模型分类是什么？

1. 模型分类是什么？

早期模型：高级、大师、完美级别下面就以高达模型的分类。以高级、大师、完美作为主线为大家分类介绍各款的高达模型。早期模型，介绍高达模型。不得不先从早期类讲起，早期模型作为高达模型的起源和始祖，首次上市出现在距今30前的80年6月。当时这款售价300日元，比例为1：144的RX-78-2 GUNDAM一上市即引起轰动。造成了一鼓不小的抢购风。甚至最后产品脱销。可见在当时做为新事物的高达模型在市场的上受欢迎程度之深。第二款模型红色彗星，在2个月后发售，由于主角夏亚的超人气。
模型也大受欢迎。到了1985年，动画《机动战士Z高达》播出，同年4月BANDAI随即发行了名为MSV(Mobile Suit Variation）系列的新模型，因此在TV中没有出现的原设机体也得以一一模型化。在当时可谓深受高达迷的欢迎。但是整个八十年代。高达模型的发展都是在平稳中度过的，模型不断推出。但是创新很少。同时在模型的分类和等级划分上。BANDAI也没有作出明确系统的归类。只是以不同的动画作品加以区分……早期的高达模型，因为生产技术上的不足，设计上的保守，无论是外型和可动性均存在着不同的缺陷
。就第一台1/144元祖高达而言，基本上是以单色成型的。关节也是简单的复式机构。即大腿套小腿。所以基本上摆不出什么经典的POSE。而且整台模型组合起来必须要上模型胶。比起的免胶卡棒结构可谓天壤之别。但是做为高达模型的起步作品。早期模型无疑为后期高达模型的不断发展壮大奠定了基础。正是早期模型的这种开天辟地的传承。使得我们当今的玩家能够享受PG，MG这样更完美的模型。大部分初代高达都已经停产绝迹了。我们只有在此凭借一些图片包装去缅怀了。

2. 模型分类是什么

高级系列系列一直是BANDAI高达模型的普及产品。它的成员和分类诸多，包括了HG，HGUC和TV系列，是三个级别划分的最初级，也是年代跨度最久的产品。通过推出早期模型，并在经过X年的摸索和发展之后。八十年代末期BANDAI已经拥有了一系列比较完善和成熟的模型生成技术了。进入九十年代，开发新等级高达模型的呼声也越来越高。到了1990年，第一款1：144的 RX-78-100终于面世了，它的出现将高达模型的发展推向了一个崭新阶段，这台模型被正式分类为HG(HIGH GRADE），是高达模型史上第一次出现系列等级化分，从此以后一个崭新的模型系列-HG正式诞生了。

3. 　模型及模型的种类

模型是用来模拟研究对象的，因此模型的定义是：根据现代的科技水平及对研究对象的认识水平，用一组可控制的、具有给定特性及运动规律的事物对研究对象进行部分地或全面地（根据研究目的而定）模拟，代替研究对象，在其上进行物理测试或作理论计算，以便快速而有效地得到所需的有关研究对象的信息。这组事物称作模型。
一般地讲，模型具有三个特征：即它是被模拟对象的抽象或模仿；它是由说明系统本质或特征的诸因素所构成；它集中表明这些因素之间的关系。这些特征使模型与被模拟对象之间存在相似性，包括外形相似、结构相似、运行规律相似等。
在地质找矿中，被模拟的对象可以是整个找矿的过程，一个找矿方法系统，一个与矿产有关的地质体系（如矿田、矿床）或一个矿体等。例如用物探方法找矿，要建立地质-物理模型，这种模型模拟的对象是与待找矿产有关的地质体，用作模型特征的是物性参数、几何参数、空间位置及物理场的特征（例如重磁场服从拉普拉斯方程，电磁场则服从麦克斯威尔方程等）。
在地质找矿中，用模型模拟信源的方法有四种：即实物模拟、物理模拟、数学模拟及黑盒模拟。
1.实物模拟
实物模拟即用与被模拟的对象完全一样的、只是将幅度缩小了的物体作模拟用。这种物体称作实物模型。实物模型的典型例子是用不同形状，但按一定比例缩小了的磁性体模拟不同形状的磁性矿体，获得不同形状、不同产状及不同埋深时，单个或一组磁性矿体上磁异常空间分布的情况。
2.物理模拟
物理模拟是利用物理上的原理，用一个物体模拟另一个物体的某种性能，这两个物体不是同一类的。物理模拟的典型例子是第一章中叙述的曹冲称象的故事。在地质找矿中，常用在给定面上的场源分布模拟真实的重力和磁异常等的真实场源；用电阻、电容及电感等组成的电路模拟电磁法中的二次场产生的机制；在地震勘探中，用几何光学中的射线模拟地震波的反射等。从这些例子中可以看出，物理模拟的灵活性及广泛性。物理模拟所用的模型称作物理模型。
3.数学模拟
当一个系统的行为可用数学公式表示时，就可根据给定的参数，计算或估算其结果。例如许多社会科学及经济学等中的许多问题，无法用实物模拟和物理模拟，只能用数学模拟。如关于我国人口的增长变化问题，只能根据实际人口调查的资料，及国家对人口的政策，建立一组数学方程式，解这组方程式，可得出人口增长变化的情况。数学模拟所用的方程式称作数学模型。
在自然科学技术中，成熟或较成熟的学科，研究工作均已定量化，均可用数学模型进行模拟。
现在，由于有了计算机及灵活多样的计算技术，数学模拟是系统方法中用得最广泛的模拟方法。在物探中，在建立地质-物理模型后，均将其转化为数学模型，然后在计算机上作运算，求出结果。
4.黑盒模拟
当对被模拟的对象的了解甚少或完全不了解时，无法使用上述三种方法中的任何一种方法进行模拟，这时只有到现场去作方法试验。我们称此种模拟方法为黑盒模拟，作试验的对象称为黑盒模型。黑盒模型的内容为未知数，但它对给定的输入给出一定的输出。
在地质找矿中，应用黑盒模型能取得非常好的结果。例如日本菱刈金矿[7]（储量100t以上），首先是在已开采完的大口矿山的下牛尾矿床上作航空电磁法（1978年末作的），发现了明显的低电阻异常，异常分布范围与已知矿床的轮廓大体一致。于是又扩大飞行面积，在大口矿山东南约12km处又发现了一个明显的低电阻带。做地面直流电测深法，证明该低电阻带不是地形引起。1980年在低电阻带上打了3个钻孔，其中一个钻孔倾角为20°，另两个钻孔的倾角为40°。三个钻孔均见金矿。其中一个孔见一条厚为5.44m的矿脉，金品位为220g/t，银品位为57g/t。以后又做了大面积的电法、重力法、化探，结合钻探所了解的矿床地质情况，建立了模拟矿床的模型及相应的异常模式，据此又发现了两个大型金矿床。
已知区试验、大面积航空电磁法测量、地面电测深法检查低电阻异常及打倾角小的钻孔，这就是菱刈地区初期找矿阶段的找矿方法系统。
在已知矿床上做试验导致大型矿床发现的例子还有许多。例如澳大利亚奥林匹克坝铜铀金矿，在找矿前，研究了Mt.Gunson地区的重力及磁法异常，并认为这是一个构造标志的反映；加拿大赫姆洛金矿，在找矿前，曾用各种物探方法研究了布斯凯和多荣金矿。
以上模型的分类是根据模型的内容划分的。还可以根据其他标准对模型做进一步的分类。例如根据模型的建立时间及完善程度，可分为工作开始时的先验模型和工作结束后的后验模型。先验模型比较粗糙，主要用于设计野外工作。后验模型比较完善，能用于解释调查结果，设计类似地区的调查工作及工作地区内某些地段进一步调查的综合方法和野外施工要求。先验模型又称作初始模型。
根据调查阶段的不同，模型还可分为全面找矿用的多用模型和专门找某种类型矿产用的专用模型。普查找矿阶段，调查的面积大，赋存多种有用矿产的可能性也大。这时，合理的找矿方案应是综合普查找矿，即多种矿产资源同时找，或查清所有有用矿产的大致分布情况。为此，要用内容比较复杂的适用于全面找矿的多用模型。详查阶段，调查的面积有限，赋存多种矿产资源的可能性较小，工作区内可能赋存的有用矿产已可做出较为确切的预测，因此，可以用内容较简单而适用于某些特定类型矿产的专用模型。专用模型，只对一种矿产的地质-地球物理条件做模拟。多用模型，则对多种矿产的地质-地球物理条件做模拟。找矿实践表明，当一个地区存在多种有用矿产时，从地质及经济效果考虑，最佳的找矿方案是综合普查找矿。因此，多用模型在普查找矿阶段的用途是比较广泛的。
有时候，人们还把物理模型和数学模型合称概念模型或抽象模型。这是因为用物理模拟时经过了物理抽象，用数学模拟时经过了数学抽象。此外，这两种模拟之间还存在密切的内在联系，即在一个好的物理模拟的基础上，才能建立数学模拟，而一个好的数学模拟有助于深入了解物理模拟的机制。
在系统工程中的模拟方法，现在发展很快，最新的成就是在物理模拟及数学模拟基础上，将模拟的输出结果用声、光、电等作三维显示，并用人机联作方式及自动反馈等方式，调整模型的输入，因而改变模型的输出造成一个人们如身临其境的、处于运动状态的虚拟现实环境（详细介绍见第十一章）。在虚拟现实的技术中，有硬件即计算机及音响、显示设备等，有软件即各种专用的程序等；还有储存数据及知识的数据库等。

4. 什么是模型模型的分类

　　模型是人的思维构成的意识形态，通过表达从而形成的物件。那么你对模型了解多少呢?以下是由我整理关于什么是模型的内容，希望大家喜欢!
   
      
       　　模型的简介   
    　　通过主观意识借助实体或者虚拟表现、构成客观阐述形态、结构的一种表达目的的物件(物件并不等于物体，不局限于实体与虚拟、不限于平面与立体)。
   
    　　模型构成形式分为实体模型(拥有体积及重量的物理形态概念实体物件)及虚拟模型(用电子数据通过数字表现形式构成的形体以及其他实效性表现)。
   
    　　模型展示形式分为平面展示和立体展示(标识是平面展示的一种例如图册示例图)。
   
    　　实体模型从表现形式分为静模(物理相对静态，本身不具有能量转换的动力系统，不在外部作用力下表现结构及形体构成的完整性)、助力模型(以静模为基础，可借助外界动能的作用，不改变自身表现结构，通过物理运动检测的一种物件结构连接关系)以及动模(可通过能量转换方式产生动能，在自身结构中具有动力转换系统，在能量转换过程中表现出的相对连续物理运动形式)。
   
    　　虚拟模型分为虚拟静态模型、虚拟动态模型、虚拟幻想模型。
   
    　　模型≠商品。任何物件定义为商品之前的研发过程中形态均为模型，当定义型号、规格并匹配相应价格的时候，模型将会以商品形式呈现出来。
   
    　　事物能随着概念(人的思维)的改变而改变(人的行为)，那么该事物就是该概念的模型。模型的根本就是构成与表现。概念可以使很多模型发生改变，例如改变模型的功能、美观、应用、时效等不同目的。通过依据不同的概念从而改变下一阶段产物的性质与形式，这就是人类文明(精神与物质形式)进化的根本。
       　　模型的基本解释   
    　　(1) [model;pattern]
   
    　　(2) 模式，样式。
   
    　　两种模型不同的女。
   
    　　(3) 照实物的形状和结构按比例制成的物体。
   
    　　展览会里有飞机模型。
   
    　　(4) [mold;mould]
   
    　　(5) 制砂型用的模子。
   
    　　(6) 用压制或浇灌  方法  使材料成为一定形状的工具。通称“模子”。
   
    　　(7)人们依据研究的特定目的，在一定的假设条件下，再现原型(antetype)客体的结构、功能、属性、关系、过程等本质特征的物质形式或思维形式;
   
    　　(8)系统建模：对研究的实体进行必要的简化，并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来。所得到的系统模仿品称之为模型。
       　　模型的分类   
    　　按用途分类
   
    　　房地产模型(可分为住宅模型、商业模型、户型模型、别墅模型、地标)、城市规划模型、区域模型、数字模型、环境景观模型、方案模型、工业模型(可分为军事模型、机械模型、车辆模型)、桥梁模型等;
   
    　　按表现形式分类
   
    　　现代建筑模型、模型;
   
    　　按产品属性分类
   
    　　商业性质模型、公共建筑设施模型;
   
    　　按技术分类
   
    　　传统模型、数字化沙盘、多媒体模型、虚拟漫游、半境画模型、互动投影沙盘等;
   
    　　按材料分类
   
    　　木质模型、水晶模型、ABS树脂模型、金属模型等。
   
    　　模型可以取各种不同的形式，不存在统一的分类原则。按照模型的表现形式可以分为物理模型、数学模型、结构模型和仿真模型。

5. 模型都能分为哪几类？

您好，数学模型的分类，按模型的数学方法分：
几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优控制模型、规划论模型、马氏链模型等。希望能帮助到您。【摘要】
模型都能分为哪几类？【提问】
您好，数学模型的分类，按模型的数学方法分：
几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优控制模型、规划论模型、马氏链模型等。希望能帮助到您。【回答】

6. 经典分类模型

 线性核、多项式核、高斯核。
   特征维数高选择线性核
   样本数量可观、特征少选择高斯核（非线性核）
   样本数量非常多选择线性核（避免造成庞大的计算量）
   准确率。
   因为将泰勒展开式代入高斯核,将会得到一个无穷维度的映射。
   1）LR是参数模型，SVM是非参数模型。2）从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，SVM采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。3）SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与分类最相关的数据点的权重。4）逻辑回归相对来说模型更简单，好理解，特别是大规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和优化相对来说复杂一些，SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算。5）logic 能做的 svm能做，但可能在准确率上有问题，svm能做的logic有的做不了。
   假如特征维数较多，可以选择SVM模型，如果样本数量较大可以选择LR模型，但是LR模型需要进行数据预处理；假如缺失值较多可以选择决策树。选定完模型后，相应的目标函数就确定了。还可以在考虑正负样例比比，通过上下集采样平衡正负样例比。
   ID3决策树优先选择信息增益大的属性来对样本进行划分,但是这样的分裂节点方法有一个很大的缺点,当一个属性可取值数目较多时,可能在这个属性对应值下的样本只有一个或者很少个,此时它的信息增益将很高,ID3会认为这个属性很适合划分,但实际情况下叫多属性的取值会使模型的泛化能力较差,所以C4.5不采用信息增益作为划分依据,而是采用信息增益率作为划分依据。但是仍不能完全解决以上问题,而是有所改善,这个时候引入了CART树,它使用gini系数作为节点的分裂依据。
   基本思想就是连续特征离散化。现将特征排序，m个样本的连续特征A有m个，从小到大排列为a1,a2,...,am,则C4.5取相邻两样本值的平均数，一共取得m-1个划分点，其中第i个划分点    表示为  
   要注意的是，与离散属性不同的是，如果当前节点为连续属性，则该属性后面还可以参与子节点的产生选择过程。

7. 系统模型的模型分类

常用的系统模型通常可分为物理模型、文字模型和数学模型三类，其中物理模型与数学模型又可分为若干种，如图所示。  在所有模型中，通常普遍采用数学模型来分析系统工程问题，其原因在于：（1）它是定量分析的基础； （2）它是系统预测和决策的工具； （3）它可变性好，适应性强，分析问题速度快，省时省钱，且便于使用计算机。

8. 数学模型的模型分类

按应用领域分类：生物学数学模型医学数学模型地质学数学模型气象学数学模型经济学数学模型社会学数学模型物理学数学模型化学数学模型天文学数学模型工程学数学模型管理学数学模型按是否考虑随机因素分类：确定性模型随机性模型按是否考虑模型的变化分类：静态模型动态模型按应用离散方法或连续方法分类：离散模型连续模型按建立模型的数学方法分类：几何模型微分方程模型图论模型规划论模型马氏链模型按人们对事物发展过程的了解程度分类：白箱模型：指那些内部规律比较清楚的模型。如力学、热学、电学以及相关的工程技术问题。灰箱模型：指那些内部规律尚不十分清楚，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做的问题。如气象学、生态学经济学等领域的模型。黑箱模型：指一些其内部规律还很少为人们所知的现象。如生命科学、社会科学等方面的问题。但由于因素众多、关系复杂，也可简化为灰箱模型来研究。