相关维数论文_Hassan,Raza

导读:本文包含了相关维数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:土壤,多维,计量学,优度,相关性,养分,次序。

相关维数论文文献综述

Hassan,Raza^[1]（2019）在《图的度量维数与相关控制参数》一文中研究指出连通图G中两个顶点x和y之间的距离定义为这两点之间最短路的长度.对于图G的一个有序顶点集合R={r1,r2,...,rk},顶点x∈G关于图G的表征定义为一个k-维向量cr(x)=(d(x,r1),d(x,r2),..,d(x,rk)).若G的不同顶点具有不同的表征,则称集合R是G的分辨集.包含最小顶点数的分辨集称为G的一个基.基的维数d(G)定义为基中包含的顶点个数,通常表示为β(G)。若对每一个x∈R,Rx仍是G的一个分辨集,则分辨集R称为容错的且G的容错度量维数为G的容错分辨集的基数。容错分辨集是一个删除任意顶点保持可分辨性的分辨集.图G的容错度量维数表示容错分辨集的最小基数,记作β'(G).具有基数β'(G)的容错分辨集称为容错度量基.度量维数的概念是在1953年引入的,但最初未能吸引许多研究者的注意,但二十年后,它被用于观察图G的顶点之间的距离.从那时起,它已被经常地用于不同的领域如化学、图论、机器人学和许多其他已知学科.由于在区分图的不同顶点问题时可能出现的各种情况,在过去的几十年里已经研究了几个度量维数的概念。Hernando等独立提出了另一个概念,容错可分辨性,它可以容许任意顶点的移除并保持基础图的可分辨状态不变.当分辨集中的顶点被认为是一些声纳站的位置时,在这种情况下,我们可以提出图中任何这样的顶点的位置由这些声呐站位置间的距离确定.从这个观点来看,即使忽略了在分辨集中顶点的唯一确定位置处的任何站点,容错分辨集仍然确定分辨集.容错分辨集提高了图中经典分辨集的相关性.此外,容错度量维数相比度量维数在应用上更具有优势.在第1章中,我们给出了背景和一些定义,这些定义有助于以更好的方式理解概念,并且我们给出了后续章节中使用的重要定理和引理.在第2章中,我们研究凸多面体的容错度量维数问题.凸多面体是多面体同时也是n维欧几里德空间Rn中的凸点集.通过保持凸多面体的顶点之间的相同邻接关系,它的图也就被构造出来了.对于凸多面体和其他类图,度量维数问题已经被广泛研究.通过利用图的分辨集和容错分辨集之间的关系,可以证明某些无限族凸多面体是具有恒定容错度量维数的图类.在第3章中,我们考虑了图中的容错分辨集.我们已经刻画了具有容错度量维数n,n-1和2的n-顶点图,它们是较低和较高的极端情形.此外,在第一部分中,提出了一种定位方法,通过在图中使用经典分辨集来定位容错分辨集.在第二部分中我们将所提出的方法应用于叁个无限族的正则图,并定位某些容错分辨集.通过搜集所获得的结果和文献中的一些已知结果,在本章中,我们给出了一些图类的容错度量维数的某些下界和上界,同时证明了这些图类保持恒定的容错分辨结构.在第4章中,我们讨论了度量维数和容错度量维数在电信,机器人导航和地理路由中具有潜在的应用等.这些问题的计算复杂性都是NP完全的.在本章中,我们研究了各种连接网络中的容错度量维数.通过在这些网络中使用分辨集,我们在其中找到容错分辨集,进而获得了这些网络的容错度量维数的某些下界和上界.在第5章中,我们用了一种不同以往的方法研究了旋转对称的凸多面体图的二元定位控制数问题.通过保持顶点间的邻接关系,凸多边形的图便可有凸多边形的几何结构来获得.在这一章当中,我们提出了一种用于图的二元控制定位问题的整数线性规划公式.我们已经确定了两个无限凸多面体族的二元定位控制数的精确值。对于两个旋转对称的凸多面体类,也获得了二元定位控制数的精确值.此外,还确定了其他叁个无限凸多面体族的二元定位控制数的某些上界.通过使用所提出的整数线性规划公式,我们证明了上界是紧的.在第六章中,我们给出了本论文的结论,并且提出了我们在研究过程中一些未解决的问题.这些未解决的问题可以在未来的研究中进一步探索。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-04-01）

赵华兴^[2]（2018）在《高维数据发布中多维相关分级差分隐私保护方法研究》一文中研究指出近年来,随着互联网及信息技术的快速发展,移动设备日益普及。在现实中大量的高维数据分布式存储在多方中,这些数据成为当前互联网中的一种非常重要的资源,将这些高维数据聚集起来进行数据分析和应用将会带来巨大的社会和经济价值。例如医疗机构可以通过聚合的数据(患者参保方式、收入情况等)为患者提供更合理的治疗方式,一定程度上减轻患者的经济负担。然而,各方拥有的原始数据带有大量的个人敏感信息(例如收入情况、患病情况等),直接发布或共享出去,将会泄露用户个人隐私信息,给用户带来不可预知的威胁,从而有可能给用户造成无法挽回的损失。因此,分布式环境下的隐私保护是一个重要问题,围绕该问题的研究已经成为信息安全和数据分析领域的热点之一。针对分布式环境中高维数据发布问题提出了许多隐私保护模型和方法,这些方法主要是想尽办法对数据进行降维操作,再对降维后的数据进行泛化或加噪等匿名处理,但其中难点在于如何平衡数据的隐私性和效用性之间的矛盾。这也是现有技术面临的一个共同难题——如何在隐私保护和数据效用性之间取得最佳折中点,同样是未来研究数据发布工作的重点之一。数据的效用性是衡量数据分析工作能否进行的重要指标。所以,为了更好的保护数据的效用性,在数据发布中采取的隐私保护方法要考虑数据分析的目的,找到合适的隐私保护方法,使得在隐私保护和数据效用性之间取得最优平衡。现有的传统隐私保护技术主要有两种主流模型,一种是k-匿名模型以及其扩展模型(如l-多样性模型、t-近似模型),主要思想是将发布数据中能和已公开发布的数据连接的属性定义为准标识符,并通过对准标识符中的属性值的泛化操作,使得发布数据在准标识符上的投影得到的元组多重集中每个元组重复的次数至少为k(k≥2),当发布数据通过准标识符中属性与其他已发布数据连接时,得到的结果表中每个元组的实体信息就会和其他k-1个元组无法区分,从而达到保护实体隐私信息的目的。但这种方法模型对于高维数据发布问题保护效果不理想,主要因为高维数据比一般数据维度要高,采用k-匿名模型会造成数据过度损失问题。另一种是差分隐私模型,它与k-匿名模型最大的区别在于,该方法假定攻击者拥有除攻击目标以外的所有背景知识,有着严格的形式化定义,通过向查询或者分析结果中添加适量噪音来达到保护隐私的效果,但其添加噪音的多少直接影响数据的效用性,同时在差分隐私中也存在隐私预算的分配问题,现有差分隐私方法中隐私预算大都是平均分配,这样就可能导致对于有些参与方保护力度过强,而对于有些参与方保护力度不够,增加隐私泄露的风险。本文针对这些问题,在多隐私需求下高维数据发布中,提出一种多维相关分级差分隐私(MuCH-DP)方法。主要的研究工作如下:首先,本文指出了研究的背景以及意义,然后基于现有隐私保护研究现状进行分析,指出现有工作中存在的问题,其中针对多隐私需求下高维数据发布存在的问题,指出当前现有模型或方法的技术局限性。然后,分析现有差分隐私保护模型应用于对隐私需求的分布式环境中存在的隐私问题,主要在于数据高维性使得噪音添加过多以致数据效用性大大降低。本文提出一种面向多隐私需求的隐私保护方案,结合考虑了多维属性的不同敏感程度以及数据之间的关联性,并对属性进行敏感程度划分以及数据属性之间的关联性分析,设计了一种多维相关的分级差分隐私(MuCH-DP)方法,只对敏感属性以及与敏感属性关联度高的非敏感属性在发布时添加噪音,对于剩余的非敏感属性认为不会造成隐私泄露,在本方法中可以直接发布。相比传统的差分隐私方法添加的噪音更加合理,而且能够有效控制添加的噪音总量,得到较好的数据效用性。其次,在以上方案中基于属性之间的关联度设计了一种个性化的隐私预算分配方案。传统的平均分配隐私预算没有考虑不同属性的敏感程度不同,势必会导致对某些本地数据集保护力度较弱,而对某些本地数据集保护力度过强,不能很好地满足每个本地数据库的隐私要求。因此本文提出一种个性化的隐私预算分配方案,使得隐私预算分配更合理,相同隐私要求下,对数据的改变更小,提高数据的效用性。本文使用Laplace机制对数据进行加噪处理。并给出相应证明,满足ε-差分隐私。最后,本文给出了详细的系统设计方案,通过对比实验验证本文方法的可行性。同时说明了本文中的方法与之前提出的针对高维数据发布方法对数据改变较小,效用性有所提升。(本文来源于《广西师范大学》期刊2018-06-01）

张佳奔^[3]（2018）在《y-Gorenstein内射维数及相关问题》一文中研究指出在本文中,我们总假设R是有单位元1的环,M(R)是全体左R-模范畴,y是一类包含所有内射模且对取直积和取直和项封闭的模类,我们定义一种新的相对同调模y-Gorenstein内射模,研究了y-Gorenstein内射模及其相关问题。在本论文中,我们定义了y-Gorenstein内射模,我们研究了y-Gorenstein内射模的结构性质。我们主要研究了模的y-Gorenstein内射维数,得到了y-Gorenstein内射维数的一些结构性质。在第一章中,我们给出了y-Gorenstein内射模的相关背景及必要的预备知识。在第二章中,我们定义了y-Gorenstein内射模,讨论了 y-Gorenstein内射模的结构性质及等价刻画,证明了:y-Gorenstein内射模类全体构成一个内射分解类;进一步,我们通过y-Gorenstein内射分解定义y-Gorenstein内射维数,详细讨论了 y-Gorenstein内射维数的函子刻画,给出了y--Gorenstein内射维数有限的模的一系列等价刻画。在第叁章中,我们定义了环的有限y-Gorenstein内射维数和环的有限y维数,研究了环的有限y-Gorenstein内射维数,证明了:环的有限y-Gorenstein内射维数与环的有限y维数相等;在同调代数中,投射模与内射模有着好的对偶关系,我们在Enochs和Jenda对Gorenstein同调模研究的基础上,讨论了 n-Gorenstein环上的Gorenstein投射模与Gorenstein内射模之间的关系,得到一个有意思的结果:在交换n-Gorenstein环上,有限生成Gorenstein投射左R-模与有限生成Gorenstein内射左R-模一一对应。最后,我们研究了强y-Gorenstein内射模,给出强y-Gorenstein内射模的一些结构性质及等价刻画,并证明了:在一个可裂短正合列中,0→E→ M → N→0,E∈y,N是强y-Gorenstein内射模等价于M是强y-Gorenstein内射模。(本文来源于《山东大学》期刊2018-05-22）

何志坚,周志雄,黄向明^[4]（2018）在《基于变分模态分解的关联维数及相关向量机的刀具磨损状态监测》一文中研究指出针对刀具磨损过程中产生的非平稳性信号,提出了基于变分模态分解的关联维数及相关向量机的刀具磨损状态监测方法。首先,利用变分模态分解对采集的声发射信号进行分解,获得一系列分量;其中部分分量跟磨损状态相关,部分分量是干扰噪声。为此根据分解后分量与原信号的互信息值提取出敏感分量;利用刀具信号特点确定关联维数的时延参数和嵌入维数,计算敏感分量的关联维数并组成特征向量;最后,将刀具不同状态的特征向量输入相关向量机进行训练与测试,从而实现对刀具磨损状态的监测。实验结果表明,该方法能够有效地识别出刀具磨损过程中不同的工作状态,且分类准确率较经验模态分解好。(本文来源于《计量学报》期刊2018年02期）

李雪妍^[5]（2017）在《Ding同调维数相关问题的讨论》一文中研究指出本文我们主要讨论了与模的Ding同调维数相关的几个问题.首先,我们用推广的完全投射(内射)分解刻画了模的Ding同调维数,讨论了广义Ding投射(内射)模与具有有限Ding投射(内射)维数模之间的关系.其次,我们讨论了形式下叁角矩阵环上的Ding投射模的结构及这类环上模的Ding投射维数.最后,我们研究了 W-Gorenstein平坦模的性质.(本文来源于《西北师范大学》期刊2017-05-01）

卞水仙^[6]（2016）在《相关高维数据流的在线监控方法研究》一文中研究指出近年来,随着高维数据流问题逐渐成为热点,结合统计学中控制图方法的研究如何解决现实生产中提高产品质量,降低资源浪费问题就成为目前学者研究的重要课题之一。对于数据流的在线监控,如何选取合适的控制图使得在第Ⅰ阶段的错误概率固定的情况下,尽量减少第Ⅱ阶段发生的误报率,增加稳定性,并且减少失控的平均运行步长就成为目前的研究难点。由于高维数据的复杂性与实际性,如何选取合适的控制图来监控相关高维数据流,使得控制图尽快的报警,是目前统计过程控制研究的一大难点。多数的学者都考虑采用将高维数据流相互独立作为假设条件来研究一维的情况,从而达到降维的目的。再通过选取合适的控制线,采用CUSUM或EWMA方法建立控制图,进一步来监控一维数据流,以达到较小均值漂移检测的理想效果,但实际中数据流往往是相互关联的。本文中,主要根据前人已有的工作,结合现有的在相互独立的高维数据流中适用的方法中,应用到已知相关系数矩阵的高维数据流,也就是在相关高维数据流中,利用改进的由似然比检验得出的累计和统计量,通过异质性混合,用CUSUM统计量替代原观测值,与变点问题联系起来,并且在其相同的可监控范围内,运用到改进的拟合优度检验统计量公式,得出CUSUM统计量的和,极大值,高标准统计量及拟合优度检验统计量等四种方法的单边统计量,调整控制线,以失控后的平均运行长度1ARL为标准,比较方法的优劣,得出在总体上,拟合优度的方法更具有优势。本文的主要内容如下:首先,介绍了研究CUSUM控制图的研究背景与意义对工业的发展具有极大的贡献,并列举了一些国内外在CUSUM控制图方法上已有的重要研究成果,提出本文研究需要解决的问题。其次,阐述了本文研究所需要的预备知识,包括CUSUM控制的应用原理,异质性混合检验,高标准统计量对可检测范围的判定与公式,拟合优度检验的运用原理及改进的拟合优度检验的单边统计量公式,给出报警时间的设定方法。再次,在给定的相关矩阵,通过模拟,找到合适的控制线,比较在不同的漂移情况下的报警时间,也就是失控后的1ARL,相同的漂移大小1ARL越小,说明方法越好,控制图越灵敏。最后,给出结论,拟合优度的方法总体最优。(本文来源于《天津职业技术师范大学》期刊2016-12-01）

卞水仙,訾雪旻^[7]（2016）在《相关高维数据流在线监控方法研究》一文中研究指出针对高维数据流在线监控问题,对其所对应的控制图方法进行研究,阐述了在高维数据流存在相关性的情况下,以CUSUM控制图为基础,采用在高维数据流相互独立的条件下提出的4种方法,根据单边统计量检验和给定实际变点,找出漂移大小不同情况下控制图的报警时间。经过多次模拟并运用统计学理论,比较4种方法的稳健性与灵敏度,得出拟合优度方法能较好地平衡失控时控制图统计量的灵敏度与稳健性,总体上达到最优。(本文来源于《天津职业技术师范大学学报》期刊2016年03期）

董西伟,杨茂保,张广顺^[8]（2016）在《基于半监督典型相关分析的多视图维数约简》一文中研究指出为了有效地在半监督多视图情景下进行维数约简,提出了使用非负低秩图进行标签传播的半监督典型相关分析方法。非负低秩图捕获的全局线性近邻可以利用直接邻居和间接可达邻居的信息维持全局簇结构,同时低秩的性质可以保持图的压缩表示。当无标签样本通过标签传播算法获得估计的标签信息后,在每个视图上构建软标签矩阵和概率类内散度矩阵,然后通过最大化不同视图同类样本间相关性的同时最小化每个视图低维特征空间类内变化来提升特征鉴别能力。实验结果表明,所提方法比已有相关方法能够取得更好的识别性能且更鲁棒,是有效的多视图维数约简方法。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2016年12期）

胡晴^[9]（2016）在《强余挠模及其维数的相关应用》一文中研究指出本文主要研究了强余挠模，模的强余挠维数及其相关应用.R-模L称为强余挠模是指对所有平坦维数有限的模M,都有ExtR1(M,L)=0在第二章给出了强余挠模的等价刻画及其基本性质.证明了w.gl.dim(R)<∞当且仅当每一强余挠模是内射模且l.FFD(R)<∞还证明了当l.FFD(R)<∞时,(F∞,SC)是遗传的、完备的、完全的余挠理论,其中F∞和SC分别表示平坦维数有限的模类和强余挠模类.第叁章引入了模的强余挠维数与环的整体强余挠维数的概念,并利用环的整体强余挠维数刻画了左完全环,左遗传环以及APD整环.证明了每一平坦维数有限的模是投射模当且仅当R是左完全环且l.FFD(R)=0；当且仅当投射模是强余挠模；当且仅当2.SCD(R)=0还证明了R是左遗传环当且仅当l.SCD(R)≤1且每一强余挠模是内射模.接着我们给出了左Cn-遗传环的一些新的等价刻画,即环R是左Cn-遗传环当且仅当强余挠模的商模是强余挠模；当且仅当l.SCD(R)≤1最后我们证明了,R是APD整环当且仅当SCD(R)≤1；当且仅当h-可除模是强余挠模.(本文来源于《四川师范大学》期刊2016-03-20）

丁杨,张建军,茹豪,王丹丹,李玉婷^[10]（2014）在《晋西黄土区不同林地土壤团聚体分形维数特征与土壤养分相关关系》一文中研究指出以山西吉县退耕还林工程中的刺槐林地、油松林地、山茱萸林地、次生林地为研究对象,以撂荒地、农地为对照,采用Microtrace S3500激光粒度仪对各地类0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm土层的团聚体粒径进行测定和分级,利用分形几何学方法对土壤团聚体的分形特征进行分析,并测定了各地类土壤有机质、全N、全K的含量,以探讨土壤团聚体分形维数与土壤养分的关系。结果表明:各地类土壤团聚体分形维数在2.22~2.60之间,平均值为2.44;油松林地和刺槐林地土壤团聚体分形维数随土层深度增加有递增趋势,农地和次生林地土壤团聚体分形维数随土层深度的变化不明显,而山茱萸林地土壤团聚体分形维数随土层深度的增加有递减趋势;土壤团聚体分形维数与10~50μm的团聚体体积分数呈极显着正相关关系,与土壤团聚体粒径呈负相关关系;撂荒地土壤中有机质、全P、全K含量较低,肥力和质地最差,山茱萸林地土壤肥力和质地状态最佳,表明退耕林对土壤的改良效果显着。(本文来源于《北京林业大学学报》期刊2014年04期）

相关维数论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

近年来,随着互联网及信息技术的快速发展,移动设备日益普及。在现实中大量的高维数据分布式存储在多方中,这些数据成为当前互联网中的一种非常重要的资源,将这些高维数据聚集起来进行数据分析和应用将会带来巨大的社会和经济价值。例如医疗机构可以通过聚合的数据(患者参保方式、收入情况等)为患者提供更合理的治疗方式,一定程度上减轻患者的经济负担。然而,各方拥有的原始数据带有大量的个人敏感信息(例如收入情况、患病情况等),直接发布或共享出去,将会泄露用户个人隐私信息,给用户带来不可预知的威胁,从而有可能给用户造成无法挽回的损失。因此,分布式环境下的隐私保护是一个重要问题,围绕该问题的研究已经成为信息安全和数据分析领域的热点之一。针对分布式环境中高维数据发布问题提出了许多隐私保护模型和方法,这些方法主要是想尽办法对数据进行降维操作,再对降维后的数据进行泛化或加噪等匿名处理,但其中难点在于如何平衡数据的隐私性和效用性之间的矛盾。这也是现有技术面临的一个共同难题——如何在隐私保护和数据效用性之间取得最佳折中点,同样是未来研究数据发布工作的重点之一。数据的效用性是衡量数据分析工作能否进行的重要指标。所以,为了更好的保护数据的效用性,在数据发布中采取的隐私保护方法要考虑数据分析的目的,找到合适的隐私保护方法,使得在隐私保护和数据效用性之间取得最优平衡。现有的传统隐私保护技术主要有两种主流模型,一种是k-匿名模型以及其扩展模型(如l-多样性模型、t-近似模型),主要思想是将发布数据中能和已公开发布的数据连接的属性定义为准标识符,并通过对准标识符中的属性值的泛化操作,使得发布数据在准标识符上的投影得到的元组多重集中每个元组重复的次数至少为k(k≥2),当发布数据通过准标识符中属性与其他已发布数据连接时,得到的结果表中每个元组的实体信息就会和其他k-1个元组无法区分,从而达到保护实体隐私信息的目的。但这种方法模型对于高维数据发布问题保护效果不理想,主要因为高维数据比一般数据维度要高,采用k-匿名模型会造成数据过度损失问题。另一种是差分隐私模型,它与k-匿名模型最大的区别在于,该方法假定攻击者拥有除攻击目标以外的所有背景知识,有着严格的形式化定义,通过向查询或者分析结果中添加适量噪音来达到保护隐私的效果,但其添加噪音的多少直接影响数据的效用性,同时在差分隐私中也存在隐私预算的分配问题,现有差分隐私方法中隐私预算大都是平均分配,这样就可能导致对于有些参与方保护力度过强,而对于有些参与方保护力度不够,增加隐私泄露的风险。本文针对这些问题,在多隐私需求下高维数据发布中,提出一种多维相关分级差分隐私(MuCH-DP)方法。主要的研究工作如下:首先,本文指出了研究的背景以及意义,然后基于现有隐私保护研究现状进行分析,指出现有工作中存在的问题,其中针对多隐私需求下高维数据发布存在的问题,指出当前现有模型或方法的技术局限性。然后,分析现有差分隐私保护模型应用于对隐私需求的分布式环境中存在的隐私问题,主要在于数据高维性使得噪音添加过多以致数据效用性大大降低。本文提出一种面向多隐私需求的隐私保护方案,结合考虑了多维属性的不同敏感程度以及数据之间的关联性,并对属性进行敏感程度划分以及数据属性之间的关联性分析,设计了一种多维相关的分级差分隐私(MuCH-DP)方法,只对敏感属性以及与敏感属性关联度高的非敏感属性在发布时添加噪音,对于剩余的非敏感属性认为不会造成隐私泄露,在本方法中可以直接发布。相比传统的差分隐私方法添加的噪音更加合理,而且能够有效控制添加的噪音总量,得到较好的数据效用性。其次,在以上方案中基于属性之间的关联度设计了一种个性化的隐私预算分配方案。传统的平均分配隐私预算没有考虑不同属性的敏感程度不同,势必会导致对某些本地数据集保护力度较弱,而对某些本地数据集保护力度过强,不能很好地满足每个本地数据库的隐私要求。因此本文提出一种个性化的隐私预算分配方案,使得隐私预算分配更合理,相同隐私要求下,对数据的改变更小,提高数据的效用性。本文使用Laplace机制对数据进行加噪处理。并给出相应证明,满足ε-差分隐私。最后,本文给出了详细的系统设计方案,通过对比实验验证本文方法的可行性。同时说明了本文中的方法与之前提出的针对高维数据发布方法对数据改变较小,效用性有所提升。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。