一、系統的邏輯模型包括哪些方面的內容

有物理模型，概念型，邏輯模型。還有就是粒度層次劃分，肯定數據分割策略，關系模式定義。

二、什么是蟻群算法，神經網絡算法，遺傳算法

蟻群算法又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群算法是一種模擬進化算法,初步的研究表明該算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群算法設計的結果與遺傳算法設計的結果進行了比較,數值仿真結果表明,蟻群算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。

神經網絡

思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。

邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，并用符號表示，然后，根據符號運算按串行模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串行的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在于以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網絡上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。

人工神經網絡就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在于信息的分布式存儲和并行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網絡系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。

神經網絡的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。目前，主要的研究工作集中在以下幾個方面：

（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網絡、神經系統的生物原型結構及其功能機理。

（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網絡的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。

（3）網絡模型與算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網絡模型，以實現計算機饃擬或準備制作硬件，包括網絡學習算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。

（4）人工神經網絡應用系統。在網絡模型與算法研究的基礎上，利用人工神經網絡組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、制成機器人等等。

縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網絡的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。

遺傳算法，是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它最初由美國Michigan大學J.Holland教授于1975年首先提出來的，并出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳算法（SGA）。

三、1+1=? 智力的

1+1為什么等于2？這個問題看似簡單卻又奇妙無比。 在現代的精密科學中，特別在數學和數理邏輯中，廣泛地運用著公理法。什么叫公理法呢？從某一科學的許多原理中，分出一部分最基本的概念和命題，對這些基本概念不下定義，而這一學科的所有其它概念都必須直接或間接由它們下定義；對這些基本命題（也叫公理）也不給予論證，而這一學科中的所有其它命題卻必須直接或間接由它們中推出。這樣構成的理論體系就叫公理體系，構成這種公理體系的方法就叫公理法。 1+1=2就是數學當中的公理，在數學中是不需要證明的。又因為1+1=2是一切數學定理的基礎，所以它也是無法用數學的方法證明的。 至于“1+1為什么等于2？”作為一個問題，沒要求大家必須用數學的方法證明，其實只要說明為什么1+1=2就可以了，可以說這是定義，也可以說這是公理。不過用反證法還是可以證明的：假設1+1不等于2，則數學就是一鍋粥，凡是用到數學的地方都是一鍋粥，人類社會就亂了套了，所以1+1必須等于2。 1+1=2看似簡單，卻對于人類認識世界有非同尋常的意義。 人類認識世界的過程就像一個小孩滾雪球的過程：第一步，小孩先要用雙手捧一捧雪，這一捧雪就相當于人類對世界的感性認識。第二步，小孩把手里的雪捏緊，成為一個小雪球，這個小雪球就相當于人類對感性認識進行加工，形成了概念。于是就有了1。第三步，小孩把雪球放在地上，發現雪球可以粘地上的雪，這就相當于人類的理性認識。雪可以粘雪，相當于1+1=2。第四步，小孩把粘了雪的雪球在雪地上滾一下，發現雪球粘雪后越來越大，這就相當于人類認識世界的高級階段，可以進入良性循環了。相當于2+1=3。1，2，3可以排成一個最簡單的數列，但是可以演繹至無窮。 有了1只是有了概念，有了1+1=2才有了數學，有了2+1=3才開始了數學的無窮變化。 物理學與1+1=2的關系 人類認識世界的過程是一個由感性到理性，有已知到未知的過程。 在數學當中已知1、2、3，則可以至于無窮，什么是物理學當中的1、2、3呢？我認為：質量、長度、時間等基本物理概念相當于1，它們是組成物理學宏偉大廈的磚和瓦；牛頓運動定律相當于2，它使我們有了真正的物理學和科學的物理分析方法；力學的相對性原理相當于3，使牛頓運動定律可以廣泛應用。在經典物理學中一切都是確定無疑的，有了已知條件，我們就可以推出未知。 等到相對論的出現，一切都變了。現在相對論已經深入人心，即便是那些反對相對論的人，也基本上是認可相對論的結論的，什么時間可變、長度可變、質量可變、時空彎曲……經典物理學認為光速對于不同的觀測者是不同的（雖然牛頓是個唯心主義者）。相對論則認為光速對于不同的觀測者是不變的（雖然我們是唯物主義者）。我們丟掉了經典物理學所有不變的東西，換來的是相對論唯一不變的東西----光速。我覺得就象是用許多西瓜換來了一個芝麻一樣，而且這個芝麻是很抽象的，它在真空中，速度最快，讓你根本捉不到、摸不到。 我認為牛頓三條運動定律是真理，是完美的，是不容置疑的。質疑牛頓運動定律的人開口閉口說不存在絕對靜止的物體，也不存在絕對不受外力的物體，卻忘了上學時用的物理教材，開頭都有緒論，緒論中都說：一切物質都在永恒不息地運動著，自然界一切現象就是物質運動的表現。運動是物質的存在形式、物質的固有屬性……還提到：抽象方法是根據問題的內容和性質，抓住主要因素，撇開次要的、局部的和偶然的因素，建立一個與實際情況差距不大的理想模型來研究。例如，“質點”和“剛體”都是物體的理想模型。把物體看作質點時，質量和點是主要因素，物體的形狀和大小時可以忽略不計的次要因素。把物體看作剛體——形狀和大小保持不變的物體時，物體的形狀、大小和質量分布時主要因素，物體的變形是可以忽略不計的次要因素。在物理學研究中，這種理想模型是十分必要的。研究機械運動的規律時，就是從質點運動的規律入手，再研究剛體運動的規律而逐步深入的。有人在故意混淆視聽，有人在人云亦云，但聽的人自己要想一想，牛頓用抽象的方法來分析問題，是符合馬克思主義分析問題抓主要矛盾的指導思想的，否定了牛頓運動定律，我們拿什么來分析相對靜止狀態、勻速直線運動、自由落體運動……？ 看來相對論不但搞亂了我們的基本概念，還搞亂了我們的分析方法，這才是最危險的，長此以往，物理學將不再是物理學，而是一鍋粥，一鍋發霉的粥！ 我認為物理學發展的正確思路是先要從質量、長度、時間、能量、速度等基本物理概念的理解上著手，在物理學界開展一場正名運動，然后討論牛頓運動定律是否錯了，錯的話錯在哪里，最后相對論的對錯也就不言自明了，也容易接受了······謝謝采納！