各种煤矿监控类系统的通信协议对应不同数据结构,导致煤矿监控多系统融合运行时设备信息配置和管理困难。为解决上述问题,提出了一种面向对象的设备建模方法。通过数据驱动将多种非标准化的数据结构转换为标准化数据结构,根据实际设备的相关属性建立对应的设备模型;基于设备模型创建设备实例,采用层级树形结构展示设备实例的父子关系,通过动态页面展示设备实例的详细信息,可对具有不同属性的设备进行统一配置和管理。将面向对象的设备建模方法应用于图形组态中,使设备模型与图元绑定、设备实例与图形实例绑定,可快速配置数据可视化图形。

二、多元线性回归预测模型的显著性检验 与一元线性回归的情形类似，也应检验y与x1,x2…，xm之间的线性相关关系是否显著。只有线性相关关系显著时，所求得的多元线性回归模型才有应用价值，这时，也称回归模型（方程）的回归效果显著。 但与一元线性回归也有不同之处：一元线性回归中只有一个自变量，“回归效果不显著”与“b=0”是一回事；对于多元线性回归则要复杂得多，否定了假设 “H0：b1=b2=…=bm=0”时，认为多元线性回归方程的“整个回归效果是显著的”，有一定实用价值，但并不等于说y与所有的自变量xj(j=1，2，…，m)均有密切的相关关系，也可能有某几个xj与y 的相关关系并不密切，但没有影响大局。因此，对多元线性回归模型，除了要检验“整个回归效果是否显著”外，还应逐个检验每个回归系数bj(j=1，2，…，m)是否为零，以便分辨出哪些xj对y无显著影响。下面分别加以讨论。

人工智能建模方法

就是关于经典的连续系统仿真建模方法学，数值积分法、离散相似法。

人工智能建模方法

用于近红外光谱偏最小二乘法建模。以及建模前偏最小二乘法交互验证主成分数的选择

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于没有手动标注用户兴趣的标签，现有方法总是遵循将这两个方面纠缠在一起的范式，这可能导致推荐准确性和可解释性较差。在本文中，为了解决这个问题，我们提出了一个对比学习框架，以将推荐的长期和短期兴趣（CLSR）与自我监督分开。具体来说，我们首先提出了两个独立的编码器来独立捕获不同时间尺度的用户兴趣。然后，我们从交互序列中提取长期和短期兴趣代理，作为用户兴趣的伪标签。然后设计成对对比任务来监督兴趣表示与其相应兴趣代理之间的相似性。最后，由于长期和短期利益的重要性是动态变化的，我们建议通过基于注意力的网络自适应地聚合它们进行预测。我们对电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集进行了实验。经验结果表明，我们的 CLSR 始终优于所有最先进的模型，并有显着改进：GAUC 提高了 0.01 以上，NDCG 提高了 4% 以上。进一步的反事实评估表明，CLSR 成功地实现了长期和短期利益的更强解耦。

主要介绍如何使用automata以及Petri Nets对离散事件（动态）系统进行建模及描述。 吴老师上学期连讲了好多节课，并且发了一篇book review在IEEE Control System Magazine上： 　　 　　A. Paoli and N.E. Wu, Book review: An Introduction to Discrete Event Systems, 2nd Edition, by C.G. Cassandras, and S. Lafortune, IEEE Control Systems Magazine, June, 2009. 　　 　　Eva Wu的个人主页： 　　http://www.ws.binghamton.edu/wuweb

主题域模型案例-市场风险数据集市

powerDesigner数据库建模方法