模糊玩具模型,模糊玩具模型图片

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于模糊玩具模型的问题，于是小编就整理了2个相关介绍模糊玩具模型的解答，让我们一起看看吧。zb隐藏遮罩快捷键？数学建模中模糊聚类分析...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于模糊玩具模型的问题，于是小编就整理了2个相关介绍模糊玩具模型的解答，让我们一起看看吧。

1. zb隐藏遮罩快捷键？
2. 数学建模中模糊聚类分析法的优缺点？

zb隐藏遮罩快捷键？

创建遮罩：Ctrl+鼠标左键，拖动出遮罩区域（从空白处拖到模型），遮罩内变深灰色，不再被编辑。

●减去遮罩：Ctrl+Alt+鼠标左键，拖动出遮罩区域（从空白处拖到模型），遮罩内变深灰色，再按下Ctrl键，区域变白，可以减少遮罩区域。

●反转遮罩：Ctrl+鼠标左键，点击画布空白处，遮罩反转。

●模糊和锐化遮罩：在有遮罩的模型上Ctrl+鼠标左键，可柔化遮罩边界；Ctrl+Alt+鼠标左键锐化遮罩边界（一定要点到模型，否则是反转模型）。如同隐藏面一样，也可以使用套索工具做出任意形状的蒙板。

模型被遮罩后是不能参与编辑的，所以要清除遮罩清除遮罩方法：当物体存在遮罩时，按住Ctrl键，然后在视图区的空白区域按住鼠标左键点击并拖动画出一个矩形（不要覆盖当前编辑物体的任何部分），物体的遮罩将会被清除。

数学建模中模糊聚类分析法的优缺点？

　　数学建模中模糊聚类分析法优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。　　由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。　　模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法。　　模糊划分矩阵有无穷多个，这种模糊划分矩阵的全体称为模糊划分空间。最优分类的标准是样本与聚类中心的距离平方和最小。因为一个样本是按不同的隶属度属于各类的，所以应同时考虑它与每一类的聚类中心的距离。逐步聚类法需要反复迭代计算，计算工作量很大，要在电子计算机上进行。算出最优模糊划分矩阵后，还必须求得相应的常规划分。此时可将得到的聚类中心存在计算机中，将样本重新逐个输入，去与每个聚类中心进行比较，与哪个聚类中心最接近就属于哪一类。　　这种方法要预先知道分类数，如分类数不合理，就重新计算。这就不如运用基于模糊等价关系的系统聚类法，但可以得到聚类中心，即各类模式样本，而这往往正是所要求的。因此可用模糊等价关系所得结果作为初始分类，再通过反复迭代法求得更好的结果。

数学建模中模糊聚类分析法优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。 缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。

　　由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标， 而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相 似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。

　　模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法。

　　模糊划分矩阵有无穷多个，这种模糊划分矩阵的全体称为模糊划分空间。最优分类的标准是样本与聚类中心的距离平方和最小。因为一个样本是按不同的隶属度属于各类的，所以应同时考虑它与每一类的聚类中心的距离。逐步聚类法需要反复迭代计算，计算工作量很大，要在电子计算机上进行。算出最优模糊划分矩阵后，还必须求得相应的常规划分。此时可将得到的聚类中心存在计算机中，将样本重新逐个输入，去与每个聚类中心进行比较，与哪个聚类中心最接近就属于哪一类。

　　这种方法要预先知道分类数，如分类数不合理，就重新计算。这就不如运用基于模糊等价关系的系统聚类法，但可以得到聚类中心，即各类模式样本，而这往往正是所要求的。因此可用模糊等价关系所得结果作为初始分类，再通过反复迭代法求得更好的结果。

到此，以上就是小编对于模糊玩具模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于模糊玩具模型的2点解答对大家有用。