认知层次模型

通过利用认知层次(CH)模型来描述有限理性对手的行为，确定具有不同形式不确定性的矩阵游戏的行为稳健解决方案。当不确定性集、概率分布或模糊性集可用时，对tau参数使用有限或基于区间的不确定性。 CogHierSol()函数输出给定博弈和tau值的CH模型解，CogHierExpM()函数提供M步思考者在一组tau值上的给定动作的预期值。 BRmaximin_XYZ函数为正常形式的游戏找到行为稳健的策略(BRS)。即BRmaximin_R1和BRmaximin_R2分别识别基于有限和区间的tau不确定性集合的BRS。BRmaximin_S1和BRmaximin_S2确定离散和beta概率分布的BRS。而BRmaximin_DR1和BRmaximin_DR2在有限和基于区间的不确定性集上找到模糊集的BRS。

优点：- 数据结构清晰，查询效率高- 提供良好的数据完整性支持 缺点：- 多对多关系表示困难- 插入和删除操作受限- 查询子节点必须通过父节点- 结构严密，导致命令程序化

层次模型的优缺点（续） 缺点:1. 多对多联系表示不自然。2. 对插入和删除操作的限制。3. 查询子女结点必须通过双亲结点。4. 层次命令趋于程序化。

层次模型（Hierarchical Model）是一种使用树型结构表示实体间关系的数据库模型。它以有序树的形式展现整个数据库的结构，每个结点是一个逻辑记录型，包含多个数据项。层次模型的数据访问是按照层次路径进行的，适合表示一对多的关系。然而，由于其表达能力受限，无法描述复杂的关系。

该模型将移动代理和增量优化技术与OIKI DDM模型相结合，采用层次结构设计，可实现数据挖掘过程中的可扩展性和灵活性。它通过利用网络特性，降低通信成本，特别适用于大规模分布式环境。

提高认知效率并掌握大型模型的教程、调用和使用技巧

层次数据库模型的存储方式 在层次数据模型中，数据以树状结构进行组织，并通过不同的存储结构来体现这种层次关系。常见的存储结构包括： 邻接法：按照层次树前序遍历的顺序，将所有记录值依次邻接存放。这种方式通过物理空间的相邻性来实现层次顺序。 链接法：利用指针或引用来连接相关记录，从而表达层次关系。常见的链接法包括： 子女-兄弟链接法 (Child-Sibling)：每个记录包含指向其第一个子女和下一个兄弟的指针。 层次序列链接法：每个记录包含指向其父节点和所有祖先节点的指针。 示例： 假设有一个表示员工部门结构的层次数据模型，其中包含部门和员工两个实体类型。使用子女-兄弟链接法，每个部门记录将包含指向其第一个下属员工和下一个兄弟部门的指针；每个员工记录将包含指向其上级部门的指针。

层次模型是一种使用树结构表示实体之间关系的模型。每棵树包括节点和连线，节点代表实体类型，连线表示一对多的关系。该模型的特性包括每棵树有且仅有一个无父节点的根节点，其余节点都有且仅有一个父节点。随着信息技术的发展，层次模型在数据库管理中扮演着重要角色。

数据库管理系统中，层次模型是一种常用的数学模型，它与面向对象模型、网状模型和关系模型并称为数据库的四种基本结构。

概念处理单元是认知计算的核心，是大数据认知领域的重要组成部分。