第一篇：浅析基于BIP 的AADL 行为模型验证方法的论文
前言
随着嵌入式系统越来越多的应用在工业控制、车载电子、航天航空电子等任务关键和实时系统，它的复杂度和性能要求也越来越高。传统的以代码为核心的开发方法逐步从代码为中心的开发提前到以模型驱动开发为核心。以供在早期对系统进行设计验证，减少不必要的损失。为此，美国汽车工程师协会在202_ 年提出了体系结构建模语言AADL(architecturalanalysis and design language, AADL)，并发布为SAE AS5506 标准，目的是提供一种标准而又足够精确的方式，设计与分析嵌入式实时系统的软、硬件体系结构及功能和非功能性质。由于AADL 具有语法简单、功能强大、可扩展等优点，他已经逐步成为工业界事实上的标准。根据现有的形式化验证工具的应用情况，本文通过制定映射规则，将AADL 行为模型直接转换成BIP 模型。并且利用已有的BIP 模型工具对准换后的BIP 模型进行验证。提供一种形式化的验证AADL 行为模型的新途径，如图1 所示。BIP构件模型
BIP(Behavior,Interaction,Priority)是Verimag 提出的实时系统建模语言，采用自动机的方式描述行为，并且支持异构构件之间的组合。BIP 模型工具能够用来分析模型和可执行代码。BIP 语言对系统的形式化描述主要由下面三部分组成：
原子构件：即带有行为描述的构件，这些行为包含了迁移，空交互和优先级。触发的迁移包括端口，这些端口带有动作名称，可用于端口同步。
连接件：用于描述原子构件端口之间可能的交互模式。
优先级关系：用于在几种可能的交互方式中做选择，这种选择需要根据条件来判断。条件和原子构件整体的状态有关。下面详细阐述这个语言的主要特征。
2.1 优先权
在包含多个构件交互的系统里，优先权可以根据条件来确定所有执行交互的优先级。因此优先权可以通过设置执行迁移约束条件来减少系统的非确定性。这些条件是一套规则，每条规则都由和条件交互有关的命令对组成。条件是一个与构件交互变量有关的布尔表达式。当条件满足，所有交互都可执行，则优先级高的先执行。对于静态优先级，条件可以忽略。规则也可以扩展为交互组合。例如规则P1< 的优先权高于p 有着比p1|q更高的优先权。此外，优先权和交互是兼容的，p|q>AADL行为模型到BIP模型的转换规则
AADL 模型转换主要是建立AADL 模型与目标模型元素的转换规则。本文从AADL模型的行为模型出发，建立其到BIP 模型的转换规则。AADL 行为模型用于描述构件内部的详细行为模式，与其他构件通过端口连接等方式形成的流(包括数据流和时间流)进行交互。AADL 模型中每个构件内的行为模型相对对立，可以直接映射成BIP 描述的原子构件，多个构件交互的行为可以映射为BIP 复合构件里多个原子构件的交互，从而避免了构造自动机的积的复杂过程。关键系统的任务转换实例
对于实时的关键系统，系统里具有更高优先级的任务必须能够抢占正在执行的任务，并且在任务执行完成后恢复被抢占任务的执行。这既是系统的实时要求，又是系统的安全性要求。对于以汽车电子，航空电子，航空控制系统等为代表的实施关键系统，必须建立能够描述任务执行的所有可能状态，正确的描述系统任务状态的迁移过程，对系统执行进行分析。
4.1 关键系统任务的AADL行为描述
本文首先用AADL 行为模型附件语法来为一个可抢占实时任务进行建模，然后将这个实时模型的可抢占执行模型转换成BIP 行为模型的状态迁移过程，并对BIP 模型进行验证。因为迁移的条件比较复发，对于研究实时任务的抢占执行不具有普遍一起，所以本文简化的描述了AADL 状态的可抢占执行到BIP 模型的转换过程。
4.2 BIP模型验证
对于转换而成的BIP 模型，我们可以用验证工具Aldebaran 进行死锁检测。这个工具主要是对BIP 模型的结构进行分析，它的原理是首先它使用前端引擎来探索BIP 模型的所有运行状态，并将这些状态转换成一个带标记的迁移系统，然后将这个带标记的迁移系统作为作为检测工具的后端输入，然后对系统进行死锁检测。
如果对于具有并发执行或者对执行时间严格的状态转换，我们可以通过设置状态转化的优先级或者在模型端口里加入时间变量。通过其他的BIP 模型检测器来验证。文献举例验证了构件之间通过端口的同步交互，这种方法可以扩展到对AADL 行为模型的状态迁移转换上。结论
目前AADL 已经广泛应用到嵌入式系统的开发中，基于AADL 模型的形式化研究已经成为了验证模型可靠性的主要途径。本文在研究AADL 行为附件的基础上，建立了AADL 行为模型到BIP 模型的转换规则。但是由于两种模型针对的主要描述对象并不完全相同，因此两者之间有一定差异。在转换中也可能将一些语义，性质丢失。例如这种转换对任务执行协议，执行的条件变量等描述不够。这还需要一些辅助的形式化分析进行补充。因此，在对AADL 行为的形式化描述中我们还需要进一步完善。这将对提高实时关键系统开发效率，保证系统安全具有重大意义。
第二篇：卡方检验模型验证方法
卡方检验模型验证方法模型参数的验证方法主要使用卡方拟合度检验(Chi-square Goodness-of-fit Test)结合最大似然
估计(Maximum Likelihood Estimation)，并且使用QQ图（Quantile-Quantile Plot）证明验证结果。具体的说，就是先假定采集的样本数据符合某一分布，通过最大似然估计方法估计出该分布的参数，然后 代入并用卡方检验计算相对于该分布的偏差。实践中我们对于一组样本数据，计算所有常见分布的偏差值，选取偏差最小的分布做为该样本的拟合结果。另外，从QQ图直观上看，该分布做为拟合结果描绘出的曲线
必须近似为接近参考线的直线（见3.3），否则我们就将数据拆分为多个部分进行分段的拟合（如对终端请 求包大小的拟合）。
1.1 卡方拟合度检验卡方检验是一种大样本假设检验法，用于检验随机事件中提出的样本数据是否符合某一给定分布。
它需要较
大量的样本数据及已知的待检验概率分布函数。
1.1.1 卡方检验原理对于一个服从二项分布的随机变量Y服从Binomial(n, p),均值为,方差
。由中心极限定理，设服从
符合标准正态分布N(0, 1)，所以Binomial(n, p1),服从自由度为1的卡方分布 , ,。
则有
所以
同理对于k个随机变
量，均值分别为，在数据拟合时，先对数据分组，每组数据的实际个数即为随机变量，，则数据拟合即为判
断是否符合分布，该卡方分布的自由度为k-1-nep（k为随机变量个数，nep为估计参数的个数）。
1.1.2卡方检验步骤：假定样本服从某一给定分布。根据样本数据用最大似然法估计分布的密度函数参数。设定置信度，对n个样本数据排序。
把排序后的数据分成k组，确定每组的上下限,（上下限确定方法不同对验证能力有影响，为常数，每组数据不少于5个），为了方便起见，本项目中采用平均划分分组间隔，即使
对于所有的成立。
计算每组数据实际个数，第i组实际个数为。
计算每组数据期望个数，第i组期望个数为：连续：，其中F(x)为待验证的概率分布函数，离散：。计算。理论上说如果，则数据符合分布函数为F(x)的分布，其中，nep为估计的参数的个数。但是由于实际采集的数据并非完全地符合某一分布，总存在一定的偏差，计算出的值并不满足这个条件，最小的分布作为验证结果。所以我们使用的拟合标准为采用卡方估计值
第三篇：躲过论文抄袭验证方法
如何让论文躲过http///blog/229412633/446205223中说到了这个论文抄袭检测系统,同学们都很关心,而且有些同学很关注如何破解,现在我在网上找到了一些破解这个系统的方法,分享给大家,希望能给大家帮助.“对抗PaperPass.Org论文抄袭检测”招数一:改写
张心彤是北京某重点文科类院校的大四毕业生。她躲避“论文测谎仪”的方法听起来有些笨，但却很“实用”，那就是——改写。“不是论文不能抄，要看你 会抄不会抄！”张心彤把这句话当作至理名言。
张心彤面前摆了厚厚一摞参考资料，每本书都做了很多标注。“东拼西凑其实并没有过时，关键在于要仔细，不能露出马脚。首先在不同的资料当中找到我需 要的东西，然后把每句话变变句式，换换说法，加一些解释性的扩充，略作增删，最后把这些部分组织到一起，论文就大功告成了。虽然繁琐一点，但是最后出炉的 论文，嘿嘿，绝对就像去韩国做了整容手术一样，焕然一新！再牛的测谎仪见到我这论文，估计也只有叹气的份儿。”张心彤一脸的洋洋自得。
“多加参考书目，把脚注一通乱加，那就是双重保险了！”张心彤的同学小徐插嘴道，“有的时候，东拼西凑出一大段话，但是又不知道怎么改写更好，就干 脆给这段话原封不动地加上一个引号，然后再给这段话编一个相应的脚注。首先，‘引用’部分不算作抄袭，‘论文测谎仪’会自动剔除；其次，老师根本不可能有 精力去检查我的每个脚注是否真实。这样一来，我的抄袭怎么可能被发现呢？”张心彤和小徐两人一唱一和，笑作一团。
“对抗PaperPass.Org论文抄袭检测”招数二:翻译
张心彤和小徐还不能算“反反抄袭”一族中最谨慎的。北京某综合类研究型大学的大四女生丁晓薇认为，要抄，就不能留下任何痕迹。她的方法更加繁琐，但 也更加保险，那就是翻译。“据我所知，跨语言的论文测谎系统还没有研发出来。”丁晓薇笑得有点狡黠，“我广泛查阅外文资料，挑出可以为我所用的部分，按照 一定框架合在一起，一篇拼凑的英文论文就诞生啦！再把它翻译成中文，毕业论文不就有着落了吗？说我抄袭，那个测谎仪软件查得出来吗？”
这种方法对英语水平有很高要求，不过，英语一般的同学也有自己的“门道”。丁晓薇透露，她周围就有一些同学，会付钱给学校里英语专业的研究生，请他 们对自己的“双语论文”全程把关。“我在学校里就见过墙上贴着这种小广告，英语专业的学生为人操刀论文，据说价格也不菲，少则几百元多则上千元，像我这种 钱包瘪瘪的穷学生，还是自力更生比较好！”丁晓薇说。
“对抗PaperPass.Org论文抄袭检测”招数三:取巧
改写也好，翻译也罢，都是力气活儿。1万字的论文，如果字字改写，句句翻译，恐怕论文没写完，已经是人比黄花瘦，华发上鬓头了。在丁晓薇看来，理工 科学生是天下最幸福的人，因为“理工科的论文，变变数据图表啊，变变操作环节啊，就可以变成自己的东西了，反抄袭软件根本查不出来”。的确，和丁晓薇相比，北京某理工类高校自动化专业的毕业生郭胥明要“淡定”得多。“我觉得这个论文测谎仪对理工科的学生来说影响不是很大。”郭胥明 说，“如果说以前抄袭，同学们敢‘公然犯法’的话，现在顶多是精心掩盖一下‘犯罪现场’。你也知道，理工科的个人成果要好出一些，数据不一样，画图不一 样，结果就不一样。”
某高校软件工程学院计算机专业的大四男生贾英松也深有同感。他说:“自己写个软件，下载一个源代码，然后根据需要加以修改，就能把代码变成自己的 啦！最后用自己的框架搭建起来，我的毕业设计就完成了。”
希望能给大家带来帮助,哈哈,换句话说,论文还是自己写吧,自己写哪来这么多麻烦啊,不过自己写确实不容易
第四篇：身份证验证方法
如何验证身份证信息
可以从以下几个方面去鉴别：
1、看身份证编号：15位身份证编号的最后一位数字应该是男单女双，18位身份证编号的倒数第二位应该是男单女双，18位编号顺序从左到右依次为：6位地址号码，8位出生日期码，3位顺序码，1位校验码。
2、看申请年龄：公民必须年满16周岁方可办理
3、看有效期限，年满16至25周岁的公民，有效期为10年，26周岁至45周岁，有效期为20年，46周岁以上长期有效。
4、看签发日期及出生日期，月份日期为个位数的，前面不可以加0。
5、看身份证字体，1996年之后的，原则为机器打印，而不是手写。
6、看身份证背后特征，右上角从外往里数第四圈花纹有一处不交叉；身份证的“份”字单人旁的那一竖上面比下面细，其他字体的竖一样宽。
7、看公安局的盖章特征，身份证正面左下角，红色公安局的“局”字，右边最后一笔与尸字的一竖基本对齐；圆章中盾牌的形状，1996年之前盾牌上面的两条为内弧线，之后为线段。
8、看身份证的正面：中国/CHINA字体及长城防伪标线清晰，有立体感，背面网纹一致。
9、正面“出生”两字，“生”的位置比“出”低
10、公安局的盖章，如果有某县，县中最长的一横是平的，横的最后一点不是一点上钩。
11、身份证正面，中国地图的内围线，在性别处是不连续的，（是断开的，）其他是连续的
第五篇：模型化方法
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模型化方法
模型方法
模型方法，作为一种现代科学认识手段和思维方法，所提供的观念和印象，不仅是人们获取知识的条件，而且是人们认知结构的重要组成部分，在学校自然科学日常教学中有着广泛的应用价值和意义。模型方法是以研究模型来揭示原型的形态、特征和本质的方法，是逻辑方法的一种特有形式。模型舍去了原型的一些次要的细节、非本质的联系，以简化和理想化的形式去再现原型的各种复杂结构、功能和联系，是连接理论和应用的桥梁。
或者换句话说，模型方法是把认识对象作为一个比较完整的形象表示出来，从而使问题简明扼要，以便窥见其本质的方法。从思维方法上遵循化繁为简的原则，把复杂的实际问题转化为理想的简单问题。
例如，揭示生物大分子的结构，用建立理想模型的方法是一种成功的选择。模型实际上是假设的一种特殊形式，也可以说是科学性和假定性的辩证统一。它不仅要在时间中接受检验，而且还要在实践中扩展、补充和修正。1951年11月，沃森在前人研究的基础上着手建立DNA分子模型工作，但由于计算错误，第一次建立的DNA分子模型定为三股链的结构。后来，他对DNA分子中碱基间的吸引力重新进行计算，并受到查加夫工作的启发，解决了“碱基配对”的问题。他们有看到了富兰克林工作部分细节报告，经过反复讨论，终于在1953年初提出了DNA 双螺旋结构的分子模型。
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模型，是针对或参照某种事物系统的主要特征、主要关系，用形式化的数学语言或图形语言，概括地或近似地表述出来的一种事物关系结构。这里所说的结构，必须是一种纯关系结构，也就是必须经过思维抽象，舍弃与关系无本质联系的一切属性；另一方面，这种关系结构，必须是借助于概念和符号或图形来描述的结构形式。
在科学研究中，我们把一切客观存在的事物及其运动形态称之为实体。模型，就是对实体的特征和变化规律的一种抽象，它能在所要研究的主题范围内，更普遍、更集中、更深刻地描述实体的特征。通过建立模型而达到的抽象更能反映人们对实体认识的深化，是科学认识的飞跃。
在自然科学领域里，利用模型进行定量研究实体的特征，已是普遍而有成效的方法，在经典力学、量子力学、化学、近代物理学方面都已取得重大的成就。近年来，人们利用模型研究社会领域中的一些现象，在政治、经济、军事、教育、人口、生态、环境等方面都有许多成功的范例。我们同样也将模型应用在教育技术研究领域。
在教育技术研究中，人们对于较为复杂的教育技术应用过程和教学系统资源，往往通过积累有关的事实材料，依据已知的教育规律，首先建立一个适当的模型来加以描述，这是人们认识教育技术规律的一种重要方式，也是人们进行理论思维的重要手段。例如数学模型方法，本来是处理数学问题的一种实际方法，后来逐渐渗透到物质世界的各个领域，成为处理各种实际问题的一般数学方法。近年来，由于计算机的广泛应用和科学技术数学化趋势，使得数学模型方法被应用到教育科学领域中。
然而，必须指出，模型不是实体的本身，它不能等同于实
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体，任何实体都有数不清的特征，有无穷无尽的层次，模型不可能描述一切。模型的作用，不在于、也不可能表达实体的一切特征，而只是更集中地表达它的主要特征和规律，特别是表达我们最需要研究的那些特征。
1．模型的分类
模型依性质大致可分为三类：
（1）实体模型，这是按相似理论，依据几何尺寸的比例制作而成的简化实体。
（2）类比模型，它是利用图形、符号表达事物特征和相互关系的抽象，如框图、流程图、曲线图等。
（3）数学模型，它是利用运算符号和数字表达的一种抽象。
2．模型的特征
模型一般具有如下特征：
（1）模型来自原型，即模型是人们在分析研究实际问题的结构特征的基础上构造出来的。
（2）模型是原型的近似反映。由原型到模型要经过对原型的简化和加上人为的一些假设。因此，一般说来，模型与原型之间不是一个同构对应，而只能是一个不失真的近似反映。
（3）通过模型来研究原型，主要通过结构与功能之间的辩证关系，即结构决定功能和功能对结构的反作用。
3．构造模型的条件
作为模型，一般必须具备下列条件：
（1）由于模型是从客观原型中抽象概括出来的，完全形式化和符号化了的模型，所以它既要加以适当而合理的简化，又要保证能反映原型的本质特征。
（2）模型是一种高度的抽象模型，所以在模型上既要能进行理论分析，又要能进行计算和逻辑演绎推导。
（3）在模型上所获得的结果不仅要能返回到原型中去，而且经过实践检验确实能解决实际问题。
4．构造模型的基本步骤
在教育技术研究中，构造图示模型或
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数学模型的基本过程，一般可分为以下几个步骤：
（1）考察原型，这是指考察实际问题（原型）的基本情形，包括分析原型的结构，要素及其联系，分析问题所涉及的量的关系，弄清哪些是常量，哪些是变量，哪些是已知量，哪些是未知量，了解其对象与关系结构的本质属性，确定问题所涉及的具体系统。
（2）分析处理资料（数据），分析所研究的系统的矛盾关系。从实际问题的特定关系和具体要求出发，根据有关科学结论，抓住主要矛盾，考察主要因素和量的关系，扬弃次要因素，提出必要的假设。
（3）根据主要矛盾及所提出的必要假设，进行抽象和概括，并利用有关的图论中的节点、连线，利用数学概念、数学符号和数学表达式去刻画事物对象及关系，主要是运用图示工具或数学工具建立各种量之间的关系。
（4）根据所采用的数学工具，用数学方法对图形结构关系或数学表达式进行推理或求解，找出结果。
（５）把所得到的结论返回到实际问题中去。即将结论对现实中的问题给以解释，由此再判断其模型是否准确。倘若根据实践检验还有一些问题，即与实际不符，还得修正，须经多次反复，才能成功。
（二）模型化方法
模型化方法，是把所考察的实际问题的复杂过程和关系简化为若干组成要素，根据其特征，用一些图形、符号把这些要素的作用、地位和相互关系抽象出来，成为一种理想化了的代表，从而构造相应的“模型”，这种模型可以是图示模型或数学模型，通过对模型的研究，使实际问题得以解决的一种研究方法。
模型方法具有综合性的显著特点，使得它能够从各种科学方法中不断吸取营养，迅速成为一种全面的、精心收集
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多功能的、科学的认识方法。模型法不是一种孤立的、排他的方法，它几乎与一切传统的研究方法都有着天然的紧密的联系。应用模型法的过程表明：只有在与其他科学方法相结合的情况下，它才能完整地揭示系统客体的规律性和本质。在建立模型前，需要对系统原型进行考察，必须依赖于观察、实验等经验的方法；要积累和整理有关的资料，就要用比较、分类的逻辑方法；在模型的抽象过程中，更是离不开对材料分析、综合、归纳、演绎等手段，离不开想象、直觉等创造思维方式；数学模型的建立和处理，模拟试验的进行，必然与数学方法等等相联系；最后，借用于模型应用和检验所获得的信息，又将成为提出科学假说与建立科学理论的重要依据。总之，模型化方法的实际展开过程，几乎是把一切传统的科学方法联系和统一起来的过程，它自身也成为促进各种方法综合化，建立完整的科学方法论体系的重要手段。同时，模型化方法与各种科学研究方法的这种密切关系，使它能够不断地从科学发展的最新成果中吸取营养，丰富自身。
模拟是以模型代替原型进行研究的方法，也叫系统模型化方法。系统的模型是依据对系统的内部结构和外部环境的分析，按照系统的目标要求，从整体上反映系统的主要组成部分和各部分的相互作用，系统与环境相互关系的模拟手段。
1．系统模型的特征
系统模型的特征是：
⑴ 它是系统的抽象或模仿；
⑵ 它是由说明系统的本质或特征的诸因素所构成的；
⑶ 它体现了这些因素的关系。
2．系统模型的分类
系统模型可以分为下面几类：
⑴ 形象模型。把现实事物的尺寸加以改变（缩小或放
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大），使之和实际的对象基本相似的模型。
⑵ 抽象模型。用符号、图表等来描述客观事物的规律所建立起来的模型，具体又可分为三类：
模拟模型，用一组条件来代替真实系统的特征，通过模拟性的实验来了解系统的规律，从而以图表形式及部分符号来描述。数学模型，它是利用运算符号和数字表达的一种抽象。概念模型，以概念的形式来抽象系统的客观规律。
3．建立系统模型原则
建立系统模型，应遵守下列原则：
⑴ 相似性原则，模型必须与被模拟的系统有某种程度的相似性，或几何形式、或数量关系、或结构功能、或其他属性特征相似。若相似性差，模型的可信度就差。
⑵ 简化性原则，在建立系统模型中，要尽量略去不重要的因素，简化模型，使模型简明、易处理。
⑶ 精确性原则，系统的模型要充分反映系统的基本特征和基本规律。
⑷ 整体性原则，一个系统是由多个子系统组成的。因此，系统的模型必须反映各子系统及过程之间的相互关联的整体性。
⑸ 可控性原则，模型中表示的系统要能控制，否则建立的模型就会失去意义。
4．建立系统模型的步骤
要建立系统模型，一般按下列步骤进行：
⑴ 确定元素
在模型中通常以方框（或以符号，或以标有符号的方框）代表一个元素。
⑵ 关系定性（构成系统）
在各个元素中确定其关系，把每个元素都看成是黑箱，以输入与输出的关系把相关元素耦合起来构成系统。
⑶ 关系定量（建立数学模型）在各个元素中，或在整个系统中进行定量分析，建立数学模型。
⑷ 模拟检验
通过运算、实测验证、上机模拟检验
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等方法，验证模型的可靠性。模型论数学上，模型论是从集合论的论述角度对数学概念表现（representation）的研究，或者说是对于作为数学系统基础的“模型”的研究。粗略地说，该学科假定有一些既存的数学“对象”，然后研究：当这些对象之间的一些运算或者一些关系乃至一组公理被给定时，可以相应证明出什么，以及如何证明。比如实数理论中一个模型论概念的例子是：我们从一个任意集合开始，作为集合元素的每个个体都是一个实数，其间有一些关系和(或)函数，例如{ ×, +, −,., 0, 1 }。若我们在该语言中问“∃ y(y × y = 1 + 1)”这样一个问题，显然该陈述对实数而言成立确实存在这样的一个实数y, 也就是2的平方根；对于有理数，这个句子却是假的。一个类似的命题，“∃ y(y × y = 0 − 1)”,在实数中是假的，但在复数中是真的，因为 i × i = 0 − 1。
模型论研究什么是在给定的数学系统中可证的，以及这些系统相互间的关系。它特别注重研究当我们试图通过加入新公理和新语言构造时会发生什么。
[编辑]定义
一个模型可以形式化的定义在某种语言L的上下文中。模型由两个对象组成:
一个全集 U 包含所有相关的对象(“论域”)
一个映
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射，从L到U(称为计算映射或解释函数)，它的定义域为该语言中的所有常数、谓词和函数符号。
一个理论定义为一个自洽的句子的集合；通常它也定义为必须在推理规则下封闭。例如，在某种模型(如实数)下为真的所有句子的集合是一个理论。
哥德尔完备定理表明理论有一个模型当且仅当它是自洽的，也就是说没有矛盾可以被该理论所证明。这是模型论的中心，因为它使得我们能够通过检视模型回答关于理论的问题，反之亦然。不要把完备定理和完备理论的概念混淆。一个完备的理论是包含每个句子或其否命题的理论。重要的是，一个完备的自洽理论可以通过扩展一个自洽的理论得到。
紧定理说一组语句S只有在其每一个有限的亚组是可满足的情况下才是可满足的（即有一个模型）。在证明理论的范围内类似的定义是下显而易见的，因为每个证明都只能有有限量的证明前提。在模型论的范畴内这个证明就更困难了。目前已知的有两个证明方法，一个是库尔特·哥德尔提出的（通过证明论），另一个是阿纳托利·伊万诺维奇·马尔采夫提出的（这个更直接,并允许我们限制最后模型的基数）。
模型论一般与一阶逻辑有关。许多模型论的重要结果(例如完备性和紧致性定理)在二阶逻辑或其它可选的理论中不成立。在一阶逻辑中对于一个可数的语言，所有无限的基数都是相同的。这在勒文海姆-斯科伦定理中有表达，它说任何有一个无限模型A的理论有各种无限基数的模型，它们和A在所有语句上一致，即它们初等等价。
尤其集合论(其语言可数)有可数的模型,这个被称为Skolem佯谬，虽然它是真的(如果你接受集合论公理的话)！如果要知道为什么它被认为
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是佯谬，让我们考虑集合论中假设不可数集存在的句子-而这些句子在我们可数的模型中为真。特别的有，连续统假设要求考虑模型中的集合，它们从模型的内部看起来不可数，但对模型外的人来讲是可数的。
模型论与数理逻辑的其他分支（逻辑演算、证明论、递归论、公理集合论等）有着密切的联系。首先，各种逻辑演算是模型论的基础。此外，在证明论中，有关判定问题的研究广泛使用着模型论方法。在公理集合论中，有关大基数的研究与模型论有密切的联系。另外，布尔值模型被应用于各种独立性问题的研究。又如，递归论中很多重要概念及结果被推广应用于研究各种代数结构（模型），公理集合论中的力迫方法也被移植于模型论中，等等。
模型论中的概念与方法，除了主要来源于数理逻辑之外，也有不少来源于代数，它与抽象代数，特别是与泛代数理论的联系很密切。另外，由鲁宾孙所创始的非标准分析，则是模型论与分析数学相结合的产物。模型论与其他数学学科，例如数论、拓扑学、概率论等也有联系。在不少场合，模型论的成果不但是作为数学性的结论起作用，并且是作为逻辑性的结论而起着推理工具的作用。
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