模型结构

模型是指对于某个实际问题或客观事物、规律进行抽象后的一种形式化表达方式。模型结构是指为解决某种问题而创建的模型自身各种要素之间的相互关联和相互作用的方式，包括构成要素的数量比例、排列次序、结合方式和因发展而引起的变化。

简介

模型结构是指为解决某种问题而提出的模型中各种要素之间的相互关联和相互作用的方式，即模型结构是把模型要实现的功能的明确定义，人们可以根据这些定义采取合适的方法来实现。在实际应用中有很多模型结构，例如，OSI七层网络模型结构，客户服务器模型结构，以及在深度学习中，神经网络模型结构。

模型

定义及组成

模型是指对于某个实际问题或客观事物、规律进行抽象后的一种形式化表达方式。任何模型都是由三个部分组成的，即目标、变量和关系。

目标

编制和使用模型，首先要有明确的目标，也就是说，这个模型是干什么用的。只有明确了模型的目标，才能进一步确定影响这种目标的各种关键变量，进而把各变量加以归纳、综合，并确定各变量之间的关系。

变量

变量是事物在幅度、强度和程度上变化的特征。在组织行为学研究中要测定三种类型的变量，即自变量、因变量和中介变量。因变量在组织行为学中就是所要测量的行为反应，而自变量则是影响因变量的变量。在组织行为学中通用的因变量是生产率、缺勤率、离职率以及工作满意度等，而通用的自变量也是各种各样的，如个性、领导方式、沟通方式、奖励制度、组织设计、工作压力水平等。中介变量又称干扰变量，它会削弱自变量对因变量的影响。中介变量的存在会使自变量与因变量之间的关系更加复杂。例如，加强现场监督(自变量)会使工人劳动生产率提高(因变量)，但还要加上一个条件，即这种效果要视任务的复杂程度而定。这里的任务复杂程度就是中介变量。

关系

确定了目标，确定了影响目标的各种变量之后，还需要进一步研究各变量之间的关系。在确定变量之间的关系时，对何者为因、何者为果的判断，应持谨慎态度。不能因为两个变量之间存在着统计上的关系，就简单地认为它们之间存在着因果关系。对变量间因果关系的判断不能轻率。现实生活中有许多表面上看来是因果关系的情况，实际上并不一定是真正的因果关系。

模型的作用

在系统分析阶段进行系统建模主要具有以下作用。

(1)有助于提取系统需求信息。由于系统本身的复杂性，使用模型可以在不同细节层次上来描述系统。

(2)有助于系统分析员整理思路。建立模型的过程能帮助系统分析员澄清思路和改良设计，建模过程本身对系统分析员有直接的帮助。

(3)有助于系统的分解和集成。管理信息系统往往是复杂的，在系统分析阶段对系统需求建模有助于问题的简化，并能够使系统分析员的精力一次只集中在系统的几个方面上。

(4)有助于记忆和把握相关细节。系统分析需要收集和处理数量庞大的信息，规范通用的模型成为有效的帮助记忆的工具。

(5)有助于系统开发小组以及小组成员之间进行交流。通用规范的模型是项目小组成员之间进行交流和协作的有效工具。

(6)为未来的维护和升级提供文档参考。系统分析员建立的需求模型可以作为以后的开发小组在维护和升级系统时的文档，使以后的开发者能够继续使用。

基于Multi－Agent 的信息检索模型结构

Multi- Agent 是由多个Agent组成的分布、合作的系统。其基本思想是将具有不同目标的多个 Agent对其目标、资源进行合理的安排，以协调各自行为，最大程度地实现各自的目标，其中每一个 Agent 又是一个具有自识别、知识能力的自治计算实体。最终多个Agent 协调合作形成问题求解网络。因此，Multi-Agent 系统优于单 Agent 控制的系统。基于Multi- Agent 模型结构的个性化信息检索结构体系，是由多个 Agent 结构组件组成的。把多智能体Agent 技术引入数字图书馆个性化信息检索中，用Agent 来描述个性化信息检索过程中的各个部分，整个信息发现过程是一个完整的结构体系，在此结构体系中，利用 Agent 本身具有的知识 (通讯知识、控制知识等) 、目标及服务策略、规划、推理等能力和Agent 本身的特性，可以实现整个数字图书馆个性化信息智能化检索。

Agent 具有统一的基本结构。Agent 基本结构分为三部分，即信息处理系统、引擎模块、内部状态集。信息处理系统是 Agent 的行为控制系统。Agent 的活性正是表现在它的事件处理系统上。在该结构中，信息是与 Agent 有关的特定状态。信息处理系统涉及三个环节的活动，即信息的感应、信息的适配、信息的处理。信息的感应: Agent 在信息感应环节中时刻捕捉其所关注的信息状态的出现，并根据其活动类型启动相应的信息适配器工作。信息的适配:Agent 通过适配器获取相关事件信息作识别。在 Agent的基本结构中，适配器作为外界与 Agent 交流信息的接口来使用。适配器就像 Agent 的感觉器官一样，通过适配器 Agent 能够从外界接受信息，并能依靠一定的智能对事件作出反应，并将识别结果提交给相应的信息处理部分，启动相关的信息处理方法并执行。信息的处理，Agent 通过信息的感应和适配表明了当前信息检索事件的表征状态，而信息的处理这一环节正是通过对信息检索事件的表征状态的处理，使 Agent不断智能化。

引擎模块是 Agent 的核心。Agent 的引擎种类主要有以下三种: 触发引擎，反射引擎、执行引擎。触发引擎: 当出现某些事件时，触发引擎就操纵事件的规则，执行复杂的推理以决定事件的反应。例如，一个传递给 A 的服务器请求导致消息事件的发生。A的 ( 消息) 事件感知将及时检测该事件的发生，从而引发 A 的 ( 消息) 事件适配接收此消息。反射引擎，其作用是检测事件并且反映出 Agent 现有的状态。执行引擎，信息检索事件发生时能够使用虚拟机系统调用 Java 或者调用脚本语言解释系统。总的来看，引擎模块主要负责处理人机之间检索信息的互动，具有交互与协调功能。内部状态集是表现 Agent 当前状态的成分。包括感知器、适配信息、数据库信息。感知器时刻感应检索信息的出现。适配信息是从感知器接受信息，对其作出反应并提供与其他信息资源进行连接。例如用户界面信息、连接指引信息等。数据库信息是为了方便信息的查询及共享，使信息以某种标准格式存储在库里。

全国各地天气预报查询

上海市

云南省

云南省

云南省

云南省

云南省