检测系统模型的方法

❶ 如何不用ctc实现ltl模型检测算法

模型检测是一种基于模型的、自动的、对系统性质进行验证的方法，它预期用于并发的、反应式系统，最初作为一种开发后方法论出现，是一种对有限状态并发系统进行自动检测的方法。模型检测是基于时态逻辑的，主要涉及到两种时态逻辑：
一种是线性时态逻辑LTL(LinearTemporalLogic)
另一种是分支时间逻辑，即计算树逻辑CTL(ComputationalTreeLogic)。
模型检测方法检测给定系统的初始状态是否满足LTL或CTL公式。

❷ 面向形式化规格语言模型检测工具和面向源程序模型检测工具的区别

根据说明目标软件系统的方式，形式化方法可以分为两类：1）面向模型的形式化方法。面向模型的方法通过构造一个数学模型来说明系统的行为。2）面向属性的形式化方法。面向属性的方法通过描述目标软件系统的各种属性来间接定义系统行为。

❸ 模型检验常用方法有哪些

正确性分析：（模型稳定性分析，稳健性分析，收敛性分析，变化趋势分析，极值分析等）
有效性分析：误差分析，参数敏感性分析，模型对比检验
有用性分析：关键数据求解，极值点，拐点，变化趋势分析，用数据验证动态模拟。
高效性分析：时空复杂度分析与现有进行比较

❹ 系统分析方法有哪几种

系统分析方法（System Analysis Method）

什么是系统分析方法
系统分析方法是指把要解决的问题作为一个系统，对系统要素进行综合分析，找出解决问题的可行方案的咨询方法。兰德公司认为，系统分析是一种研究方略，它能在不确定的情况下，确定问题的本质和起因，明确咨询目标，找出各种可行方案，并通过一定标准对这些方案进行比较，帮助决策者在复杂的问题和环境中作出科学抉择。

系统分析方法来源于系统科学。系统科学是20世纪40年代以后迅速发展起来的一个横跨各个学科的新的科学部门，它从系统的着眼点或角度去考察和研究整个客观世界，为人类认识和改造世界提供了科学的理论和方法。它的产生和发展标标志着人类的科学思维由主要以“实物为中心”逐渐过渡到以“系统为中心”，是科学思维的一个划时代突破。

系统分析是咨询研究的最基本的方法，我们可以把一个复杂的咨询项目看成为系统工程，通过系统目标分析、系统要素分析、系统环境分析、系统资源分析和系统管理分析，可以准确地诊断问题，深刻地揭示问题起因，有效地提出解决方案和满足客户的需求。

咨询工具
安索夫矩阵
案例面试分
析工具/框架
ADL矩阵
安迪·格鲁夫的
六力分析模型
波士顿矩阵
标杆分析法
波特五力分析
模型
波特价值链
分析模型
波士顿经验曲线
波特钻石理论模型
贝恩利润池
分析工具
波特竞争战略
轮盘模型
波特行业竞争结构
分析模型
波特的行业组织
模型
变革五因素
BCG三四规则矩阵
产品/市场演变
矩阵
差距分析
策略资讯系统
策略方格模型
CSP模型
创新动力模型
定量战略计划矩阵
大战略矩阵
多点竞争战略
杜邦分析法
定向政策矩阵
德鲁克七种
革新来源
二元核心模式
服务金三角
福克纳和鲍曼的
顾客矩阵
福克纳和鲍曼的
生产者矩阵
FRICT筹资分析法
GE矩阵
盖洛普路径
公司层战略框架
高级SWOT分析法
股东价值分析
供应和需求模型
关键成功因素
分析法
岗位价值评估
规划企业愿景的
方法论框架
核心竞争力分析
模型
华信惠悦人力
资本指数
核心竞争力识别
工具
环境不确定性分析
行业内的战略群体
分析矩阵
横向价值链分析
行业内战略集团
分析
IT附加价值矩阵
竞争态势矩阵
基本竞争战略
竞争战略三角模型
竞争对手分析论纲
价值网模型
绩效棱柱模型
价格敏感性测试法
竞争对手的成本分析
竞争优势因果关系
模式
竞争对手分析工具
价值链分析方法
脚本法
竞争资源四层次模型
价值链信息化管理
KJ法
卡片式智力激励法
KT决策法
扩张方法矩阵
利益相关者分析
雷达图分析法
卢因的力场分析法
六顶思考帽
利润库分析法
流程分析模型
麦肯锡7S模型
麦肯锡七步分析法
麦肯锡三层面理论
麦肯锡逻辑树分析法
麦肯锡七步成诗法
麦肯锡客户盈利性
矩阵
麦肯锡5Cs模型
内部外部矩阵
内部因素评价矩阵
诺兰的阶段模型
牛皮纸法
内部价值链分析
NMN矩阵分析模型
PEST分析模型
PAEI管理角色模型
PIMS分析
佩罗的技术分类
PESTEL分析模型
企业素质与活力分析
QFD法
企业价值关联分析
模型
企业竞争力九力分析
模型
企业战略五要素分析法
人力资源成熟度模型
人力资源经济分析
RATER指数
RFM模型
瑞定的学习模型
GREP模型
人才模型
ROS/RMS矩阵
3C战略三角模型
SWOT分析模型
四链模型
SERVQUAL模型
SIPOC模型
SCOR模型
三维商业定义
虚拟价值链
SFO模型
SCP分析模型
汤姆森和斯特克兰
方法
V矩阵
陀螺模型
外部因素评价矩阵
威胁分析矩阵
新7S原则
行为锚定等级评价法
新波士顿矩阵
系统分析方法
系统逻辑分析方法
实体价值链
信息价值链模型
战略实施模型
战略钟模型
战略地位与行动
评价矩阵
战略地图
组织成长阶段模型
战略选择矩阵
专利分析法
管理要素分析模型
战略群模型
综合战略理论
纵向价值链分析
重要性-迫切性模型
知识链模型
知识价值链模型
知识供应链模型
组织结构模型
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系统分析方法的分类
1）系统特征分析方法；

2）系统逻辑分析方法；

3）系统工程技术。

系统分析方法的步骤
系统分析方法的具体步骤包括：限定问题、确定目标、调查研究收集数据、提出备选方案和评价标准、备选方案评估和提出最可行方案。

1、 限定问题

所谓问题，是现实情况与计划目标或理想状态之间的差距。系统分析的核心内容有两个：其一是进行“诊断”，即找出问题是及其原因；其二是“开处方”，即提出解决问题的最可行方案。所谓限定问题，就是要明确问题的本质或特性、问题存在范围和影响程度、问题产生的时间和环境、问题的症状和原因等。限定问题是系统分析中关键的一步，因为如果“诊断”出错，以后开的“处方”就不可能对症下药。在限定问题时，要注意区别症状和问题，探讨问题原因不能先入为主，同时要判别哪些是局部问题，哪些是整体问题，问题的最后确定应该在调查研究之后。

2、确定目标

系统分析目标应该根据客户的要求和对需要解决问题的理解加以确定，如有可能应尽量通过指标表示，以便进行定量分析。对不能定量描述的目标也应该尽量用文字说明清楚，以便进行定性分析和评价系统分析的成效。

3、调查研究，收集数据

调查研究和收集数据应该围绕问题起因进行，一方面要验证有限定问题阶段形成的假设，另一方面要探讨产生问题的根本原因，为下一步提出解决问题的备选方案做准备。

调查研究常用的有四种方式，即阅读文件资料、访谈、观察和调查。

收集的数据和信息包括事实（facts）、见解(opinions)和态度(attitudes)。要对数据和信息去伪存真，交叉核实，保证真实性和准确性。

4、提出备选方案和评价标准

通过深入调查研究，使真正有待解决的问题得以最终确定，使产生问题的主要原因得到明确，在此基础上就可以有针对性地提出解决问题的备选方案。备选方案是解决问题和达到咨询目标可供选择的建议或设计，应提出两种以上的备选方案，以便提供进一步评估和筛选。为了对备选方案进行评估，要根据问题的性质和客户具备的条件。提出约束条件或评价标准，供下一步应用。

5、备选方案评估

根据上述约束条件或评价标准，对解决问题备选方案进行评估，评估应该是综合性的，不仅要考虑技术因素，也要考虑社会经济等因素，评估小组应该有一定代表性，除咨询项目组成员外，也要吸收客户组织的代表参加。根据评估结果确定最可行方案。

6、提交最可行方案

最可行方案并不一定是最佳方案，它是在约束条件之内，根据评价标准筛选出的最现实可行的方案。如果客户满意，则系统分析达到目标。如果客户不满意，则要与客户协商调整约束条件或评价标准，甚至重新限定的问题，开始新一轮系统分析，直到客户满意为止。

系统分析方法的案例分析
案例一:某锻造厂系统分析方法分析
某锻造厂是以生产解放、东风140和东风130等汽车后半轴为主的小型企业，现在年生产能力为1.8万根，年产值为130元。半轴生产工艺包括锻造、热处理、机加工、喷漆等23道工序，由于设备陈旧，前几年对某些设备进行了更换和改造，但效果不明显，生产能力仍然不能提高。厂领导急于要打开局面，便委托M咨询公司进行咨询。M咨询公司采用系统分析进行诊断，把半轴生产过程作为一个系统进行解剖分析。通过限定问题，咨询人员发现，在半轴生产23道工序中，生产能力严重失调，其中班产能力为120-190根的有9道工序，主要是机加工设备。班产能力为70-90根的有6道工序，主要是淬火和矫直设备。其余工序班产能力在30-45根之内，都是锻造设备。由于机加工和热处理工序生产能力大大超过锻造工序，造成前道工序成为“瓶颈”，严重限制后道工序的局面，使整体生产能力难于提高。所以，需要解决的真正问题是如何提高锻造设备能力？

在限定问题的基础上，咨询人员与厂方一起确定出发展目标，即通过对锻造设备的改造，使该厂汽车半轴生产能力和年产值都提高1倍。

围绕如何改造锻造设备这一问题，咨询人员进行深入调查研究，初步提出了四个备选方案，即：新装一台平锻机；用轧同代替原有夹板锤；用轧制机和碾压机代替原有夹板锤和空气锤；增加一台空气锤。

咨询人员根据对厂家人力物力和资源情况的调查分析，提出对备选方案的评价标准或约束条件，即：投资不能超过20万元；能与该厂技术水平相适应，便于维护；耗电量低；建设周期短，回收期快。咨询小组吸收厂方代表参加，根据上述标准对各备选方案进行评估。第1个方案（新装一台平锻机），技术先进，但投资高，超过约束条件，应予以淘汰。对其余三个方案，采取打分方式评比，结果第4方案（增加一台空气锤）被确定为最可行方案，该方案具有成本低，投产周期短，耗电量低等优点，技术上虽然不够先进，但符合小企业目前的要求，客户对此满意，系统分析进展顺利，为该项咨询提供了有力的工具。

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❺ 有哪些建立控制系统数学模型的方法

在控制系统的分析和设计中,首先要建立系统的数学模型.控制系统的数学模型是描述系统内部物理量(或变量)之间关系的数学表达式.在静态条件下(即变量各阶导数为零),描述变量之间关系的代数方程叫静态数学模型；而描述变量各阶导数之间关系的微分方程叫数学模型.如果已知输入量及变量的初始条件,对微分方程求解就可以得到系统输出量的表达式,并由此可对系统进行性能分析.因此,建立控制系统的数学模型是分析和设计控制系统的首要工作
建立控制系统数学模型的方法有分析法和实验法两种.分析法是对系统各部分的运动机理进行分析,根据它们所依据的物理规律或化学规律分别列写相应的运动方程.例如,电学中有基尔霍夫定律,力学中有牛顿定律,热力学中有热力学定律等.实验法是人为地给系统施加某种测试信号,记录其输出响应,并用适当的数学模型去逼近,这种方法称为系统辨识.近几年来,系统辨识已发展成一门独立的学科分支,本章重点研究用分析法建立系统数学模型的方法.
在自动控制理论中,数学模型有多种形式.时域中常用的数学模型有微分方程、差分方程和状态方程；复数域中有传递函数、结构图；频域中有频率特性等.

❻ 在误用检测技术的实现中常见五种方法

特征检测又称误用检测，主要有以下五种方法：
(1)基于专家系统的误用入侵检测

专家系统是基于知识的检测中运用最多的一种方法。该方法将有关入侵的知识转化成if-then结构的规则，即将构成入侵所要求的条件转化为if部分，将发现入侵后采取的相应措
施转化成then部分。当其中某个或某部分条件满足时，系统就判断为入侵行为发生。其中的if-then结构构成了描述具体攻击的规则库。条件部分，即if后的规则化描述，可根据审计事件得到，然后根据规则和行为进行判断，执行then后的动作。
在具体实现中，专家系统需要从各种入侵手段中抽象出全面的规则化知识，需处理大量数据，在大型系统上尤为明显。因此，大多运用与专家系统类似的特征分析法。特征分析不是将攻击方法的语义描述转化为检测规则，而是在审计记录中能直接找到的信息形式。这样大大提高了检测效率。这种方法的缺陷也和所有基于知识的检测方法一样，即需要经常为新发现的系统漏洞更新知识库，而且由于对不同操作系统平台的具体攻击方法和审计方式可能不同，特征分析检测系统必须能适应这些不同。
(2)基于模型推理的误用入侵检测

模型推理是指结合攻击脚本来推断入侵行为是否出现。其中有关攻击者行为的知识被描述为：攻击目的，攻击者为达到此目的可能的行为步骤，以及对系统的特殊使用等。基于模
型推理的误用检测方法工作过程如下：

①根据攻击知识建立攻击脚本库，每一脚本都由一系列攻击行为组成；

②用这些攻击脚本的子集来匹配当前行为模式，发现系统正面临的可能攻击；

③将当前行为模式输入预测器模块，产生下一个需要验证的攻击脚本子集，并将它传给决策器；
④决策器根据这些假设的攻击行为在审讨记录中的可能出现方式，将它们转换成与特定系统匹配的审计记录格式，然后在审计记录中寻找相应信息来判断这些行为模式是否为攻击行为。

假设的初始攻击脚本子集应易于在审计记录中识别，并且出现频率很高。随着一些脚本被确认的次数增多，另一些脚本被确认的次数减少，从而攻击脚本不断地得到更新。
模型推理方法对不确定性的推理有合理的数学理论基础，同时决策器使得攻击脚本可以与审计记录的上下文无关。另外，这种检测方法减少了需要处理的数据量。但其创建入侵检
测模型的工作量比较大，并且决策器转换攻击脚本比较复杂。

(3)基于状态转换分析的误用入侵检测

状态转换分析是将状态转换图应用于入侵行为分析，它最早由R．Kemmerer提出。状态转换法将入侵过程看作一个行为序列，这个行为序列导致系统从初始状态转到被入侵状态。
分析时首先针对每一种入侵方法确定系统的初始状态和被入侵状态，以及导致状态转换的转换条件，即导致系统进人被入侵状态必须执行的操作(特征事件)；然后用状态转换图来表示每一个状态和特征事件，这些事件被集成于模型中，所以检测时不需要一个个地查找审计记录。但是，状态转换是针对事件序列分析，所以不宜于分析十分复杂的事件，而且不能检测与系统状态无关的入侵。
(4)基于条件概率的误用入侵检测

基于条件概率的误用入侵检测方法将入侵方式对应于一个事件序列，然后通过观测事件发生的情况来推测入侵的出现。这种方法的依据是外部事件序列，根据贝叶斯定理进行推理。
令ES表示某个事件序列，发生入侵的先验概率为P(Intrusion)，发生入侵时该事件序列ES出现的后验概率为P(ES Intrusion)，该事件序列出现的概率为e(ES)，则有

由于通常情况下网络安全专家可以给出先验概率P(intrusion),由入侵报告及审计数据可得P(ESㄧintrusion)和于是有

故可以通过事件序列的观测，推算出P(IntrusionㄧES)。

基于条件概率的误用入侵检测方法是在概率理论基础上的一个普遍方法。它是对贝叶斯方法的改进，其缺点是先验概率难以给出，而且事件的独立性难以满足。
(5)基于键盘监控的误用入侵检测

该方法假设入侵对应特定的击键序列模式，然后监测用户击键模式，并将这一模式与入侵模式匹配，即能检测入侵。这种方法在没有操作系统支持的情况下，缺少捕获用户击键的
可靠方法，而且同一种攻击存在无数击键方式表示。另外，假如没有击键语义分析，用户使用别名命令很容易欺骗这种检测技术。例如，用户注册的SHELL提供了简写命令序列工具，可以产生所谓的别名，类似宏定义。因为这种技术仅仅分析击键，所以不能够检测到恶意程序执行结果的自动攻击。但该方法相对容易实现。

❼ 系统辨识的方法

经典的系统辨识方法的发展已经比较成熟和完善，他包括阶跃响应法、脉冲响应法、频率响应法、相关分析法、谱分析法、最小二乘法和极大似然法等。其中最小二乘法(LS)是一种经典的和最基本的，也是应用最广泛的方法。但是，最小二乘估计是非一致的，是有偏差的，所以为了克服他的缺陷，而形成了一些以最小二乘法为基础的系统辨识方法：广义最小二乘法(GI S)、辅助变量法(IV)、增广最小二乘法(EI，S)和广义最小二乘法(GI S)，以及将一般的最小二乘法与其他方法相结合的方法，有最小二乘两步法(COR—I S)和随机逼近算法等。
经典的系统辨识方法还存在着一定的不足： (1)利用最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，并且必须具有较丰富的变化，然而，这一点在某些动态系统中，系统的输入常常无法保证；(2)极大似然法计算耗费大，可能得到的是损失函数的局部极小值；(3)经典的辨识方法对于某些复杂系统在一些情况下无能为力。 随着系统的复杂化和对模型精确度要求的提高，系统辨识方法在不断发展，特别是非线性系统辨识方法。主要有：
1、集员系统辨识法
在1979年集员辨识首先出现于Fogel 撰写的文献中，1982年Fogel和Huang又对其做了进一步的改进。集员辨识是假设在噪声或噪声功率未知但有界UBB(Unknown But Bounded)的情况下，利用数据提供的信息给参数或传递函数确定一个总是包含真参数或传递函数的成员集(例如椭球体、多面体、平行六边体等)。不同的实际应用对象，集员成员集的定义也不同。集员辨识理论已广泛应用到多传感器信息融合处理、软测量技术、通讯、信号处理、鲁棒控制及故障检测等方面。
2、多层递阶系统辨识法
多层递阶方法的主要思想为：以时变参数模型的辨识方法作为基础，在输入输出等价的意义下，把一大类非
线性模型化为多层线性模型，为非线性系统的建模给出了一个十分有效的途径。
3、神经网络系统辨识法
由于人工神经网络具有良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力，为解决未知不确定非线性系统的辨识问题提供了一条新的思路。
与传统的基于算法的辨识方法相比较，人工神经网络用于系统辨识具有以下优点：(1)不要求建立实际系统的辨识格式，可以省去对系统建模这一步骤；(2)可以对本质非线性系统进行辨识；(3)辨识的收敛速度仅与神经网络的本身及所采用的学习算法有关；(4)通过调节神经元之间的连接权即可使网络的输出来逼近系统的输出；(5)神经网络也是系统的一个物理实现，可以用在在线控制。
4、模糊逻辑系统辨识法
模糊逻辑理论用模糊集合理论，从系统输入和输出的量测值来辨识系统的模糊模型，也是系统辨识的一个新的
和有效的方法，在非线性系统辨识领域中有十分广泛的应用。模糊逻辑辨识具有独特的优越性：能够有效地辨识复杂和病态结构的系统；能够有效地辨识具有大时延、时变、多输入单输出的非线性复杂系统；可以辨识性能优越的人类控制器；可以得到被控对象的定性与定量相结合的模型。模糊逻辑建模方法的主要内容可分为两个层次：一是模型结构的辨识，另一个是模型参数的估计。典型的模糊结构辨识方法有：模糊网格法、自适应模糊网格法、模糊聚类法及模糊搜索树法等。
5、小波网络系统辨识法
小波网络是在小波分解的基础上提出的一种前馈神经网络口 ，使用小波网络进行动态系统辨识，成为神经网络辨识的一种新的方法。小波分析在理论上保证了小波网络在非线性函数逼近中所具有的快速性、准确性和全局收敛性等优点。小波理论在系统辨识中，尤其在非线性系统辨识中的应用潜力越来越大，为不确定的复杂的非线性系统辨识提供了一种新的有效途径，其具有良好的应用前景。

❽ 入侵检测系统异常检测方法有什么

入侵检测技术基础 1. IDS（入侵检测系统）存在与发展的必然性 （1）网络安全本身的复杂性，被动式的防御方式显得力不从心。（2）有关供触垛吠艹杜讹森番缉防火墙：网络边界的设备；自身可以被攻破；对某些攻击保护很弱；并非所有威胁均来自防火墙外部。（3）入侵很容易：入侵教程随处可见；各种工具唾手可得 2. 入侵检测（Intrusion Detection） ●定义：通过从计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象的一种安全技术。入侵检测的分类（1）按照分析方法/检测原理分类 ●异常检测（Anomaly Detection）：基于统计分析原理。首先总结正常操作应该具有的特征（用户轮廓），试图用定量的方式加以描述，当用户活动与正常行为有重大偏离时即被认为是入侵。前提：入侵是异常活动的子集。指标：漏报率低，误报率高。用户轮廓(Profile)：通常定义为各种行为参数及其阀值的集合，用于描述正常行为范围。特点：异常检测系统的效率取决于用户轮廓的完备性和监控的频率；不需要对每种入侵行为进行定义，因此能有效检测未知的入侵；系统能针对用户行为的改变进行自我调整和优化，但随着检测模型的逐步精确，异常检测会消耗更多的系统资源 ●误用检测（Misuse Detection）：基于模式匹配原理。收集非正常操作的行为特征，建立相关的特征库，当监测的用户或系统行为与库中的记录相匹配时，系统就认为这种行为是入侵。前提：所有的入侵行为都有可被检测到的特征。指标：误报低、漏报高。攻击特征库：当监测的用户或系统行为与库中的记录相匹配时，系统就认为这种行为是入侵。特点：采用模式匹配，误用模式能明显降低误报率，但漏报率随之增加。攻击特征的细微变化，会使得误用检测无能为力。

❾ 如何对数学模型的可靠性进行检测

数学建模是使用数学模型解决实际问题.
对数学的要求其实不高.
我上大一的时候,连高等数学都没学就去参赛,就能得奖.
可见数学是必需的,但最重要的是文字表达能力
回答者：抉择415 - 童生 一级 3-13 14:48
数学模型
数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.
简单地说：就是系统的某种特征的本质的数学表达式（或是用数学术语对部分现实世界的描述）,即用数学式子（如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等）来描述（表述、模拟）所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.
数学建模
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
一般大学进行数学建模式从大二下学期开始,一般在九月份开始竞赛,一般三天时间,三到四人一组,合作完成!