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2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口 。)

【央视新闻客户端】

网上有关“数学建模的基本工作流程 ”话题很是火热 ，小编也是针对数学建模的基本工作流程寻找了一些与之相关的一些信息进行分析
，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您
。

1)建模准备

数学建模是一项创新活动,它所面临的课题是人们在生产和科研中为了使认识和实践进一步发展必须解决的问题.“什么是问题?问题就是事物的矛盾,哪里有没解决的矛盾,哪里就有问题
”.因此发现课题的过程就是分析矛盾的过程贯穿生产和科技中的根本矛盾是认识和实践的矛盾,我们分析这些矛盾,从中发现尚未解决的矛盾,就是找到了需要解决的实际问题,如果这些实际问题需要给出定量的分析和解答,那么就可以把这些实际问题确立为数学建模的课题,建模准备就是要了解问题的实际背景,明确建模的目的,掌握对象的各种信息,弄清实际对象的特征,情况明才能方法对.

(2)建模假设

作为课题的原型都是复杂的、具体的,是质和量 、现象和本质
、偶然和必然的统一体,这样的原型,如果不经过抽象和简化,人们对其认识是困难的,也无法准确把握它的本质属性.建模假设就是根据实际对象的特征和建模的目的,在掌握必要资料的基础上,对原型进行抽象、简化,把那些反映问题本质属性的形态 、量及其关系抽象出来,简化掉那些非本质的因素,使之摆脱原型的具体复杂形态,形成对建模有用的信息资源和前提条件,并且用精确的语言作出假设,是建模过程关键的一步.对原型的抽象
、简化不是无条件的,一定要善于辨别问题的主要方面和次要方面,果断地抓住主要因素,抛弃次要因素,尽量将问题均匀化、线性化,并且要按照假设的合理性原则进行,假设合理性原则有以下几点：

①目的性原则：从原型中抽象出与建模目的有关的因素,简化掉那些与建模目的无关的或关系不大的因素.

②简明性原则：所给出的假设条件要简单 、准确,有利于构造模型.

③真实性原则：假设条件要符合情理,简化带来的误差应满足实际问题所能允许的误差范围.

④全面性原则：在对事物原型本身作出假设的同时,还要给出原型所处的环境条件.

(3)模型建立

在建模假设的基础上,进一步分析建模假设的各条件首先区分哪些是常量,哪些是变量,哪些是已知量,哪些是未知量；然后查明各种量所处的地位
、作用和它们之间的关系,建立各个量之间的等式或不等式关系,列出表格、画出图形或确定其他数学结构,选择恰当的数学工具和构造模型的方法对其进行表征,构造出刻画实际问题的数学模型.

在构造模型时究竟采用什么数学工具,要根据问题的特征 、建模的目的要求以及建模者的数学特长而定 可以这样讲,数学的任一分支在构造模型时都可能用到,而同一实际问题也可以构造出不同的数学模型,一般地讲,在能够达到预期目的的前提下,所用的数学工具越简单越好.

在构造模型时究竟采用什么方法构造模型,要根据实际问题的性质和建模假设所给出的建模信息而定,就以系统论中提出的机理分析法和系统辨识法来说,它们是构造数学模型的两种基本方法.机理分析法是在对事物内在机理分析的基础上,利用建模假设所给出的建模信息或前提条件来构造模型；系统辨识法是对系统内在机理一无所知的情况下利用建模假设或实际对系统的测试数据所给出的事物系统的输入、输出信息来构造模型.随着计算机科学的发展,计算机模拟有力地促进了数学建模的发展,也成为一种构造模型的基本方法,这些构模方法各有其优点和缺点,在构造模型时,可以同时采用,以取长补短,达到建模的目的.

(4)模型求解

构造数学模型之后,再根据已知条件和数据分析模型的特征和结构特点,设计或选择求解模型的数学方法和算法,这其中包括解方程
、画图形、证明定理 、逻辑运算以及稳定性讨论,特别是编写计算机程序或运用与算法相适应的软件包,并借助计算机完成对模型的求解.

(5)模型分析

根据建模的目的要求,对模型求解的数字结果,或进行变量之间的依赖关系分析,或进行稳定性分析,或进行系统参数的灵敏度分析,或进行误差分析等.通过分析,如果不符合要求,就修改或增减建模假设条件,重新建模,直到符合要求；通过分析如果符合要求,还可以对模型进行评价
、预测、优化等.

(6)模型检验

模型分析符合要求之后,还必须回到客观实际中去对模型进行检验,用实际现象 、数据等检验模型的合理性和适用性,看它是否符合客观实际,若不符合,就修改或增减假设条件,重新建模,循环往复,不断完善,直到获得满意结果 目前计算机技术已为我们进行模型分析
、模型检验提供了先进的手段,充分利用这一手段,可以节约大量的时间、人力和物力.

(7)模型应用

模型应用是数学建模的宗旨,也是对模型的最客观 、最公正的检验 因此,一个成功的数学模型,必须根据建模的目的,将其用于分析
、研究和解决实际问题,充分发挥数学模型在生产和科研中的特殊作用.

以上介绍的数学建模基本步骤应该根据具体问题灵活掌握,或交叉进行,或平行进行,不拘一格地进行数学建模则有利于建模者发挥自己的才能.

关于软件有matlab lindo 等

一文看懂《系统工程原理》

问题一：学习数模需要具备哪些知识 参加数学建模竞赛需知道的内容

一、全国大学生数学建模竞赛

二 、数学建模的方法及一般步骤

三
、重要的数学模型及相应案例分析

1、线性规划模型及经济模型案例分析

2 、层次分析模型及管理模型案例分析

3、统计回归模型及案例分析

4
、图论模型及案例分析

5、微分方程模型及案例分析

四 、相关软件

1
、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3 、Lindo软件。

五
、数模十大常用算法

1. 蒙特卡罗算法 。2. 数据拟合、参数估计 、插值等数据处理算法
。3. 线性规划
、整数规划、多元规划 、二次规划等规划类算法。4. 图论算法 。5. 动态规划
、回溯搜索、分治算法 、分支定界等计算机算法
。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法 。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法
。10. 图象处理算法。

六、如何查阅资料

七
、如何写作论文

八、如何组织队伍：团队精神 ，配合良好，不断的提出问题和解决问题 。

九 、如何才能获奖：比较完整
，有几处创新点
。

十
、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋 、QQ。

其实主要看下例子就可以了 ，知道一些基本的模型
，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要

问题二：数学建模主要需要哪些知识 推荐你看谢金星编写的那本数学建模书 。一本书啃下来 ，你已经掌握了各种题型的基本方法
。做题的时候
，题目先是要细细的看，然后 ，有时候会发现如果所有条件都用上
，可能根本就做不出什么来了。所以，你要学会提炼条件 。再一个就是通过网上各种资料的搜集 ，要从别人的文献中找到有用的建模方法
，要想成绩特别好的话，就必须有自己的想法
。对于美国建模 ，和国内还是相差挺大的，难度
、要求都不一样。必须至少有一人掌握matlab编程 。论文一定要写好
，语句通顺无错别字
。

参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？

没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文 ，其高明之处并不是用了多少数学知识
，而是思维比较全面、贴合实际 、能解决问题或是有所创新 。有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识 ，怎么办？现学现用
，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。

具体说来 ，大概有以下这三个方面：

第一方面：数学知识的应用能力

归结起来大体上有以下几类：

1）概率与数理统计

2）统筹与线轴规划

3）微分方程；

还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟
。

上述的内容有些同学完全没有学过
，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识怎么办呢？一个词“自学” ，我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷 ”。

第二方面：计算机的运用能力

一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word
”
，掌握电子表格“Excel”的使用；“Mathematica ”软件的使用，最好还具备语言能力 。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的
。

第三方面：论文的写作能力

前面已经说过考卷的全文是论文式的 ，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了 。评卷的教师们有一个共识
，一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话，这一遍文章就很有可能被打入冷宫了
。

最后 ，祝你取得好成绩。

问题三：参加数学建模大赛需要大概要掌握哪些方面的知识 本人曾参加过两次数模大赛 。并都获得二等奖以上
。

首先
，需要弄清楚建模的过程。建议找本数模历年的论文看看，理清思路 ，步骤等 。

其次
，看点数学的知识
。重点是优化
、统计。几乎每年都会有题目是关于优化的 。

第三、看一下算法相关的。当然与上面的第二条有所重复了
。并用MATLAB maple等实现以下。

第四 、学习一下编程的知识，比如C++ ，MATLAB
，lingo等 。

第五
、找到两个跟你互补的人，组成团队 ，有人侧重编程
，有人侧重论文，有人侧重数学等等
。

最后 ，祝你好运。

问题四：1.什么是数学模型？数学建模的一般步骤是什么？ 2.数学建模需要具备哪些能力和知识？ 答的好悬赏加 100分 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化 、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.

数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题
、解决问题的能力的必备手段之一.

数学建模的一般方法和步骤

建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法：

机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.

测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱
”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.测试分析方法也叫做系统辩识.

将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法.

在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致如下：

1、 实际问题通过抽象 、简化
、假设,确定变量、参数；

2 、 建立数学模型并数学
、数值地求解、确定参数；

3 、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型；

4
、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模.

数学模型的分类：

1 、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型
、几何模型、优化模型 、微分方程模型、图论模型
、逻辑模型、稳定性模型 、统计模型等.

2
、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型 、环境模型
、生态模型、生理模型 、城镇规划模型
、水资源模型、污染模型 、经济模型
、社会模型等.

数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识.同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等.

参加数学建模竞赛需知道的内容

一、全国大学生数学建模竞赛

二 、数学建模的方法及一般步骤

三、重要的数学模型及相应案例分析

1
、线性规划模型及经济模型案例分析

2、层次分析模型及管理模型案例分析

3 、统计回归模型及案例分析

4
、图论模型及案例分析

5、微分方程模型及案例分析

四 、相关软件

1
、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3 、Lindo软件 。

五
、数模十大常用算法

1. 蒙特卡罗算法
。2. 数据拟合、参数估计 、插值等数据处理算法。3. 线性规划
、整数规划、多元规划 、二次规划等规划类算法 。4. 图论算法
。5. 动态规划、回溯搜索
、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法 。7. 网格算法和穷举法
。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法 。10. 图象处理算法。

六 、如何查阅资料

七
、如何写作论文

八、如何组织队伍：团队精神，配合良好
，不断的提出问题和解决问题
。

九 、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。

十
、如何信息处理：WORD、LaTeX ，飞秋 、QQ 。

其实主要看下例子就可以了
，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子 ，各个学校的讲座都有要的话直接向我要...>>

问题五：数学建模需要掌握哪些知识 本人曾参加过两次数模大赛
。并都获得二等奖以上。

首先
，需要弄清楚建模的过程 。建议找本数模历年的论文看看，理清思路 ，步骤等
。

其次
，看点数学的知识。重点是优化
、统计 。几乎每年都会有题目是关于优化的
。

第三、看一下算法相关的。当然与上面的第二条有所重复了 。并用MATLAB maple等实现以下
。第四 、学习一下编程的知识，比如C++ ，MATLAB
，lingo等。

第五
、找到两个跟你互补的人，组成团队 ，有人侧重编程，有人侧重论文
，有人侧重数学等等 。

最后，祝你好运。

问题六：大学生数学建模需要哪些知识 知乎 入门级别：

建模的去看姜启源的数学建模

编程的去学matlab ，很简单

写作的学排版

加深学习：

建模的学习机器算法
，外带编程

编程的去学R、CAD等辅助性工具

写作的学markdown排版

最后要看你是那个方面的

数学建模分为建模写作编程

你走哪一条就专攻哪一条

1.系统： 系统是由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合而成的，具有特定功能的有机整体 ，记为S=<E
，R>

2.系统的三个基本特征： ①系统是由若干元素组成的②这些元素相互作用 、相互依赖 ③元素间的相互作用，使系统作为一个整体具有特定的功能

3.系统的特性： 整体性（系统具有整体性结构 ，整体功能对于部分功能更之和）、层次性（系统存在一定层次结构
，可以分解成一系列不同层次的子系统）
、适应性（任何系统都存在于一定物质环境之中，要经常与外界保存最有适应状态）、相关性（组成系统的要素是相互联系相互作用的 ，相关性表明这些联系之间具有特定关系与演变规律） 、目的性（系统都是具有某种目的
，目的是不同系统之间区别的标志）

4.系统结构与功能：系统结构 是子系统与子系统之间关联方式的总和
。关联方式主要是 因果关系 ，其表现形式有树状结构和网状结构两种。从动态性可划分为系统框架结构和运行结构（静态结构与动态结构）；从时空性上可划分成时间结构
、空间结构、时-空关联结构 。 系统功能 就是系统所产生的 、有利于系统和环境中某些事物乃至整个系统和环境续存和发展的作用
。系统结构和运行环境共同决定系统功能。

5.开放系统与封闭系统： 开放系统指系统与环境之间进行物质
、能量或信息交换 。封闭系统则相反 ，即系统与环境互相隔绝，它们之间没有任何物质、能量或信息交换
。

6.简单系统与复杂系统： 复杂系统外部特点是规模大且行为复杂
，内在特点是开放性（系统与其环境之间的物质能量或信息交换，更能反映客观世界的真实性） 、非线性（具有多解
、多稳态 ，更能追踪客观世界的多样性）随机性（微涨落放大
，更能体现系统从无序到有序或从有序到混沌的自发性）涌现性（通过整体与局部的关系，研究系统整体的涌现行为 ，更能体现系统结构与行为演化的目的性）

7.体系： 体系是系统的系统
，是基于统一的标准，一组地理上分布广泛且具有独立功能的系统集成的能完成单个系统无法完成的特定目标的新的更大的系统。

8.系统工程： 是组织管理系统的规划、研究 、设计
、制造、试验和使用的科学方法 ，既是一个技术过程
，又是一个管理过程 。

9.系统工程的研究对象 是大型 、复杂的人工系统和复合系统，系统工程的 研究内容 是组织协调系统内部各要素的活动 ，使各要素为实现整体目标发挥适当作用；系统工程的 研究目的 是实现系统整体目标最优化
。

10.系统工程的特点 ：整体性（系统工程把研究对象看看成一个整体系统
，同时又是由若干部分有机结合而成的）、关联性（不仅要考虑部分与部分
、部分与整体之间的相互关系，更要认真协调他们的关系）、综合性（综合运用各学科知识技术） 、满意性（最优化 ，系统工程的研究目的是实现系统整体目标最优化）

11.系统科学 是一门从总体上研究复杂系统共同运动规律的科学

12涌现：是一组元素从杂乱无章的状态向协调一致的状态的自发转变。 整体涌现性就是“整体大于部分之和”或“整体小于部分之和 ”的更精准表述，整体与部分的差值就是涌现
，整体相对于部分发生了1+1>2的结果就是涌现 。整体与局部的关系是涌现性
。

13.涌现性的特点： 微观不可预测性（即使对低层次元素有完备的知识，也不可能推断出高层次的结构）
、新质特性（涌现性对元素的性质而言是全新的 ，处在一种更宏观的层次上
，是在微观层次不存在的新质）、不变性（涌现性相对于微观层次的元素状态而言，有一定的不变性 ，元素总是处于微涨落不断变化的状态中
，但整体的特性相对不变） 、宏观约束性（系统的整体性约束元素的行为，即元素间的相互作用产生了宏观层次上涌现的整体或约束 ，这种宏观约束又反过来支配元素的行为）

1.方法 是用于完成一个既定任务的具体技术和操作。 方法论 是进行研究和探索的一般途径
，是对方法如何使用的指导 。 系统工程方法论 研究和探索（复杂）系统问题的一般规律与途径。

2.系统工程方法论基本特点 是：研究方法强调整体性；技术应用强调综合性；管理决策强调科学性

3.霍尔的三维结构模型 ：时间维
、逻辑维、知识维（主要适用于解决良结构问题的硬系统）

? 时间维 表示从规划到更新，按时间顺序排列的系统工程全过程
。 六大阶段： ①规划阶段（进行调查研究 、明确研究目标
、提出初步设计方案）②方案阶段（提出具体计划方案并选择最优方案）③研制阶段（把人、财 、物看成一个有机整体 ，使各环节
、各部门围绕总目标
，做出各部分更详细的生产计划和研制方案）④生产阶段（生产或开发出系统的零部件（硬软件）及整个系统）⑤运行阶段（安装并运行系统 ）⑥更新阶段（完成系统评价，不断改进和更新）

? 逻辑维 是指每个阶段所要进行的工作步骤 ，这是运用系统工程方法进行思考、分析和解决问题时应遵守的一般程序。 七大阶段： ①明确问题（调研 、需求分析、市场预测等明确问题）②选择目标（对所解决的问题提出应达到的目标，并制定出衡量是否达标的准则）③系统综合（搜集并综合达到预期目标的方案
，对每一种方案进行必要的说明细化）④系统分析（应用系统工程方法技术，将综合得到的各种方案系统地进行比较
、分析 ，必要时建立数学模型进行仿真实验或理论计算）⑤方案优化（对不同方案给出的结果加以评价
，筛选最佳方案）⑥做出决策（确定最佳方案）⑦付诸实施（执行方案，完成各个阶段的管理工作）

知识维 是完成上述各种步骤所需要的各种专业知识和管理知识

4.良结构系统&不良结构系统

良结构系统：偏重工程、机理明显的物理型的硬系统 ，可用较明显的数学模型描述
，有较现成的定量方法可以计算出系统的行为和最佳结果（霍尔的三维结构适用）

不良结构系统：偏重社会 、机理尚不清楚的生物型软系统，较难用数学模型描述 ，因其加入了人的直觉和判断
，往往只能用半定量
、半定性或者只能用定性方法来处理问题，用“软方法”求出可行的满意解（德尔菲法、情景分析法 、切克兰德的“调查学习
”法）

5.切克兰德“调查学习” 软方法的核心不是寻求“最优化 ” ，而是“调查
、比较
”
，或说是“学习”，从模型和现状比较中 ，学习改善现存系统的途径 。 六大步骤： ①不良结构系统现状说明 ②弄清关联因素（与现状有关的各因素以及相互关系）③建立概念模型（不能建立数学模型则用结构模型或语言模型来描述系统现状）④改善概念模型（随着分析的不断深入和学习的加深，进行改进和完善概念模型）⑤比较（比较概念模型与现状
，找出最优可行方案）⑥实施方案

6.并行工程 是对产品及相关过程，包括制造过程和支持过程 ，进行并行、一体化设计的一种系统化方法
。这种方法力图使产品开发者从一开始就考虑到产品全寿命周期即从概念形成到产品报废的所有因素
，包括质量 、成本
、进度和用户需求。

其 核心内容 是：强调用户需求，把用户需求转化为产品要求 ，并建立交互作用、互相协调的并行研制过程
，以便将产品的设计 、制造过程和保障过程用系统工程方法综合在一起 。

并行工程对组织结构的影响表现为向扁平化组织结构演化的趋势
。多功能小组是并行工程实施过程中普遍采用的组织结构形式。

并行工程的三个创新：组织创新——多功能团队；过程创新——开发过程改进与重组；信息技术手段创新——计算机支持的协作工作环境

7. 综合集成工程方法学： 信息技术是实现综合集成的重要手段 。利用信息技术的联通性
、融合性和整合性，如多维信息的集成和融合、集成型模式识别和智能控制等 ，是系统综合集成的基本途径
。而综合集成是实现大科学 、大工程的基本途径
，其关键是解决整体与局部的关系问题，实现“1+1>2 ”

8.WSR系统方法论 认为 ，在处理复杂问题时
，既要考虑对象系统的物的方面（物理），又要考虑如何更好使用这些物的方面 ，即事的方面（事理），还要考虑由于认识处理问题、实施管理与决策都离不开的人的方面（人理）。把这三方面结合起来
，利用人的理性思维的逻辑性和形象思维的综合与创造性，组织实践活动 ，以产生最大的效益和效率

9.“懂物理
、明事理、通人理
” 就是WSR方法论的实践准则

10. WSR七大步骤： ①理解领导意图（东方管理特色
，强调与管理人员的沟通）②调查分析③形成目标④建立模型（数学模型 、物理模型
、概念模型）⑤协调关系（协调相关主体）⑥提出建议⑦实施方案

1.系统模型 是对系统某一方面本质属性的描述，它以某种确定的形式（如文字、符号 、图表
、实物、数学公式等）提供关于该系统的知识

2.系统模型三大特征：

? ①是现实系统的抽象或模仿

? ②要反映系统本质或主要因素构成

? ③集中体现这些主要因素之间的关系

3.使用系统模型的必要性（为什么要使用系统模型）五大原因: ①系统开发的需要②经济上的考虑 ③安全上的考虑? ④时间上的考虑? ⑤系统模型具有易操作 、易理解的特点 ，使用它便于多方案分析比较

4.为什么能用系统模型？ 客观世界中不同事物具有 同型性 （即相似规律——不同本质的事物在撇开其具体属性之后彼此之间还存在的相似性）

5. 对系统模型的要求：现实性
、简明性、标准化

6.建模四项原则：

①抓住主要矛盾 （建模时抓住问题的主要方面
，而不是囊括对象系统的所有方面）

②力争清晰明了 （子模型与子模型之间，除了保留研究目的所必须的信息联系外 ，其他耦合关系要尽可能减少
，以保证模型结构尽可能清晰明了）

? ③精度要求适当 （与研究目的 、成本收益相适应的适当精度）

? ④尽量使用标准模型 （有利于后续比较分析）

7.数学模型：通过抽象和简化，使用数学语言对研究对象的一个近似的刻画 ，以便于人们更深刻地认识所研究的对象

8.使用数学模型的优点/好处：

? ①数学模型是定量分析的基础

? ②数学模型是系统预测和决策的工具

? ③数学模型可变性好
、适应性强、分析问题速度快 、经济性好
，且便于使用计算机 。

? 因此，数学模型是所有模型中使用最广泛的一种
。

9. 5W1H ：

①任务的对象是什么? 即要干什么? ( What )

②这个任务何以需要? 即为什么这样干? ( Why )

③它在什么时候和什么样的情况下使用?即何时干? (When)

④使用的场所在哪里? 即在何处干? ( Where )

⑤是以谁为对象的系统? 即谁来干? ( Who )

⑥怎样才能解决问题? 即如何干? (?How? )

1.系统分析： 系统分析作为系统工程的一个重要组成部分 ，是在系统工程处理大型复杂系统的规划、计划
、研制和运行问题时必须经过的逻辑步骤。

2.系统分析七大要素：

① 目标（ 系统的目标就是对系统的要求，它是系统分析的基础 ）

② 可行方案 （能够实现系统目标的各种可能的途径
，确定哪种可行方案是最合适的是系统分析所要解决的问题）

③ 费用 （每一方案用于实现系统目标所需消耗的全部资源（通常用货币表示））

④ 模型 （模型是对系统本质的描述，是方案的表达形式 ，可对不同方案进行分析）

⑤ 效果 （系统实现目标所取得的成果就是效果
，衡量效果的尺度是效益和有效性）

⑥ 准则 （准则是系统价值的度量，用以评价各种可行方案的优劣 ，要求易度量）

⑦ 结论 （结论就是系统分析得到的结果
，具体形式有报告、建议或意见等 。要求表达得清晰明了易理解，易操作）

3.系统分析的原则： ①内部因素与外部因素相结合（内因可控 ，选为决策变量；外因不可控
，作为约束条件）②当前利益与长远利益相结合（要两者兼顾，如发生矛盾 ，应坚持当前利益服从长远利益的原则）③局部效益与总体效益相结合（局部效益服从总体效益的原则）④定性分析与定量分析相结合

4.系统分析的步骤：①明确问题与确定目标②搜集资料探索可行方案 ③建立模型 ④综合评价⑤检验和核实

5.系统分析方法：目标-手段分析法 、因果分析法（鱼刺法）
、KJ法、SWOT法

KJ法是从很多具体信息中归纳出问题整体含义的一种分析方法
，故又称信息卡片归类法。

? 基本原理是：把一个个信息做成卡片，将这些卡片摊在桌子上观察其全部 ，把有“亲近性”的卡片集中起来合并，依次做下去
，依据信息的相关性（“亲近性 ”）逐渐合并成小组→中组→大组，然后画出问题的整体结构图 ，分析其含义
，取得对问题的明确认识，最后求得问题整体的构成
。

? 这种方法把人们对图形的思考功能与直觉的综合能力很好地结合起来 ，不需要特别的手段和知识
，不论是个人或者团体都能简便地实行，因此 ，是分析复杂问题的一种有效的方法。

? SWOT法包括分析环境因素 、构造SWOT矩阵
、制定行动计划

1.系统预测概念： 系统预测必须根据系统发展变化的实际数据和历史资料
，运用现代的科学理论和方法，以及各种经验、判断和知识 ，对系统在未来一定时期内的可能的变化情况
，进行推测 、估计和分析

2.系统预测实质/作用： 充分分析
、理解系统发展变化的规律；根据系统的过去和现在预测未来，从而减少对系统未来认识的不确定性；指导系统决策 ，为正确决策提供依据

3.随机过程 ：没有确定的变化形式，也不能用t的确定函数加以描述
，但是可以用概率统计方法寻求合适的随机模型来近似地反映其变化规律的过程

4.时间序列分析主要内容： 通过对样本中相邻观测值的依赖性进行分析研究，找出动态过程的特性、最佳的数学模型 ，估计模型参数
，并检验利用数学模型进行统计预测的精度

5.多重共线性 ：某一个自变量与其他自变量的总体线性相关，导致R矩阵退化 ，无法求出回归系数 。

6.消除多重共线性的5种方法 ：①剔除不必要的自变量（剔除回归系数最小或t检验值最小的某个变量）②改变自变量的定义形式（如将观察值累加或将两个自变量合并成一个新的量
，或用新的变量代替具有多重共线性的变量）③增加观察值（避免或减少多重共线性）④寻找新的自变量⑤采用逐步回归法估计参数，减少多重共线性的影响
。

7.系统状态： 表征动态系统运动的信息

状态变量： 确定系统状态的一组数目最少的独立变量

8. 在系统状态的转移过程中 ，系统将来的状态只与现在的状态有关
，而与过去的状态无关。这种性质叫做 无后效性  。符合这种性质的状态转移过程叫做马尔可夫过程
。时间离散状态离散的马尔可夫过程称为尔可夫链

1.系统评价 是指运用系统工程的思想，根据预定的系统目标 ，对不同系统或系统的各种方案
，采用科学方法，从涉及的各个方面（技术 、经济
、社会、生态 、政治、军事）属性进行评审和比较 ，全面权衡利弊得失，以综合评定方案优劣
，从而为决策选择最优方案提供科学依据。

2.系统评价&系统决策区别： 系统评价不能代替系统决策，只是为系统决策提供决策依据 。①系统评价是技术工作 ，由技术人员完成；系统决策是领导工作
，由领导者最终完成
。②系统评价可给出方案优劣性的评定结果，是决策的主要依据；但系统决策还受某些隐蔽
、难以描述或不宜公开的因素影响。

3.系统评价的六大步骤 ：①简要说明各方案 ，明确系统的目标与条件；②确定由所有单项和大类指标组成的评价指标体系；③确定各大类及单项评价指标的权重；④进行单项评价
，查明各项评价指标的实现程度；⑤进行综合评价，综合各大类指标的价值和总价值；⑥给出评价结论 ，包括对方案的优劣分析、排序
，对评价结论的分析意见等

4.系统评价四项原则： ①评价要有客观性②方案要有可比性 ③评价指标要全面系统 ④评价指标要符合国家方针政策

5.评价指标的原则： 整体性原则 、简要性原则
、导向性原则、可比性原则 、均匀性原则
、实际性原则、可操作行原则

6. 确定评价指标权重的方法主要有：相对比较法 、连环比率法
、德尔菲法；

7.评价指标的数量化方法 （单项指标评价）：排队打分法、体操计分法 、专家评分法
、两两比较法 。 指标综合方法： 加权平均法、功效系数法 、主次兼顾法、效益成本法
、罗马尼亚选择法、分层系列法

8.层次分析法 ：AHP是指将决策问题的有关元素分解成目标 、准则
、方案等层次，在此基础上进定性分析和定量分析的一种评价方法

1.系统决策： 为实现特定的系统目标 ，运用系统工程方法对涉及的诸多因素进行系统分析
，对若干可行方案进行综合评价后，从中选择最佳方案所作出的决定

2. 决策的地位和作用：决策贯穿于管理的全过程 ，一切管理工作的核心是决策；管理就是决策；决策正确带来的是一本万利，而决策失误也就是最大的失误

3.系统决策四个过程

①情报阶段：调查环境
，寻求决策的条件和依据 ②设计阶段：制定和分析可行方案③抉择阶段：从可行方案中选一个行动方案 ④实施与评价阶段：将行动方案付诸实施并评审

4.构成系统决策问题的四个条件： ①存在试图达成的明确目标②存在不以决策者主观意志为转移的两种以上的自然状态③存在两个或两个以上可供选择的行动方案④不同行动万案在不同自然状态下的益损值可测

5.系统决策的六大步骤： ①明确目标（明确目标是决策的前提）②拟订多个行动方案（科学决策的关键，需注意提出的行动方案都必须是可行的）③探讨并预测未来可能的自然状态（通常只选择对行动结果有重大影响的因素 ，并以这些因素的组合状况作为决策问题的自然状态）④估计各自然状态出现的概率（为进行风险型决策
，还须对各种自然状态的概率作估计，一般可采用主观概率估计或根据历史统计资料直接估算）⑤估算各个可行方案的益损值⑥选择出满意的行动方案

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”这个话题的介绍 ，今天小编就给大家分享完了
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