调整。

22、控制图：它是运用统计方法确定管理界限，并用于管理监控的一种图标。

23、中位数：把观察值按从小到大的顺序排列位置居中的数叫做中位数。

24、变异系数：是把算术平均数与标准差联系起来的一个测度，它的公式为100%Ss C x25、折中准则：小中求大准则过于悲观，大中求大准则过于乐观。

折中准则就是小中求大和大众求大准则之间进行平衡，以希望决策更符合现实。

通过对行样本频率能进行列类别间的比较，志愿活动是为了体现个人价值的男性比超过女性比。

2292644.8232868.220.4269133743289614.44468.22通过计算说明救济水平与解雇率之间有一定的相关性，但不是很高。

28、20001999199819972001169.2144.5126.1103.5135.82544x x x x x 2000199919981997200194.7116.0137.9178.3131.72544x x x x x 200019991998199********.6141.2159.2152.9142.97544x x x x x 20001999199819972001109.3131.9146.8166.0138.544x x x x x29、1(200.015)(200.015)2022u T Tˆ20x ，可以直接利用公式进行计算1(200.015)(200.015)16660.005u pST T T C30、解：设每种型号的拖拉机各购买1234,,,x x x x 台。

软件使用说明书

软件使⽤说明书软件使⽤说明书题⽬：基于java的宅急送系统学院：数据科学与软件⼯程学院专业：软件⼯程（服务外包）姓名：熊鸿瀚指导教师：杜娜摘要随着都市化⽣活节奏的加快，许多上班族没有时间外出就餐，⽽外卖则成了他们的⾸选。

我国外卖市场⼴阔，⽤户需求⾜够强，⽤户黏度够⾼，同时能给商家带来低固定成本的额外收⼊。

⼀到午饭时间，在各⼤写字楼⾥，都能看到送餐者的⾝影。

事实上，“叫外卖”如今已成为众多消费者，尤其是年轻上班族习以为常的餐饮⽅式。

同时“叫外卖”不仅受上班族的青睐，每逢节假⽇，也有不少⼈在家⾥等⼈送餐上门，另外还有⼀些茶馆、服装店等服务⾏业，由于⼯作需要，也经常叫外卖。

⽽对校园⾥的⼤学⽣来说，⽤APP点外卖是既能省去到饭堂排队的时间，⼜菜式选择多样，价格优惠的点餐⽅式。

究其根本，外卖这个事情切中⼈性“懒惰”的需求。

关键词⽣活节奏、叫外卖、价格优惠⽬录软件使⽤说明书............................................................. １摘要..................................................................... ２⽬录....................................................................... ３1 绪论................................................................... ５Abstract ................................................................... ５2 系统的开发环境........................................................... ６2.1 系统开发环境...................................................... ６2.2 对技术⽅法的总结.................................................. ６3 系统总体设计............................................................. ７3.1 总体功能模块....................................................... ７3.2管理员的功能模块................................................... ７3.3⽤户的功能模块..................................................... ８3.4系统业务描述....................................................... ９3.5程序流程图....................................................... １０4系统详细设计与实现..................................................... １１4.1系统和数据库的配置............................................... １１4.2概念模型设计..................................................... １１4.3平台数据表的设计................................................. １２5系统功能实现........................................................... １５5.1程序的时序图..................................................... １５5.1.1餐饮模块时序图.............................................. １５5.1.2分类模块时序图.............................................. １６5.1.3公告模块时序图.............................................. １７5.1.4⽤户模块时序图.............................................. １８5.2系统功能实现的主要框架........................................... １８5.2 SSH框架..................................................... １８5.3系统功能实现的主要模块........................................... １９5.3.1 管理员登录页⾯.............................................. １９5.3.2 公告管理页⾯................................................ ２０5.3.3 餐饮管理页⾯................................................ ２０5.3.4 订单管理页⾯................................................ ２１5.3.5 留⾔管理页⾯................................................ ２２5.3.6 会员管理页⾯................................................ ２２6系统的调试与测试....................................................... ２２6.1软件测试的⽬的................................................... ２２6.2软件测试的任务................................................... ２３6.3测试环境......................................................... ２３6.4测试计划与结果................................................... ２４结束语................................................................... ２４致谢..................................................................... ２５1 绪论民以⾷为天，中国的第三产业在经济危机中独树⼀帜出现了⼤逆转，提升速度也是⾮常的惊⼈，餐饮⾏业也出现了各种模式的经营，为了⽅便⾜不出户就能享受到美⾷的⾷客来说，⽹络订餐⽆疑是最直接的选择。

软件工程的十大模型

软件工程的十大模型软件工程是涉及规划、设计、开发、测试和维护软件系统的学科领域。

在软件开发过程中，存在多种模型用于组织和管理项目的不同阶段。

以下是十大常见的软件工程模型：1.瀑布模型（Waterfall Model）：这是最传统的软件开发模型，依序执行阶段（需求、设计、实现、测试、部署和维护）。

每个阶段按顺序进行，前一阶段完成后才开始下一阶段。

2.原型模型（Prototyping Model）：原型模型通过迭代构建原型来理解和确认用户需求。

在反复的原型构建和用户反馈中，逐步完善系统需求。

3.迭代模型（Iterative Model）：迭代模型将软件开发过程分成多个迭代周期，每个迭代周期包括需求、设计、开发和测试等阶段。

每次迭代都会增加新功能或修复问题。

4.增量模型（Incremental Model）：增量模型将系统功能分成多个增量，在每个增量中逐步构建、测试和交付部分功能。

5.螺旋模型（Spiral Model）：螺旋模型以风险管理为核心，通过不断迭代的螺旋来完成软件的开发。

每个螺旋圈代表一个迭代周期，包括计划、风险评估、工程和评审等阶段。

6.敏捷开发模型（Agile Model）：敏捷开发是一种迭代和增量开发方法，强调团队合作、快速交付、持续反馈和灵活响应变化。

7.V模型（V-Model）：V模型将软件开发的各个阶段与对应的测试阶段相对应。

每个开发阶段都有对应的验证和确认测试阶段，形成V形状的结构。

8.喷泉模型（Fountain Model）：喷泉模型强调软件开发过程中的知识管理和复用，鼓励团队在开发中积累并共享知识。

9.融合模型（Hybrid Model）：融合模型是将多种软件工程模型和方法结合使用，根据项目的需求和特点来灵活选择和应用不同的模型元素。

10.脚手架模型（Scaffold Model）：脚手架模型强调在软件开发中使用现有的、可复用的组件或结构，以加速和简化开发过程。

每种模型都有其独特的优点和局限性，选择最合适的模型取决于项目的特点、需求和团队的工作方式。

《数据模型与决策》课件

04
实际案例分析
案例一：基于数据模型的营销决策
总结词
通过数据模型分析市场趋势，制定有效的营销策略。
详细描述
利用大数据和统计模型分析消费者行为和市场趋势，预测未来市场需求，制定个性化的营销策略，提高销售业绩和市场占有率。
总结词
优化营销预算分配。
详细描述
通过数据分析确定各营销渠道的投资回报率，合理分配营销预算，提高营销效果和投资回报率。
03
未来还需要加强数据安全和隐私保护等方面的研究，以保障数据的安全性和可靠性。
数据模型与决策的实际应用价值
数据模型与决策在企业管理中具有重要的应用价值，可以帮助企业进行科学决策和
优化资源配置。
数据模型与决策还可以帮助企业提高市场竞争力，如通过数据分析发现市场趋势和消费者需求，制定更加精准
总结词
提升客户满意度和忠诚度。
详细描述
通过数据模型分析客户反馈和行为数据，了解客户需求和期望，优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
案例二：基于数据模型的金融风险评估
总结词
利用数据模型评估贷款违约风险。
01
02
详细描述
通过分析历史数据和信贷信息，利用统计模型和机器学习算法评估贷款违约风险，为金融机构提供风险预警和决策支持。
数据模型在决策中的作用
数据模型为决策提供数据支持
通过建立数据模型，将原始数据转化为有价值的信息，帮助决策者更好地理解数据，从而做出更准确的决策。
数据模型提高决策效率
数据模型可以对大量数据进行处理和分析，快速得出结果，提高决策效率。
数据模型降低决策风险
通过数据模型的预测和模拟功能，可以预测未来趋势，帮助决策者提前做好准备，降低决策风险。

二元选择模型和二值响应模型

二元选择模型和二值响应模型
"二元选择模型"（Binary Choice Model）和"二值响应模型"（Binary Response Model）通常在统计学和计量经济学中使用，用于处理对一个二元结果的建模和分析。

尽管这两个术语有时可以互换使用，但它们通常涉及到略微不同的概念。

1.二元选择模型（Binary Choice Model）：这个术语通常用于描述一类模型，其中观测值的因变量（响应变量）只有两个可能的取值，通常是0和1。

这个模型用于解释一个二元决策或选择的过程。

例如，考虑一个人是否购买某个产品（购买=1，不购买=0），这种情况下可以使用二元选择模型来建模。

2.常见的二元选择模型包括Logit模型（逻辑回归）和Probit模型（概率模型），它们都是处理二元结果的广泛应用的模型。

3.二值响应模型（Binary Response Model）：这个术语更加通用，它指的是对于某个事件或观测结果的响应只有两个可能取值的模型。

这也可以包括那些不仅仅涉及到选择或决策的情境，还包括其他类型的二元结果。

例如，是否违约（违约=1，未违约=0）也可以用二值响应模型来建模。

4.二值响应模型可以包括二元选择模型，但不限于此，因为它可以应用于更广泛的情境，包括一些不涉及明确选择的问题。

总体而言，这两个术语都涉及到处理二元结果的模型，而具体使用哪一个取决于具体的上下文和研究问题。

逻辑回归和概率模型是处理这类问题时常见的方法，它们在许多领域，包括经济学、社会科学和医学等方面都有广泛的应用。

足球机器人控制系统设计

摘要机器人足球和足球机器人是近几年在国际上迅速开展起来得高技术对抗活动。

本文以机器人世界杯为背景，采用数字信号处理器(DSP)作为核心芯片，研究足球机器人的控制系统设计以及相应的控制算法应用。

通过研究足球机器人的运动特性及控制，能为将来进一步探讨例如机器人路径规划、人工智能及多机器人合作等研究打下基础。

本文首先介绍了足球机器人的兴起，足球机器人的现状及其意义。

接着讨论了足球机器人的体系结构，机器人比赛的系统的组成，工作模式及系统结构，然后简要介绍了足球机器人的比赛的要求，并在最后讨论了控制的对象即我们设计的足球机器人的机电系统结构，包括所选用的电机及其各种运动结构的设计。

第三、四、五章是本文的核心部分，第三章讲述了关于机器人控制系统的硬件电路设计。

首先根据控制要求分析系统所需的硬件结构，然后针对每一部分进行电路设计分析。

第四章是关于控制系统的软件策略。

首先根据系统的控制求介绍了软件控制的总体思想与机构，然后分析机器人的动力学和运动学模型，在建立模型的基础上阐述算法的应用。

第五章是关于足球机器人的决策子系统的体系结构及其模型的建立。

关键词：足球机器人、TMS320LF2407、运动控制、建模、决策子系统ABSTRACTSoccer robots and RoboCup are the high technology activities in recent years that have attracted wide concerns among many countries. Based on RoboCup，this paper deal with the design and research of control system of robot by using a new core CPU (DSP). The main concerns of this paper are soccer robots and I hope with the design of soccer robots, some research on their locomotive properties and control systems, this could build up solid foundation for further research in such areas as Mobile Robot Path Planning, Artificial Intelligence and Multi-Agent Collaborative Behavior.Having introduced the rise of the soccer robot at first, current situation and meaning of the soccer robot. the impact of medium-sized group of robot competition system, the working model and system architecture, and then briefly introduced robot soccer competition requirements, and discussed in the final control of the object that we design the mechanical and electrical soccer robot system architecture, including the selection of the motor and the design of the structure of a wide variety of sports.Chapter three , four and five is mainly concerned. Chapter three is concenred with the hard ware design of control system. It firstly analyzes the hard ware structures and then there are detailed design and analysis on each structure. Chapter four deal with software strategies. Firstly it discusses he software structures according to the system requirements, and then it analyzes Dynamic Model and Movement Model，It analyzes use of some control arithmetic.The fifth chapter is on the soccer robot decision-making subsystem architecture modelKey words: Soccer robot、TMS320LF2407、Motion control、Modeling、Decision subsystem摘要 (1)ABSTRACT (2)第一章绪论 (5)1.1 足球机器人的简介 (5)1.2.1 RoboCup中型组足球机器人研究现状 (8)1.2.2 RoboCup中型组足球机器人研究意义 (8)1.4本章小结 (9)第二章足球机器人的体系结构 (9)2.1机器人足球的系统原理组成 (10)2.2足球机器人的系统工作模式 (12)2.3足球机器人的系统结构组成 (13)2.4足球机器人的技术要求 (14)2.5足球机器人机电结构系统[]6 (16)第三章足球机器人控制系统硬件设计 (20)3.1控制系统的硬件电路的组成结构[]7 (20)3.2.1 TMS320LF2407的简介 (21)3.2.2基于TMS320LF2407的主控系统设计[]10 (22)3.3电机驱动电路设计[][]1211 (24)3.3.1直流电机调速控制原理 (24)3.3.2直流电机驱动设计[]13 (25)3.4传感器电路设计[]7 (27)3.4.1加速度传感器电路设计[]14 (27)3.4.2近红外探测传感器的电路设计[]8 (30)第四章足球机器人的控制对象建模 (33)4.1控制系统的具体要求[][][]1715 (33)164.2足球机器人的动力学建模[]18 (35)4.3足球机器人的运动学建模[]19 (38)第五章中型足球机器人决策子系统分析与设计 (42)5.1 决策子系统分析 (42)5.1.1 决策子系统的任务 (42)5.1.2 决策子系统的特点 (44)5.2 决策子系统的体系结构 (44)5.2.1 决策子系统模型 (45)5.2.2 自上而下的分层递阶决策推理模型 (46)第六章总结与展望 (50)6.1 总结 (50)6.2 对今后工作的展望 (51)参考文献 (52)致谢 (54)附录一英文科技文献翻译 (55)附录二毕业设计任务书 (65)第一章绪论1.1 足球机器人的简介一、起源机器人足球的最初想法由University of British Columbia, Canada 的Alan Mackworth 教授于1992年正式提出。

大学英语四级写作Unit4 - session 1

全球化，亦即资本、劳动力和技术不受阻碍地跨国界流动，是值得欢迎和不可阻挡的。
世界越来越像是一个巨大的互相联系的市场。
Run one’s own investment firm manage $1.6 billion in assets National identity Fervent believer in globalization Identify oneself as an American Define nationality differently Not incidentally International business elite Trek each year to …for… Executives, academics, journalists Global supply of oil Implications of nanotechnology Globalization, the unimpeded flows
为对日常事情作出合理、实际的判断，人们必须排除无关的想法，立即触及重要事情的核心。
sweep away （rubbish/corruption/the obstacles）
扫清, 迅速消灭
sweep out/up (the kitchen) 打扫
目前，他们的资产有623万美元。
Currently, they have $6,230,000 in assets.
Part I (para. 1-3)
IntroduIdncitfrtfoieodrenunc:teGlobalization
VS
- Contrast
Nationa- lOpIdineionntsity
Name opBirntihopnlasce Citizenship Views on National

会议日程安排

会议日程安排10月21日1.研究生学术辅导1（第四教学楼）--李青9:00-10:00--裴健10:15-11:152.午餐3.研究生学术辅导2（第四教学楼）--Jeffrey Yu, Hong Cheng：1:30-3:00--林学民，张文杰：3:15-4:454.程序委员会会议10月22日1.开幕式(8:30-9:00)（逸夫科技楼主会场）2.拍照和休息（9:00-9:30）3.大会报告1(09:30-11:10)（逸夫科技楼主会场）--王海勋、周立柱4.休息(11:10-11:30)5.新技术报告1(11:30-12:30)（逸夫科技楼主会场）--刁妍蕾、陈雷6.午餐(12:00-13:30)7.大会报告1(13:30-15:10)（逸夫科技楼主会场）--Wang Min、Boualem Benatallah8.休息（15:10-15:30）9.分组报告1(15:30-17:30)（第四教学楼）9.系统演示(15:30-17:30)（逸夫科技楼2楼多功能厅）10.分组报告1的集中展示(17:30-18:15) （逸夫科技楼2楼多功能厅）论文的展板编号参加分组报告111.晚宴(18:30-20:00)12.专业委员会会议（20：00开始）（正大卿云楼二楼多功能厅）10月23日1.分组报告2(8:30-10:00)2.休息（10:00-10:15）3.分组报告3(10:15-11:45)4.分组报告2、3的集中展示(11:45-12:30) （逸夫科技楼2楼多功能厅）论文的展板编号参加分组报告2，35.午餐(12:30-13:30)6.新技术报告2（13:30-15:00）--黄燕、禹晓辉、朱扬勇7.休息（15:00-15:20）8.企业技术报告 (15:20-16:20)（逸夫科技楼主会场）9.休息(16:20-16:30)10.闭幕式（16:30-17:30）（逸夫科技楼主会场）。

《数据模型与决策》课件

通过分析交易数据和用户行为，识别和预防潜在的欺诈行为，保护金融机构的资产安全。
基于市场数据和风险评估，为投资者提供最佳的投资组合配置建议。
推荐系统领域
协同过滤模型
通过分析用户的历史行为和偏好，为用户推荐与其兴趣相似的物品或服务。
内容过滤模型
根据物品的内容特征和用户的历史行为，为用户推荐与其兴趣相关的物品或服务。
特征工程
根据业务需求和数据特点，选择和构造对模型预测性能有利的特征。
特征筛选
去除冗余、无关或低质量的特征，提高模型效率和准确性。
特征转换
对特征进行转换，如归一化、标准化、离散化等，以适应模型需求。
模型训练与优化
模型评估
使用测试数据集对模型进行评估，分析模型的性能和误差。
模型训练
使用训练数据集对模型进行训练，得到初步模型。
决策树模型
分类决策树
通过递归地将数据集划分为更小的子集来预测分类结果。
回归决策树
用于预测连续目标变量的值，而不是分类结果。
集成学习决策树
通过结合多个决策树模型来提高预测精度和稳定性。
神经网络模型
前馈神经网络
将输入数据传递给隐藏层，然后输出结果。
循环神经网络
能够处理序列数据，并记忆先前状态的信息。
ERA
数据模型定义
总结词
数据模型是用于描述数据、数据关系以及数据操作的抽象表示。
详细描述
数据模型是通过对现实世界的数据和数据关系的抽象，建立一个结构化的模型，以便更好地组织、管理和处理数据。它提供了一种通用的语言和框架，用于描述数据的属性、关系和操作。
数据模型分类
总结词
数据模型可以根据不同的分类标准进行划分。

数据模型数据模型的三要素数据模型的分类和各自的特点

数据模型数据模型的三要素数据模型的分类和各自的特点数据模型是用于描述和表示现实世界中数据的一种抽象工具。

它提供了一种方法来组织和存储数据，并定义了数据之间的关系。

数据模型主要包括三个要素：数据结构、数据操作和数据约束。

以下将介绍数据模型的分类以及各自的特点。

一、数据模型分类1. 层次数据模型（Hierarchy Data Model）层次数据模型是最早被提出的数据模型之一，其结构类似于一棵树，由节点和子节点组成。

节点之间的关系是一对多的关系，即一个节点可以有多个子节点，但一个子节点只能有一个父节点。

这种数据模型适用于描述具有明确层次结构的数据，例如组织机构和文件系统等。

2. 网络数据模型（Network Data Model）网络数据模型是在层次数据模型的基础上进行了扩展，它允许一个节点可以有多个父节点。

网络数据模型中的数据结构以图的形式表示，节点代表实体，连接线代表关系。

这种数据模型适用于描述复杂的关系和多对多的连接结构，例如图书馆系统和银行系统等。

3. 关系数据模型（Relational Data Model）4. 面向对象数据模型（Object-Oriented Data Model）面向对象数据模型是将面向对象的概念引入数据模型中，将数据表示为对象的集合。

每个对象可以有自己的属性和方法，并且对象之间可以进行继承和关联。

面向对象数据模型适用于描述现实世界中具有复杂结构和行为的数据，例如图形系统和多媒体系统等。

5. 半结构化数据模型（Semi-Structured Data Model）半结构化数据模型是一种介于关系数据模型和面向对象数据模型之间的数据模型。

它允许数据具有不完全的结构，即数据可以有不同的模式和层次。

半结构化数据模型适用于描述存在大量冗余和重复数据的场景，例如XML文件和JSON数据等。

二、各数据模型的特点1.层次数据模型的特点：-数据之间的关系为一对多的层次关系。

-数据的访问和查询效率较高，但扩展性较差。

数据模型与决策--作业大全详解

数据模型与决策--作业大全详解数据模型与决策技术是利用数据收集和分析结果来帮助我们做出正确决策的重要工具。

本文将带您深入了解这一领域的相关知识，从基本概念到实际应用，将为您提供一个详尽的作业大全，以便更好地理解数据模型与决策的重要性。

数据模型与决策是指在一个特定领域中，利用数据模型和咨询技术来最小化风险和收益，从而帮助决策者实现其运营和策略目标。

它利用作业优化技术、数据挖掘技术、数据预处理技术、机器学习技术等来构建数据模型，以及求解尽可能小的决策变量，以减少决策者需要做太多决策并把决策延迟。

因此，它可以帮助决策者更好地把握商业战略。

一、作业大全详解1. 数据模型数据模型是一种表达数据和内容的抽象概念，这种抽象表达方式会给出准确的数据、结构、关系和限制，以便实施数据的存储、检索和管理。

数据模型可以用于解决以下几个主要问题：(1)数据访问：数据模型可以支持对数据的统一访问。

(2)数据持久性：数据模型能够使数据长期存储在数据库中。

(3)数据安全性：数据模型支持当前和未来的用户数据保护。

(4)数据一致性：数据模型可以实现数据的可控自动一致性。

2. 咨询咨询是决策者最终将数据模型应用于决策的过程，这个过程在信息时代中起着越来越重要的作用。

咨询可以帮助决策者更全面地了解不同情况下的选择和后果，从而帮助决策者做出明智的决定。

工业组织和企业一般都有自己的咨询小组，他们将利用数据模型与决策，来解决整体核心问题，并尽可能地节省相关成本。

3. 作业优化技术作业优化技术是指收集数据，分析数据，创建数据模型，最小化成本和收益，然后解决该模型的数学问题。

它利用运筹学的原理，利用约束最大化或最小化某种函数，以便在变量给定条件下实现最优解。

常见的作业优化方法有基于神经网络的运筹学，免疫机制优化算法等。

4. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以根据机器学习的理论，利用统计学原理，找出特定的数据库中的有趣的统计规律，即未知、未预测的知识。

数据分析与决策学习数据处理与决策模型应用

数据分析与决策学习数据处理与决策模型应用数据分析和决策模型是现代商业决策的重要工具之一。

通过数据的收集和分析，企业可以了解市场情况、客户需求等信息，以便做出有根据的决策。

本文将介绍数据处理的基本流程和决策模型的应用，帮助读者了解数据分析和决策的基本原理和方法。

一、数据处理数据处理是数据分析的第一步，也是决策模型建立的基础。

数据处理的主要任务包括数据的收集、整理、清洗和转化。

1. 数据收集数据收集是数据分析的起点。

企业可以通过多种途径收集数据，例如市场调研、用户反馈、销售记录等。

数据的质量和可靠性对后续分析和决策至关重要。

2. 数据整理数据整理是将原始数据进行整理和组织，以便后续分析。

这包括数据的分类、归档和处理。

例如，对于销售数据，可以按照产品类型、销售地区等进行分类整理。

3. 数据清洗数据清洗是指对数据中的错误、重复、缺失等问题进行处理。

这是确保数据质量的重要环节。

数据清洗可以通过人工或自动化的方式进行，例如使用数据清洗软件和算法进行数据清洗。

4. 数据转化数据转化是将原始数据转化为适用于分析和建模的形式。

这包括数据的编码、标准化和转换。

例如，将文本类型的数据转化为数值型数据，以便后续的统计分析。

二、决策模型应用决策模型是基于数据分析的具体决策工具。

通过建立数学模型，可以模拟和预测不同决策方案的结果，以帮助决策者做出最优的决策。

1. 统计模型统计模型是利用统计学方法对数据进行建模和分析的模型。

常见的统计模型包括回归分析、聚类分析、时间序列分析等。

通过统计模型，可以对数据进行描述、预测和决策。

2. 机器学习模型机器学习模型是一种通过自动学习数据模式和规律来做出预测和决策的模型。

机器学习模型常用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

通过机器学习模型，可以挖掘数据背后的潜在规律和洞察。

3. 优化模型优化模型是一种通过最大化或最小化目标函数来求解最优方案的模型。

优化模型广泛应用于运营管理、物流规划、金融风险管理等领域。