4.5特征建模
高层框剪结构SAP2000建模及计算报告
.高层框剪结构SAP2000建模及计算报告1 建模过程必要参数设置及说明1.1 分析对象介绍（1）结构形式：框架-剪力墙；（2）结构层高：4.5m；（3）结构层数：20层，结构总高：90m；（4）材料：混凝土采用C30，纵筋采用HPB400，箍筋采用HPB300；（5）单元类型选择：梁和柱采用梁柱单元，楼板采用壳-薄壳单元，剪力墙采用壳-非线性分层壳；单元参数设置：立柱：500mm×500mm，梁：600mm×300mm，剪力墙厚度300mm，楼板厚度100mm。
1.2 几何模型参数（1）结构平面图如图1所示。
图1框架剪力墙各层平面布置图（2）梁柱截面尺寸和所选择的单元类型，建模过程中所定义的单元实常数如下表1所示：表1 单元实常数表单元类型实常数编号单元类型截面面积（m2）l Z (m4)l y (m4) 高度（m）宽度（m）1 柱0.25 0.0052 0.0052 0.50 0.502 梁0.18 0.0054 0.00135 0.6 0.3厚度（m）3 板0.14 剪力墙0.31.3 SAP建模图2 X-Y平面@Z=4500mm图3 3维模型2 结果分析2.1 模态分析2.1.1求模型的前六阶自振频率和周期。
表2 模型的前六阶自振频率和周期类型分析类型分析阶数周期频率角频率特征值单位s s-1 rad/s rad2/s2模态Mode 1 1.892431 0.52842 3.3202 11.024 Mode 2 1.561719 0.64032 4.0232 16.187 Mode 3 1.508159 0.66306 4.1661 17.357 Mode 4 0.46633 2.1444 13.474 181.54 Mode 5 0.38717 2.5828 16.228 263.36 Mode 6 0.353476 2.829 17.775 315.972.1.2求模型的前六阶振型。
特征工程模型
特征工程模型特征工程是机器学习中非常重要的一步，它的作用是将原始数据转化为适合机器学习算法使用的特征。
特征工程模型是指在特征工程过程中使用的各种方法和技术，用于对数据进行处理、转换和选择，以提取出能够最好地表达数据特点的特征。
特征工程模型的主要目标是提高机器学习算法的性能，使其能够更好地理解数据。
在特征工程模型中，我们通常需要考虑以下几个方面：1. 数据清洗：数据清洗是特征工程中的重要一步，它包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
通过数据清洗，我们可以保证数据的质量，避免因为脏数据对模型的影响。
2. 特征选择：特征选择是指从原始数据中选择出最重要的特征。
通过特征选择，我们可以减少特征的维度，提高模型的训练速度，并避免过拟合的问题。
3. 特征变换：特征变换是指对原始数据进行变换，使其更适合机器学习算法的使用。
常见的特征变换方法包括标准化、归一化、对数变换等。
4. 特征构建：特征构建是指从原始数据中构建新的特征。
通过特征构建，我们可以利用领域知识和经验，将原始数据转化为更能够表达数据特点的特征。
5. 特征组合：特征组合是指将多个特征进行组合，构建新的特征。
通过特征组合，我们可以发现特征之间的相互关系，并提取出更有信息量的特征。
在特征工程模型中，选择合适的特征工程方法是非常重要的。
不同的数据集和问题可能需要不同的特征工程方法。
以下是一些常用的特征工程方法：1. 独热编码：将离散型特征转化为二进制编码，用于处理分类问题。
2. 标签编码：将离散型特征转化为整数编码，用于处理分类问题。
3. 缺失值处理：根据缺失值的情况，选择填充、删除或者插值等方法进行处理。
4. 特征选择方法：包括过滤法、包装法和嵌入法等，用于选择最重要的特征。
5. 主成分分析：通过线性变换将原始特征转化为新的特征，用于降低维度。
6. 多项式特征：将原始特征的幂次方进行组合，用于发现特征之间的非线性关系。
7. 时间特征：从时间序列数据中提取出年份、季节、月份等时间特征，用于处理时间序列问题。
特征建模的名词解释
特征建模的名词解释特征建模是一种用于描述和捕捉事物特征的方法，它在许多领域中得到广泛应用，包括计算机科学、机器学习、统计学和生物学等。
特征建模的目标是将原始数据转化为更具信息量的特征向量，以便更好地表示和理解数据。
在特征建模中，特征是对数据的某种属性或特性的描述。
这些特征可以是定量的或定性的，可以是连续的或离散的，也可以是结构化的或非结构化的。
特征可以来自于数据本身，也可以通过预处理和特征提取的方式得到。
在构建特征模型时，我们需要选择哪些特征对我们的问题最有意义，并且需要选择适当的表示方法和特征提取技术。
特征建模的一个重要步骤是特征选择，即从原始数据中选择最有代表性和区分度的特征。
特征选择可以帮助降低数据维度，去除冗余或噪声特征，并提高建模的效果和效率。
常见的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。
过滤式方法通过对特征进行评估和排序，并根据某种准则选择最好的特征。
包裹式方法则根据最终的学习任务来选择特征，通过评估每个特征子集的性能来搜索最佳特征组合。
嵌入式方法则将特征选择与模型训练过程结合起来，通过正则化或其他手段来约束特征的选择。
另一个重要的步骤是特征提取，即从原始数据中提取出更有信息量和表示能力的特征。
特征提取可以通过各种方式实现，包括统计特征、频域特征、小波变换等。
这些方法根据数据的特点和问题的需求选择不同的特征提取方式。
例如，在图像处理中，我们可以使用颜色直方图、梯度方向直方图等统计特征来表示图像的颜色和纹理信息。
在文本挖掘中，我们可以使用词频、TF-IDF（词频-逆文档频率）等特征来表示文档的内容和关键词。
特征建模的一个重要应用领域是机器学习。
在机器学习中，特征建模是构建分类器或回归器的关键步骤之一。
通过选择和提取合适的特征，可以改善机器学习模型的性能和泛化能力。
许多经典的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等，都依赖于有效的特征建模。
特征建模在实际应用中具有广泛的应用价值。
特征工程介绍
假如针对某个问题进行研究，现在获得了一批数据，现在应该怎么做？数据清洗1.规整数据，对数据中的缺失值，异常值，格式异常值进行处理特征构建（特征内容构建）因为模型多处理数字，因此将数据中的所有文本转花为数字。
1.时间特征可以将时间离散化，或分段划分，定义不同的区间2.地理特征区域行政编码，或经纬度，或距离3.连续特征进行数据预处理，也可以进行特征编码4.离散特征进行特征编码，数据预处理为什么要对数据进行预处理？理由是：比如说:身高和体重，身高范围1.5-1.9，而体重的范围100-200，画在一张图上成什么样子？去量纲化可以消除特征之间量纲的影响，将所有特征统一到一个大致相同的数值区间内；以便不同量级的指标能够进行比较和加权处理。
预处理的方法如下：1.归一化(Normalization)1.1 Min-Max Normalization作用：将原始特征数据线性映射到[0,1] ,此变换通常用作零均值，单位方差缩放的替代方案。
优点：线性变换，对数据进行处理，不会改变原有数据的性质缺点：新数据加入，且Xmin,Xmax可能会发生变化，所有数据需要重新进行归一化处理。
好处：输入特征数据通常需要归一化处理（线性回归，逻辑回归，支持向量机，神经网络模型）,可以加速算法的收敛过程。
1.2非线性Normalization对数变换：x′=logxx′=logx反正切变换：x′=2πarctanxx′=π2arctanx适用情况：用于数据分化较大的场景，有些数据很大，有些数据很小。
需要依据数据分布情况，决定使用的非线性函数。
1.3均值归一化(Mean Normalization)1.4MaxAbsScalersklearn.preprocessing.MaxAbsScaler(copy=True)按每个特征的最大绝对值缩放。
该估计器单独地缩放和转换每个特征，使得训练集中的每个特征的最大绝对值将为1.0。
它不会移动/居中数据，因此不会破坏任何稀疏性。
软件工程(第4版·修订版)
1.7 开发团队的成 员
1.8 软件工程发生 了多大的变化
1.9 信息系统的例 子
1.10 实时系统的 例子
1.11 本章对单个 开发人员的意义
1.12 本章对开发 团队的意义
1 软件工程概述
1.15主要参考文献
1.14 学期项目
1.13 本章对研究 人员的意义
C
B
A
1.16 练习
D
01
1.1.1 问题 求解
4.19 练习
4.5 建模表示法
4.6 需求和规格说 明语言
4 获取需求
4.7 原型化需求
4.3.1 解决 冲突
1
4 获取需求
4.3 需求的类型
4.3.2 两种 需求文档
2
4 获取需求
4.8.1 需求定义
A
4.8.2 需求规格说明
B
4.8.3 过程管理和需 02
1.1.2 软件 工程师的角
色是什么
1 软件工程概述
1.1 什么是软件工程
1 软件工程概述
1.3.1 产品的 质量
1.3.2 过程的 质量
1.3.3 商业环境 背景下的质量
1.3 什么是好的软件
1 软件工程概述
1.5.1 系统 的要素
1
1.5.2 相互 联系的系统
2
1.5 系统的方法
1 软件工程概述
4.8 需求 文档
4.3 需求 的类型
4.9 确认 和验证
4.10 测量需求
4.12 信息系统的例子
4.14 本章对单个开发人 员的意义
4 获取需求
4.11 选择规格说明技术
4.13 实时系统的例子
4.15 本章对开发团队的 意义
c4.5算法 例题
c4.5算法例题一、算法简介C4.5算法是一种决策树生成算法，它是在C4算法的基础上进行改进得到的，具有更高的生成效率和准确性。
C4.5算法通过选择最佳特征、构建决策树、剪枝优化等步骤，生成可用于分类和预测的决策树模型。
二、算法步骤1. 特征选择：从输入数据中选择出与目标变量相关性最强、信息增益最大的特征作为最佳特征。
2. 构建决策树：根据最佳特征建立决策树的各个节点，每个节点包含一个属性值和一个分支，指向满足该属性值的样本集合。
3. 剪枝优化：通过剪枝算法对决策树进行优化，减少决策树的复杂度，提高模型的准确性和稳定性。
三、例题说明假设我们有一组葡萄酒品质的数据，数据集包括多个特征，如酒精度、酸度、甜度等，目标变量为葡萄酒的品质评分。
我们希望使用C4.5算法构建一个决策树模型，对新的葡萄酒进行品质预测。
1. 准备数据：将数据集导入到数据分析软件中，确保数据格式正确，特征和目标变量分离。
2. 特征选择：使用C4.5算法的特征选择步骤，从多个特征中选择出与品质评分相关性最强、信息增益最大的特征，如酒精度、酸度等。
3. 构建决策树：根据选定的特征，使用C4.5算法构建决策树。
首先，选择酒精度作为最佳特征，建立第一个节点。
根据酒精度的不同值，将样本分为两个子集。
然后，在每个子集中继续选择最佳特征建立分支，不断重复这个过程，直到达到决策树的终止条件（如叶节点）。
4. 剪枝优化：对决策树进行剪枝优化，减少其复杂度。
可以通过设置剪枝阈值、限制树的最大深度等方式进行优化。
5. 模型评估：使用测试数据集对优化后的决策树模型进行评估，评估指标包括准确率、召回率、AUC值等。
四、代码实现由于C4.5算法的实现较为复杂，需要一定的编程知识和技能。
这里以Python语言为例，展示使用Scikit-learn库实现C4.5算法的基本步骤。
假设已经将数据集加载到一个Pandas数据框中，命名为df。
```pythonfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import C4_5, export_graphvizimport graphviz# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(df.drop('quality', axis=1), df['quality'],random_state=42)# 创建C4.5模型对象clf = C4_5()# 训练模型clf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集结果y_pred = clf.predict(X_test)# 模型评估accuracy = clf.score(X_test, y_test)print('Accuracy:', accuracy)```五、总结通过以上步骤，我们可以使用C4.5算法构建一个用于葡萄酒品质预测的决策树模型。
2021高中数学人教A版(2019)必修第一册教案：4.5.3 函数模型的应用
第四章 指数函数与对数函数 4.5 函数的应用（二） 4.5.3 函数模型的应用教学设计一、教学目标1.会通过具体的函数模型分析实际问题，达到数学建模和数学运算核心素养学业质量水平一的层次.2.能够对问题进行分析，建立合适的数学模型，并对不同数学模型的契合度进行比较，择优选择，达到数学建模核心素养学业质量水平二的层次. 二、教学重难点 1.教学重点根据图、表信息建立函数模型，解决实际问题. 2.教学难点将实际问题抽象为数学问题，完成从文字语言、图表语言向符号语言的转化，并建立函数模型.三、教学过程 （一）新课导入人口问题是当今世界各国普遍关注的问题.认识人口数量的变化规律，可以为制定一系列相关政策提供依据，早在1798年，英国经济学家马尔萨斯（T.R.Malthus ，1766-1834）就提出了自然状态下的人口增长模型：0rty y e =，其中t 表示经过的时间，0y 表示t =0时的人口数，r表示人口的年平均增长率.（1）根据国家统计局网站公布的数据，我国1950年末、1959年末的人口总数分别为55 196万和67 207万，根据这些数据，用马尔萨斯人口增长模型建立我国在1950~1959年期间的具体人口增长模型.（2）利用（1）中的模型计算1951~1958年各年末的人口总数.查阅国家统计局网站公布的我国在1951~1958年间各年末的实际人口总数，检验所得模型与实际人口数据是否相符. （3）以（1）中的模型作预测，大约在什么时候我国人口总数达到13亿? （二）探究：数学建模的主要步骤教师：形如cxy ba =的函数为指数型函数，生产生活中以此函数建构模型的实例很多（如“新课导入”中的题目）.教师引导学生审题、建模、求解、检验，尝试完成此问题. 教师和学生合作总结答题思路和题型特征.解：（1）由题意知0y = 55 196，设1950 -1959年期间我国人口的年平均增长率为r ，根据马尔萨斯人口增长模型，有 67 207=55 1969re ，由计算工具得r ≈0.021 876.因此，我国在1950 -1959年期间的人口增长模型为[]0.021********,0,9t y e t =∈.（2）分别取t =1,2,….,8,由0.021********ty e=可得我国在1951~1958年间的各年末人口总数；查阅国家统计局网站，得到我国1951~1958年各年末的实际人口总数，如下表所示：年份 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 计算所得人口数/万 5641757665589406024361576629386433065753实际人口总数/万5630057482587966026661465628286456365994根据1950~1959年我国人口总数的实际数据画出散点图，并画出函数[]0.021********,0,9t y e t =∈的图象（如下图）.由表和图可以看出，所得模型与1950~1959年的实际人口数据基本吻合.（3）将y=130 000代入0.021********ty e=，由计算工具得t ≈39.15.所以，如果人口按照（1）中的模型增长，那么大约在1950年后的第40年（即1990年），我国的人口就已占到13亿.例1. 假设你有一笔资金用于投资，现有三种投资方案供你选择，这三种方案的回报如下：方案一：每天回报40元；方案二：第一天回报10元，以后每天比前一天多回报10元；方案三：第一天回报0.4元，以后每天回报比前一天翻一番.请问，你会选择哪种投资方案? 教师引导学生思考分析.我们可以先建立三种投资方案所对应的函数模型，再通过比较它们的增长情况，为选择投资方案提供依据.解：设第x 天所得回报是y 元，则方案一可以用函数y =40（x ∈N*）进行描述；方案二可以用函数y =10x （x ∈N*）进行描述；方案三可以用函数10.42(*)x y x N -=⨯∈进行描述,三种方案所得回报的增长情况的见教材第151页表4.5-5.再画出三个函数的图象（见教材第151页图4.5-7）.由表和图可知，从每天所得回报看，在第1~3天，方案一最多；在第4天，方案一和方案二一样多，方案三最少；在第5~8天，方案二最多；第9天开始，方案三比其他两个方案所得回报多得多，到第30天所得回报已超过2亿元，下面再看累计的回报数，通过信息技术列表（见教材第152页表4.5-6）.因此，投资1~6天，应选择方案一；投资7天，应选择方案一或方案二；投资8~10天，应选择方案二；投资11天（含11天）以上，则应选择方案三.学生通过对例题的思考和必要的交流，分析归纳例题的解题过程，简述建模的主要步骤： （1）理解问题：阅读理解，读懂文字叙述，认真审题，理解实际背景，弄清楚问题的实际背景和意义，设法用数学语言来描述问题.（2）简化假设：理解所给的实际问题之后，领悟背景中反映的实质，需要对问题作必要的简化，有时要给出一些恰当的假设，精选问题中关键或主要的变量.（3）数学建模：把握新信息，勇于探索，善于联想，灵活化归，根据题意建立变量或参数间的数学关系，实现实际问题数学化，引进数学符号，构建数学模型，常用的函数模型有一次函数、二次函数、指数函数、对数函数等.（4）求解模型：以所学的数学性质为工具对建立的数学模型进行求解.（5）检验模型：将所求的结果代回模型之中检验，对模拟的结果与实际情形比较，以确定模型的有效性：如果不满意，要考虑重新建模.（6）评价与应用：如果模型与实际情形比较吻合，要对计算的结果做出解释并给出其实际意义，最后对所建立的模型给出运用范围：如果模型与实际问题有较大出人，则要对模型改进并重复上述步展， （三）课堂练习例 1.某公司在甲、乙两地销售一种品牌车，利润(单位：万元)分别为21 5.060.15L x x =-和22L x =，其中x 为销售量(单位：辆).若该公司在这两地共销售15辆车，则能获得的最大利润为( ) A.45.606B.45.6C.45.56D.45.51解：设甲地销售x 辆，则乙地销售()15x -辆，从而总利润为()()()225.060.152150.15 3.06300015S x x x x x x x x =-+-=-++≥≤≤∈，，N ，显然，当10x =时，S 取得最大值45.6S =.故选B.例2.某工厂引进先进生产技术，产品产量从2011年1月到2012年8月的20个月间翻了两番，设月平均增长率为x ，则有( ) A.19()14x +=B.20()13x +=C.20()12x +=D.20()14x +=解：由平均增长率的定义可知，()2014x +=.故选D.3.某种计算机病毒是通过电子邮件进行传播的,下表是某公司前5天监测到的数据:则下列函数模型中,能较好地反映计算机在第x 天被感染的数量y 与x 之间的关系的是( ) A.10y x = B.25510y x x =-+ C.210log 10y x =+D.52x y =⨯解：对于A 选项,当1,2,3,4,5x =时,对应的y 值分别为10,20,30,40,50;对于B 选项,当1,2,3,4,5x =时,对应的y 值分别为10,20,40,70,110;对于C 选项,当1,2,3,4,5x =时,对应的y 值分别为2210,20,1010log 3,30,1010log 5++;对于D 选项,当1,2,3,4,5x =时,对应的y 值分别为10,20,40,80,160.而表中所给的数据当1,2,3,4,5x =时,对应的y 值分别为10,20,39,81,160,通过y=⨯能较好地反映y与x之间的关系,故选D. 比较,即可发现选项D中y的值误差最小,即52x（四）小结作业小结：本节课我们主要学习了哪些内容?数学建模的主要步骤：（1）理解问题（2）简化假设（3）数学建模（4）求解模型（5）检验模型（6）评价与应用四、板书设计1.问题导入：例题2.数学建模的主要步骤：（1）理解问题（2）简化假设（3）数学建模（4）求解模型（5）检验模型（6）评价与应用。
c4.5算法的基本原理 -回复
c4.5算法的基本原理-回复什么是C4.5算法？C4.5算法是机器学习领域中的一种决策树算法，是ID3算法的改进版本。
它由Ross Quinlan于1993年提出，是一种用于分类问题的监督学习算法。
C4.5算法的基本原理是通过对数据集进行划分来构建决策树，以实现对新样本进行分类。
下面将详细介绍C4.5算法的基本原理和步骤。
C4.5算法的基本原理是基于信息增益来选择最优特征进行划分。
在构建决策树的过程中，C4.5算法通过计算每个特征的信息增益比来选择最优特征，从而实现对数据集的划分。
信息增益是指在得知某个特征的取值后，对分类结果的不确定性减少的程度。
C4.5算法的步骤如下：1. 选择最优特征：计算每个特征的信息增益比，选择具有最大信息增益比的特征作为当前节点的划分特征。
2. 划分数据集：根据划分特征将数据集划分为多个子数据集，每个子数据集包含具有相同特征值的样本。
3. 递归构建子树：对每个子数据集递归地应用步骤1和步骤2，构建子树。
4. 停止划分：当数据集的所有属性都已经被使用或者数据集中的样本都属于同一类别时，停止划分，将当前节点标记为叶节点，并将叶节点标记为数据集中样本数最多的类别。
5. 构建决策树：将步骤3中得到的子树连接到当前节点，构成完整的决策树。
具体来说，C4.5算法的核心步骤是选择最优特征和划分数据集。
在选择最优特征时，C4.5算法通过计算每个特征的信息增益比来选择最优特征。
信息增益比是信息增益除以划分数据集的熵，熵是度量数据集的纯度的指标。
信息增益比能够避免特征取值较多而导致的信息增益偏大的问题，从而更加准确地选择最优特征。
划分数据集是将数据集根据划分特征的取值划分为多个子数据集，每个子数据集包含具有相同特征值的样本。
划分后的子数据集可以分别作为子树的训练数据，递归地构建子树。
每个子树的构建过程都是通过选择最优特征和划分数据集来实现的。
当数据集的所有属性都已经被使用或者数据集中的样本都属于同一类别时，停止划分，将当前节点标记为叶节点，并将叶节点标记为数据集中样本数最多的类别。
特征建模.ppt
1
特征造型
草图绘制是建立三维几何模型的基础，但 还属于二维CAD的范畴。SolidWorks的核心 功能是三维建模，其基本组成部分是实体特 征造型。
特征是一种具有工程意义的参数化的三维 几何模型，特征对应于零件的某一形状，是 三维建模的基本单元。
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特征造型
特征可分为四类： 基础特征：完成最基本的三维几何造型任务。基 础特征包括拉伸、旋转、扫描、放样等类型。 附加特征：在基础特征之上的特征修饰，如抽壳、 倒角、筋等。 操作特征：针对基础特征和附加特征的整体操作， 如阵列、拷贝、移动等。 参考特征：建立其他特征的参考，如基准面、基 准轴等。参考特征辅助而不参入三维模型的生成
功能 将实体零件转化为薄壁结构 1、等厚度抽壳 ⑴单击 ⑵在属性管理器中设定壳体厚度 ⑶若没有选择抽壳对象，则对特征整体抽壳， 形成一个封闭的壳体。若选择一个或几个平 面，则移去选择的面，形成有开放面的壳体。
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附加特征造型方法
2、多厚度抽壳 ⑴确定壳体基本厚度 ⑵确定移去的面 ⑶确定其他面的厚度
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基础特征造型方法
步骤： ⑴绘制草图 ⑵单击 ⑶确定拉伸方向、拉伸终止条件（长度） ⑷拉伸时是否加斜度 ⑸是否生成薄壁 ⑹结束拉伸 ①在方向箭头上单击左键，再单击右键； ②用键盘输入拉伸长度后按回车键两次。
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基础特征造型方法
2、拉伸切除 工具栏 菜单 插入－切除－拉伸 功能 采用拉伸的方法去除已有几何模型 操作步骤与拉伸凸台相同。 注意： ①薄壁特征在“凸台”与“切除”方式下的区 别。 ②“反侧切除”的作用
基准特征造型－参考几何体
二、基准轴 ⑴单击 ⑵在基准轴对话框中确 定基准轴的生成方式 ⑶在图形区中选择相 应的对象
特征建模法
特征建模法
特征建模法是一种数据分析方法，旨在通过对数据中的特征进行分析和建模来预测某些特定的结果。
这种方法通常用于大量数据的分析，例如在商业、医疗和科学领域。
特征建模法的过程包括准备数据集、选择合适的特征、特征提取、特征选择和最终模型的构建。
在准备数据集阶段，需要收集大量的数据，并对数据进行初步清洗和筛选，以确保数据的准确性和完整性。
在选择合适的特征阶段，需要根据问题的性质和背景知识选出与问题相关的特征。
特征提取是将原始数据转换为特征的过程，这些特征通常是数字或类别特征。
特征选择是根据某些准则选出最具有预测能力的特征。
最终模型的构建通常是通过机器学习算法实现的。
其中常用的算法有决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
构建好的模型可以应用于新数据的预测和分类。
在特征建模法中，特征的选择和提取是非常重要的环节，可以显著影响模型的预测能力。
因此，该方法需要对数据领域有一定的专业知识，并且需要不断调整和改进，以达到更好的预测效果。
决策树之python实现C4.5算法
决策树之python实现C4.5算法原理 C4.5算法是在ID3算法上的⼀种改进，它与ID3算法最⼤的区别就是特征选择上有所不同，⼀个是基于信息增益⽐，⼀个是基于信息增益。
之所以这样做是因为信息增益倾向于选择取值⽐较多的特征(特征越多，条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越⼩，信息增益就越⼤)；因此在信息增益下⾯加⼀个分母，该分母是当前所选特征的熵，注意：这⾥⽽不是类别变量的熵了。
这样就构成了新的特征选择准则，叫做信息增益⽐。
为什么加了这样⼀个分母就会消除ID3算法倾向于选择取值较多的特征呢？ 因为特征取值越多，该特征的熵就越⼤，分母也就越⼤，所以信息增益⽐就会减⼩，⽽不是像信息增益那样增⼤了，⼀定程度消除了算法对特征取值范围的影响。
实现 在算法实现上，C4.5算法只是修改了信息增益计算的函数calcShannonEntOfFeature和最优特征选择函数chooseBestFeatureToSplit。
calcShannonEntOfFeature在ID3的calcShannonEnt函数上加了个参数feat，ID3中该函数只⽤计算类别变量的熵，⽽calcShannonEntOfFeature可以计算指定特征或者类别变量的熵。
chooseBestFeatureToSplit函数在计算好信息增益后，同时计算了当前特征的熵IV，然后相除得到信息增益⽐，以最⼤信息增益⽐作为最优特征。
在划分数据的时候，有可能出现特征取同⼀个值，那么该特征的熵为0，同时信息增益也为0(类别变量划分前后⼀样，因为特征只有⼀个取值)，0/0没有意义，可以跳过该特征。
代码1 #coding=utf-82 import operator3from math import log4 import time5 import os, sys6 import string78 def createDataSet(trainDataFile):9 print trainDataFile10 dataSet = []11try:12 fin = open(trainDataFile)13for line in fin:14 line = line.strip()15 cols = line.split('\t')16 row = [cols[1], cols[2], cols[3], cols[4], cols[5], cols[6], cols[7], cols[8], cols[9], cols[10], cols[0]]17 dataSet.append(row)18 #print row19 except:20 print 'Usage xxx.py trainDataFilePath'21 sys.exit()22 labels = ['cip1', 'cip2', 'cip3', 'cip4', 'sip1', 'sip2', 'sip3', 'sip4', 'sport', 'domain']23 print 'dataSetlen', len(dataSet)24return dataSet, labels2526 #calc shannon entropy of label or feature27 def calcShannonEntOfFeature(dataSet, feat):28 numEntries = len(dataSet)29 labelCounts = {}30for feaVec in dataSet:31 currentLabel = feaVec[feat]32if currentLabel not in labelCounts:33 labelCounts[currentLabel] = 034 labelCounts[currentLabel] += 135 shannonEnt = 0.036for key in labelCounts:37 prob = float(labelCounts[key])/numEntries38 shannonEnt -= prob * log(prob, 2)39return shannonEnt4041 def splitDataSet(dataSet, axis, value):42 retDataSet = []43for featVec in dataSet:44if featVec[axis] == value:45 reducedFeatVec = featVec[:axis]46 reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])47 retDataSet.append(reducedFeatVec)48return retDataSet4950 def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):51 numFeatures = len(dataSet[0]) - 1 #last col is label52 baseEntropy = calcShannonEntOfFeature(dataSet, -1)53 bestInfoGainRate = 0.054 bestFeature = -155for i in range(numFeatures):56 featList = [example[i] for example in dataSet]57 uniqueVals = set(featList)58 newEntropy = 0.059for value in uniqueVals:60 subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)61 prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet))62 newEntropy += prob *calcShannonEntOfFeature(subDataSet, -1) #calc conditional entropy63 infoGain = baseEntropy - newEntropy64 iv = calcShannonEntOfFeature(dataSet, i)65if(iv == 0): #value of the feature is all same,infoGain and iv all equal 0, skip the feature66continue67 infoGainRate = infoGain / iv68if infoGainRate > bestInfoGainRate:69 bestInfoGainRate = infoGainRate70 bestFeature = i71return bestFeature7273 #feature is exhaustive, reture what you want label74 def majorityCnt(classList):75 classCount = {}76for vote in classList:77if vote not in classCount.keys():78 classCount[vote] = 079 classCount[vote] += 180return max(classCount)8182 def createTree(dataSet, labels):83 classList = [example[-1] for example in dataSet]84if classList.count(classList[0]) ==len(classList): #all data is the same label85return classList[0]86if len(dataSet[0]) == 1: #all feature is exhaustive87return majorityCnt(classList)88 bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)89 bestFeatLabel = labels[bestFeat]90if(bestFeat == -1): #特征⼀样，但类别不⼀样，即类别与特征不相关，随机选第⼀个类别做分类结果 91return classList[0]92 myTree = {bestFeatLabel:{}}93 del(labels[bestFeat])94 featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]95 uniqueVals = set(featValues)96for value in uniqueVals:97 subLabels = labels[:]98 myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value),subLabels)99return myTree100101 def main():102if(len(sys.argv) < 3):103 print 'Usage xxx.py trainSet outputTreeFile'104 sys.exit()105 data,label = createDataSet(sys.argv[1])106 t1 = time.clock()107 myTree = createTree(data,label)108 t2 = time.clock()109 fout = open(sys.argv[2], 'w')110 fout.write(str(myTree))111 fout.close()112 print 'execute for ',t2-t1113if __name__=='__main__':114 main()本⽂来⾃于：谢谢博主。
特征工程
特征变换
通过线性或非线性变换改变特 征的分布或数值范围，使其更 符合模型学习的要求。
02
数据预处理
数据清洗
异常值检测与处理
利用统计方法（如Z-score、IQR等）或可 视化手段识别异常值，并进行相应处理（
如删除、修正或保留）。
A 缺失值处理
根据数据缺失情况，采用删除、填 充（如均值、中位数、众数等）或
线性判别分析（LDA）
原理
步骤
优缺点
LDA是一种有监督的降维方法 ，旨在找到一个投影方向，使 得同类样本投影后的点尽可能 接近，不同类样本投影后的点 尽可能远离。
计算类内散度矩阵和类间散度 矩阵，求解广义特征值问题， 得到投影矩阵，将原始数据投 影到新的特征空间。
LDA能够最大化类间差异和最 小化类内差异，对于分类问题 具有很好的效果。但是，LDA 需要计算样本的均值和协方差 矩阵，当样本数量较多或特征 维度较高时，计算量较大。
基于原始特征生成新的有 意义特征，如收入与负债 比率、信用历史长度等。
特征选择
利用统计方法、模型权 重等方法筛选重要特征
，降低特征维度。
特征变换
通过标准化、归一化、 离散化等方法改变特征 分布，提高模型性能。
案例二：图像识别任务中的特征工程
图像预处理
包括灰度化、去噪、对比度增强等操作，改 善图像质量。
分析。
比例特征
如占比、比率等，常用于反映 部分与整体的关系。
交互特征
如两个或多个特征的组合、乘 积、比值等，常用于挖掘特征
之间的关联关系。
基于模型的特征构造
多项式特征
通过多项式扩展，将原始特征 映射到更高维的空间，增强模
型的非线性拟合能力。
Creo-4
4.4 旋转特征（ Revolve ） 4.4.3 建模示例
建模分析：
端盖体：旋转加材料特征 端盖孔：孔特征，特征阵列
作用
表示基准特征（Datum Feature） 4.5.6 基准坐标系（Datum Coordinate）
创建基准坐标系
4.5 基准特征（Datum Feature） 4.5.7 基准曲线（Datum Curve）
项 目 说 作为扫描特征轨迹 定义曲面边界 定义刀具切削路径，…… 淡蓝色线 明
说明
项 目 说 明
创建基准点
作用
特征创建参考点 (曲线,倒圆角等) 有限元分析施力点 ……
表示
褐色点
PNT0,PNT1,…… 空间、平面…
命名
分类
4.5 基准特征（Datum Feature） 4.5.6 基准坐标系（Datum Coordinate）
项 目 说 明 与其他CAD系统进行数据交换，如UG，ANSYS，AutoCAD等 制造模块中刀具定位参考；装配体定位参考；分析模块； 创建某些特征时的参考，如旋转混合，…… Creo都以X，Y，Z轴来表示3种典型坐标系，通过不同的参数来实现。系统 预定义各坐标系参数名如下： 直角坐标参数 极坐标参数 球面坐标参数 X，Y，Z r，theta，Z r，theta，phi CS0，CS1，…… 默认基准坐标系，如PRT_CSYS_DEF，ASM_DEF_CSYS 用户坐标系
3.3.3.3 保存模型
4.4 旋转特征（ Revolve ） 4.4.1 创建方法
特征建模方法
特征建模方法特征建模方法是指在数据挖掘和机器学习领域中，将原始数据转换成有用的特征与特征集合的技术过程。
具体来说，它是一种将原始数据转换成特征的过程，这些特征可以用于训练和构建分类器或其他算法。
该方法旨在提高分类器或最终算法的准确性和性能。
下面将介绍一些特征建模方法。
1. 特征选择特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，这些特征可以提高训练和构建分类器或其他算法的性能。
这种方法可以通过过滤或包装的方式实现。
过滤方法利用特征之间的相关性或重要性来选择特征。
包装方法则通过构建多个模型并评估其性能来选择特征。
2. 主成分分析主成分分析（PCA）是一种用于降维的技术，它可以将高维数据转换成低维数据，并保留大部分的信息和方差。
该方法通过将数据投影到新的轴上来实现降维。
这些新轴将保留原始数据的最大方差。
这种方法可以用于降低特征集的维数，从而提高分类器或算法的性能。
3. 独热编码独热编码（One-Hot Encoding）是一种将分类变量转换成数字变量的方法。
该方法为每个分类变量创建一个二进制变量，并将它们设置为1或0，表示该变量是否出现。
这种方法可以将分类数据用于分类器或算法的训练和构建，从而提高其性能。
4. 交叉特征交叉特征是指将两个或多个特征结合在一起创建一个新变量的方法。
这种方法可以捕捉特征之间的交互作用，并将其用于训练和构建分类器或其他算法。
例如，将两个特征合并为一个新特征，可以使分类器更好地识别某些模式和关联性。
5. Word2VecWord2Vec是一种基于向量的方法，用于捕捉单词之间的语义和上下文关系。
该方法将每个单词表示为一个向量，并使用单词在上下文中的相对位置来捕捉其含义。
这种方法可以用于将自然语言文本转换成数值特征，并将其用于分类器或算法的训练和构建。
新教材人教B版必修第二册 4.5-7 增长速度的比较 函数的应用(二) 数学建模活动：生长规律的描述 课件(34张
题型一 几类函数模型的增长差异[经典例题] 例 1 (1)下列函数中，增长速度最快的是( ) A．y＝2 018x B．y＝x2 018 C．y＝log2 018x D．y＝2 018x
1．下列函数中，随 x 的增大，y 的增长速度最快的是( )
A．y＝1010ex C．y＝x100
B．y＝100 ln x D．y＝100·2x
解析：指数函数增长速度快于幂函数．幂函数增长速率快于对 数函数．
答案：A
2．某商品价格前两年每年递增 20%，后两年每年递减 20%， 则四年后的价格与原来价格比较，变化的情况是( )
2015 年后第 t(t＝0,1,2,3,4,5)年的二氧化硫排放总量最大值为 f(t)万 吨．
(1)求 f(t)的解析式； (2)求 2019 年全国二氧化硫排放总量要控制在多少万吨以内(精 确到 1 万吨)．
【解析】 (1)设“十三五”期间每一年二氧化硫排放总量下降
的百分比均为 r，因为 f(0)表示 2015 年的排放总量，所以由题意可
跟踪训练 2 某公司为激励创新，计划逐年加大研发资金投 入．若该公司 2015 年全年投入研发资金 130 万元，在此基础上， 每年投入的研发资金比上一年增长 12%，则该公司全年投入的研发 资金开始超过 200 万元的年份是( )
(参考数据：lg 1.12≈0.05, lg 1.3≈0.11，lg 2≈0.30) A．2018 年 B．2019 年 C．2020 年 D．2021 年
状元随笔 本例提供了三个不同增长方式的奖励模型，按要求
C4 5算法
信息增益实际上是ID3算法中用来进行属性选择度量的。它选择具有最高信息增益的属性来作为节点N的分裂 属性。该属性使结果划分中的元组分类所需信息量最小。对D中的元组分类所需的期望信息为下式：
Info(D)又称为熵。
现在假定按照属性A划分D中的元组，且属性A将D划分成v个不同的类。
其它特征
C4.5算法与ID3算法一样使用了信息熵的概念，并和ID3一用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中 的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习， 找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。
C4.5算法
ID3算法的一个扩展
01 产品介绍
目录
02 改进表现
03 优缺点
04 算法描述
05 属性选择度量
06 其它特征
C4.5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法。该算法是对Ross Quinlan之前开发的ID3算法的 一个扩展。C4.5算法产生的决策树可以被用作分类目的，因此该算法也可以用于统计分类。
对非离散数据也能处理。
能够对不完整数据进行处理 。
优缺点
C4.5算法优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。
缺点：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只 适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
算法描述
C4.5并不一个算法，而是一组算法—C4.5，非剪枝C4.5和C4.5规则。以下算法将给出C4.5的基本工作流程： Input:an attibute-valued dataset D 1:Tree={} 2:if D is "pure"OR other stopping criteria met then 3: terminate 4: end if 5:for all attribute a∈ D do 6: Compute inforation-theoretic criteria if we split on a 7:end for 8:a(best)=Best attribute according to above computed criteria 9: Tree=Create a decision node that tests a(best) in the root
4.5特征建模
4．特征建模的特点
• 特征建模着眼于表达产品完整的技术和生 产管理信息，且这种信息涵盖了与产品有关 的设计、制造等各个方面，为建立产品模型 统一的数据库提供了技术基础。
• 它可使产品的设计与生产准备同时进行，从 而加强了产品的设计、分析、工艺准备、加 工与检验等各部门间的联系，
第19页，共28页。
4．5．5 特征库的建立
• 特征库应有下列功能： • (1)包含足够的形状特征，以适应众多的零
件； • (2)包含完备的产品信息，既有几何和拓扑
信息又具有各类的特征信息，还包含零件的 总体信息； • (3)特征库的组织方式应便于操作和管理， 方便用户对特征库中的特征进行修改、增加 和删除等。
第5页，共28页。
基于特征识别的设计
利用系统内己预定义 的特征库对产品进行 特征造型或特征建模。 设计者直接从特征库 中提取特征的布尔运 算，利用基本特征单元 的不断“堆积”，最后 形成零件模型的设计 与定义。
目前应用最广的CAD系统就是基于特征的设计系统，它为用 户提供了符合实际工程的设计概念和方法。
第18页，共28页。
4．5．4 特征的表达方法
• 特征的表达主要有两方面的内容： • 一是表达几何形状的信息， • 二是表达属性或非几何信息。 • 根据几何形状信息和属件在数据结构中的关
系，特征表达可分为集成表达模式与分离模 式。 • 前者将属性信息与几何形状信息集成地表达 在同一内部数据结构中，而后者是将属性信 息表达在外部的，与几何形状模型分离的外 部结构中。
• 辅特征依附于主特征，也可依附于另一辅特 征。螺纹、花键、v形槽、T形档、u形槽等单 一特征，可以附加在主特征之上，也可以附 加在辅特征之上，从而形成不同的几何形体。
第4PlayCASE建模工具简介
4.1 PlayCASE概述
1. PlayCASE中的三个模型
PlayCASE 以循序渐进的方式推进软件的开发 过程，通过提供规范的分析设计方法及工具 软件，建立面向对象开发方法中的三个模型： 结构模型、动态模型和功能模型。在 PlayCASE 中，可直接对这三个模型进行建模，
4.2.2 PlayCASE的作用
2. 解决业务人员与软件开发人员之间的沟通问题 在信息化系统开发中，软件开发人员与业务人员的沟通问题体现在以 下两个方面： 由于各自背景的差异，加之没有双方认可的业务流程表达方法，软件 开发人员很难在短时间内理解业务背景知识，更无法完整地建立表达 业务领域知识的业务模型，使信息化系统开发缺少根基； 没有结合业务模型与信息化需求的技术手段，使业务人员对信息化的 需求很难全面、准确、及时、有效地传达给软件开发人员，难免造成 软件开发隐患。
/webnew/
4.1 PlayCASE概述
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4.1 PlayCASE概述
开发者：高展（中国科学院软件工程专家、电子政务 业务流程设计方法国家标准制定者） 时间：1995年提出实用的面向对象的大型复杂系统分 析设计方法——全程一体化精细建模技术 获奖情况：获1997年中国PC软件大奖赛同类产品唯一 金奖，该赛事为国内最高级别。 水平：国际领先的建模工具软件，在技术上唯一全面 集成了主流建模方法 —— 集成面向对象与结构化方法 (兼容UML、IDEF)、集成业务分析与软件设计方法；在 市场上唯一实行贵族软件免费发放、零风险应用 —— 提供全方位服务 ( 业务分析与设计、需求分析、系统 配置设计、总体设计、详细设计)。
针对上述问题，PlayCASE一方面提供了可为双方接受的建立业务模型 方法，用来形成双方都可理解的业务模型，另一方面也提供了与业务 建模方法密切相关的信息化功能定义与流程定义的手段，消灭业务规 程与信息化需求之间的偏差，从根源上消除了产生软件危机的因素。
特征工程步骤
特征工程步骤特征工程是机器学习和数据挖掘领域中非常重要的一个环节，它涉及到数据的选择、转换和创建，以及特征的选择和构建。
特征工程的目标是提取出数据中最具有代表性和有效性的特征，以便用于模型的训练和预测。
本文将从数据清洗、特征选择、特征构建和特征缩放四个方面介绍特征工程的步骤。
一、数据清洗数据清洗是特征工程中的第一步，它的目的是去除数据中的噪声、异常值和缺失值，以减少对后续模型的影响。
数据清洗可以通过以下几个步骤来完成：1. 去除重复值：通过检查数据中的重复记录，并将其删除，以避免对模型的重复计算和影响。
2. 处理缺失值：对于存在缺失值的特征，可以选择删除含有缺失值的记录，或者使用均值、中位数或众数来填充缺失值。
3. 处理异常值：通过对数据进行统计分析，找出异常值，并根据实际情况进行处理，可以选择删除异常值或者用合适的值进行替代。
二、特征选择特征选择是从原始数据中选择出最具有代表性和相关性的特征，以减少模型的复杂度和提高模型的泛化能力。
特征选择可以通过以下几个方法来实现：1. 相关性分析：通过计算特征与目标变量之间的相关性，选择与目标变量高度相关的特征。
2. 方差分析：通过计算特征的方差，选择方差较大的特征，以保留更多的信息。
3. 特征重要性排序：通过使用决策树、随机森林等模型，计算特征的重要性，选择重要性较高的特征。
三、特征构建特征构建是根据已有的特征，创建新的特征，以提高模型的表现。
特征构建可以通过以下几个方法来实现：1. 特征组合：通过将不同特征进行组合，创建新的特征。
例如，可以将身高和体重两个特征组合成BMI指数。
2. 特征衍生：通过对已有特征进行运算或变换，创建新的特征。
例如，可以通过对时间特征进行运算，创建出小时、天、月等新的特征。
3. 特征编码：对于类别型特征，可以使用独热编码、标签编码等方法将其转换为数值型特征，以便于模型的处理。
四、特征缩放特征缩放是将不同量纲的特征转换为相同量纲的特征，以避免某些特征对模型的影响过大。
特征建模技术
特征建模技术嘿，你有没有想过，在这个数字化飞速发展的时代，那些超级酷炫的3D模型、汽车的完美设计、还有电影里逼真的特效角色是怎么来的呢？这就不得不提到特征建模技术啦。
我有个朋友叫小李，他在一家汽车设计公司工作。
有一次我去他那儿参观，看到他们那些汽车的草图和初步设计，真是眼花缭乱。
我就问他：“你们这怎么把脑子里那些奇奇怪怪又超酷的想法变成真的汽车模样呢？”小李就笑着跟我说：“这可多亏了特征建模技术呢。
”特征建模技术就像是一个超级神奇的魔法盒。
你看啊，传统的建模就像是用一块块小砖头去砌一座房子，一块一块地拼凑，又慢又容易出错。
而特征建模技术呢，它是把一些有特征的东西当作模块。
比如说汽车的车轮，它就不是一点一点去画那些曲线来组成车轮的形状，而是直接有一个车轮的特征模块。
这就好比你搭乐高积木，有专门的车轮积木块，你直接拿来用就行。
再说说建筑设计方面吧。
我认识的一个建筑师老王，他跟我抱怨过以前的建模方式。
他说：“哎呀，以前那建模啊，就像是在黑暗里摸索着走路，每一步都得小心翼翼的。
一个柱子的形状调整都要花费好多时间。
”可是自从用了特征建模技术，他可就乐开了花。
他说：“现在啊，就像有了个百宝袋。
建筑的各个部分，像什么屋顶、门窗这些都有自己的特征，直接调用，然后根据实际需求调整一下参数，那建筑模型就很快成型了。
这速度，简直像火箭一样快！”在游戏开发领域，这特征建模技术更是大显身手。
那些游戏公司的程序员和美工们就像一群魔法师。
我曾经跟一个游戏美工小赵聊天，他跟我眉飞色舞地说：“你知道吗？以前做一个游戏角色，那得费多少劲儿啊。
要从最基本的形状开始画，一个细节一个细节地抠，就像绣花一样，累得要死。
现在可好了，有了特征建模技术，角色的身体结构、五官特征都有现成的模板，我们只要在这些模板上做创意，就像给一个已经有形状的雕像做精细的雕刻一样，又快又好。
”从这些不同的领域来看，特征建模技术真的是给各行各业都带来了翻天覆地的变化。
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4．5．5 特征库的建立
• 特征库应有下列功能： • (1)包含足够的形状特征，以适应众多的零 件； • (2)包含完备的产品信息，既有几何和拓扑 信息又具有各类的特征信息，还包含零件 的总体信息； • (3)特征库的组织方式应便于操作和管理， 5 特征库的建立
特征的定义（仅限于形状）
1.特征的定义
• • • 在实际应用中，随着应用角度的不同可以 形成 具体的特征定义： 从设计角度看，特征分为设计特征、分析特 征、管理特征等； 从形体造型角度看，特征是一组具有特定关 系的几何或拓扑元素； 从加工角度看，特征被定义为与加工、操作 和工具有关的零部件形式及技术特征。 总之，特征反映了设计者和制造者的意图。
3. 形状特征的分类
• 组合特征 指由一些简单辅特征组合而成的 特征，如中心孔、同轴孔等。 • 复制特征 指由一些同类型辅特征按一定的 规律在空间的不同位置上复制而成的形状 特征，如周向均布孔、矩形阵列孔、油沟 密封榴、轮缘(如v带轮相等)。
4．特征建模的特点
• 特征建模着眼于表达产品完整的技术和生 产管理信息，且这种信息涵盖了与产品有 关的设计、制造等各个方面，为建立产品 模型统一的数据库提供了技术基础。 • 它可使产品的设计与生产准备同时进行， 从而加强了产品的设计、分析、工艺准备、 加工与检验等各部门间的联系， • 为基于统一产品信息模型的新产品进行 CAD／CAPP／CAM的集成创造了条件。
5．特征建模的功能
• • • • 特征建模具有以下功能： (1)预定义特征并建立特征库； (2)利用特征库实现基于特征的零件设计； (3)支持用户去自定义特征，并完成特征库的 管理操作； • (4)对已有的特征进行删除和移动操作； • (5)在零件设计中能实现提取和跟踪有关几何 属性等功能。
4．5．3 特征间的关系
2．零件信息模型的数据结构
• (3)精度特征模型的数据结构 • 精度特征模型的信息内容大致分为三部分 • 1)精度规模规范信息 包括公差类别、精度等级、 公差值和表面粗糙度。尺寸公差包括公差值、上 偏差、下偏差、公差等级、基本偏差代号等。几 何公差包括形状公差和位置公差。 • 2)实体状态信息 实体状态信息是指最大实体状 态和最小实体状态。 • 3)基准信息 对于关联几何实体则必须具有基准 信息。
4．5．4 特征的表达方法
• • • • 特征的表达主要有两方面的内容： 一是表达几何形状的信息， 二是表达属性或非几何信息。 根据几何形状信息和属件在数据结构中的关 系，特征表达可分为集成表达模式与分离模 式。 • 前者将属性信息与几何形状信息集成地表达 在同一内部数据结构中，而后者是将属性信 息表达在外部的，与几何形状模型分离的外 部结构中。
•
•
2. 特征建模系统的构成
• 1)形状特征模型 主要包括几何信息、拓扑信息， 如描述零件的几何形状及与尺寸相关的信息的集合， 包括功能形状、加工工艺形状等。 • 2)精度特征模型 用来表达零件的精度信息，包括 尺寸公差、形位公差、表面粗褪度等。 • 3)材料特征模型 用来表达与零件材料有关的信息， 包括材料的种类、性能、热处理方式、硬度值等。 • 4)装配特征模型 描述有关零部件装配的信息，如 零件的配合关系、装配关系等。 • 5)管理特征模型 描述与零件管理有关的信息．如 标题栏和各种技术要求等。
特征识别
特征自动识别实现了实体建模中特征信息与几 何信息的统一，从而实现了真正的特征建模。 特征自动识别一般只对简单形状有效，对复杂 特征识别比较困难。特征自动识别存在的问题 是不能伴随实体的形成过程实现特征体现，只 能事后定义实体特征，再对己存在的实体建模 进行特征识别与提取。
基于特征识别的设计
2．零件信息模型的数据结构
• (4)材料热处理特征模型的数据结构 • 包括材料信息和热处理信息。材料信息包 括材料名称、牌号、力学性能参数；热处 理信息包括热处理方式、硬度单位和硬度 值的上、下限等。
2．零件信息模型的数据结构
• 5)技术特征模型的数据结构 • 技术特征模型的信息包括零件的技术要求 和特性表等。这些信息没有固定的格式和 内容，因而很难用统一的模型来描述。
利用系统内己预定义 的特征库对产品进行 特征造型或特征建模。 设计者直接从特征库 中提取特征的布尔运 算，利用基本特征单 元的不断“堆积”， 最后形成零件模型的 设计与定义。
目前应用最广的CAD系统就是基于特征的设计系统，它 为用户提供了符合实际工程的设计概念和方法。
4．5．2 特征建模的原理
• 1．特征的定义
4．5．6 零件信息模型
• 1．基于特征的零件信息模型的总体结构 • 作为完整表达产品信息的零件模型应该包 括表达各类特征的特征模型，即管理特征 模型、形状特征模型、精度特征模型、材 料热处理特征模型和技术特征模型等。
4．5．6 零件信息模型
模型分类：零件层、特征层和几何层三个层次。零件层主要反映 零件的总体信息；特征层是一系列的特征子模型及其相互关系； 几何层反映零件的点、线、面的几何、拓扑信息。 分析这个模型结构可知，零件的几何层是整个模型的基础。而特 征层则是零件模型的核心。
• 为了方便描述特征之间的关系，提出了特 征类、特征实例的概念。 • 特征类是关于特征类型的描述，是具有相 同信息性质或属性的特征概括。 • 特征实例是对特征属性赋值后的一个特定 特征，是特征类的成员。
4．5．3 特征间的关系
• 特征类之间、特征实例之间、特征类与特征 实例之间有如下的关系： • (1)继承关系 继承关系构成特征之间的层次 联系，包括AKO关系和INS关系。 • (2)邻接关系 反映形状特征之间的相互位置 关系，用CONT表示。 • (3)从属关系 描述形状特征之间的依从或附 属关系，用IST表示。 • (4)引用关系 描述形状特征之间作为关联属 性而相互引用的联系，用REF表示。
特征建模系统的构成
• 在所有的特征模型中，形状模型是描述零 件或产品的最主要的特征模型，它是其他 特征模型的基础。 • 根据形状特征在构造零件中所发挥的作用 不同，可分为主形状特征和辅助形状特征。
3. 形状特征的分类
• 1)主特征 主特征用来构造零件的基本几何形 体。根据特征形状的复杂程度又可分为简单 主特征和宏特征两类： • ①简单主特征主要指圆柱体、圆锥体、长 方体、固球、球缺等简单的基本几何形体。 • ②宏特征指具有相对固定的结构形状和加 工方法的形状特征，其几何形状比较复杂， 而又不便于进一步细分为其他形式特征的组 合。如盘类零件、轮类零件的轮辐和轮毅等。
2．零件信息模型的数据结构
• 1)管理特征模型的数据结构 管理特征主要 是描述零件的总体信息和标题栏信息
按照分类编码系统的规则，用数字或字母符号描述和表 示零件的特征的代码，就是零件分类编码，也叫GT码。
2．零件信息模型的数据结构
• (2)形状特征模型的数据结构 形状特征模 型包括几何属性、精度属性、材料热处理 属性及关系属性等。
• 特征库可以采用以下不同的组织方式： • (1)图谱方式，画出各类特征图，附以特征属性，并 建成表格形式。此种方式简单、直观，但只能查看而 无法实现计算机操作； • (2)用EXPRESS语言对特征进行描述，建成特征的概 念库。 EXPRESS语言是PDES／STEP推荐的一种 计算机可处理的形式建模语言，用它来建立特征库， 可使基于特征的计算机辅助系统根据系统本身的软件 和硬件的需要，映射为适合于自身的实现语言来描述 特征。
零件形状特征的分类
3. 形状特征的分类
• 2)辅特征 辅特征是依附于主特征之上的几何 形状特征，是对主特征的局部修饰，反映了 零件几何形状的细微结构。 • 辅特征依附于主特征，也可依附于另一辅特 征。螺纹、花键、v形槽、T形档、u形槽等单 一特征，可以附加在主特征之上，也可以附 加在辅特征之上，从而形成不同的几何形体。
特征造型的方式
• 特征建模的方式： • 交互式特征定义 • 特征识别 • 基于特征识别的设计。
交互式特征定义
这种方法简单，但效率低，难以提高自 动化程度，实体的几何信息与特征信息 间没有必然的联系，难以实现产品数据 的共享，当零件形状改变时，定义在其 上的特征需要重新定义。人为的错误易 于在信息处理中发生。
4．5
特征建模
• 教学提示： • 本章主要介绍了三维形体的产品特征 模型（特征建模）的原理、建立方法和特 点。 • 教学要求： • ①了解特征建模的意义和原理； • ②掌握特征建模的方法和特点； • ③了解特征库；
4．5
特征建模
• 特征建模是建立在实体建模的基础上，加入 了包含实体的精度信息、材料信息、技术要 求和其他有关信息，以完整地表达实体信息。 • 特征是一种综合概念，它是实体信息的载体， 特征信息是与设计、制造过程有关的，并具 有工程意义。在实际应用中，从不同的应用 角度可以形成具体的特征。 特征是由一定拓扑关系的一组实体体素构 成的特定形体，它还包括附加在形体之上的 工程信息，能用固定的方法加工成型。