系统模型一般分为

在现代科技的驱动下，众多领域都开始采用系统模型来推动各种计划和决策的实现。系统模型是指对真实世界进行抽象和简化，结构化表示，以便进行计算、分析、优化与设计的数学模型。下面本文将从多个角度分析系统模型的分类。

一、输入、输出、控制与评估系统

输入、输出、控制与评估系统是指从输入到输出一系列的过程，通过对系统进行控制和评估，使之达到规定的目标。这些系统主要分为线性静态系统、线性动态系统、非线性静态系统、非线性动态系统四种。

二、随机系统

随机系统（也称退化系统），是指受到内外因素随机影响的系统，其输入、状态或输出中存在随机成分的一类系统。这些系统主要分为离散时间的随机系统和连续时间的随机系统两类。

三、最优化模型

最优化模型主要利用现代优化理论，并将之用于实际问题的解决。最小化目标或者最大化利益是这类系统的主要目标。最优化模型有线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划等分类。

四、仿真系统

仿真系统是指模拟出真实系统的行为和结构，通过模拟运行获得实际效果的系统。这些模型主要分为离散事件仿真和连续系统仿真两类。

五、神经网络模型

神经网络模型是模仿人脑神经元网络建立的人工神经网络，具有高度的自适应、容错能力和非线性映射能力，是人工智能领域中的重要研究课题。神经网络模型主要分为单层神经网络、多层神经网络和卷积神经网络三类。

六、物理模型

物理模型是指通过关注各种物理现象，建立数学模型，以便理解和解决具有实际物理含义的问题。这种模型可以精确来表示真实系统的行为和性能。

总结起来，系统模型分为输入、输出、控制与评估系统、随机系统、最优化模型、仿真系统、神经网络模型和物理模型等多类。各种类型的系统模型各具特色，对于不同类型的问题，也需要选择相应的系统模型求解。在实际问题的解决中，正确选择合适的系统模型非常重要。