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中学数学建模教学的实践与探索（张思明，1998年）.rar

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简介：
该文档收录了张思明老师自1998年以来，在中学数学建模教学领域的实践经验及理论探索成果，为教师提供了宝贵的参考和启示。 1998年张思明的《中学数学建模教学的实践与探索》.rar

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  • 中学数学建模教学的实践与探索（张思明，1998年）.rar
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    该文档收录了张思明老师自1998年以来，在中学数学建模教学领域的实践经验及理论探索成果，为教师提供了宝贵的参考和启示。 1998年张思明的《中学数学建模教学的实践与探索》.rar
     
  • 1998年全国大学生数学建模竞赛试题
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    1998年全国大学生数学建模竞赛试题涵盖了当年比赛中的四个题目，涉及实际问题的数学模型建立与求解，旨在考察参赛者的创新思维和团队合作能力。 数学建模是指将数学理论与方法应用于解决实际问题的过程。1998年全国大学生数学建模竞赛的题目包括了投资组合优化和灾情巡视路线优化两个方面。 在投资组合优化中，根据给定的资金及资产信息设计一种方案以最大化净收益并最小化总体风险。这属于典型的投资组合优化问题，可以通过线性规划或整数规划方法解决。需考虑多种因素如收益率、风险损失率以及交易费率等，并且要确保投资的多样性来分散风险。 对于灾情巡视路线优化，则需要设计一个最短总路程且各组均衡分配的巡视路径。这类问题可用图论和网络流理论解答，涉及的因素包括巡视路线长度、人员停留时间及汽车行驶速度等。此外还需考虑如何选择合适的巡视小组以确保效率与安全性。 数学建模的应用领域广泛，如投资组合优化中需综合考量多种资产特性制定出符合投资者需求的策略；在灾情巡视路线设计方面，则要利用图论和网络流理论解决实际问题中的挑战。这些实例展示了数学模型在处理现实世界难题时的重要作用。
     
  • 1998年数学建模A题经典论文
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    本论文是针对1998年中国大学生数学建模竞赛A题的经典解答。文中通过建立合理的数学模型，运用科学方法解决实际问题，展示了高水平的理论联系实践能力，为后续研究提供了重要参考。 98年数学建模A题的详细论文包括了MATLAB程序及其运行结果，并且介绍了如何将多目标规划转化为单目标规划的方法。
     
  • 1998-2015年全国大学生数学建模竞赛资料
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    本资料汇集了1998年至2015年间全国大学生数学建模竞赛的所有题目及优秀论文，旨在为参赛者提供丰富的参考与学习材料。 本段落件包含了1998年至2015年历年全国大学生数学建模大赛的题目及其相应的优秀论文，并附有常用的算法和经典程序，对参加未来的全国数学建模大赛非常有用。
     
  • 1998年数学建模题目：投资的收益与风险
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    本题旨在探讨如何通过建立数学模型来评估和管理投资中的收益与风险关系，帮助投资者做出更科学、合理的决策。 市场上有n种资产（如股票、债券）可供投资者选择，编号为Si (i=1,...,n)。某公司拥有一笔数额为M的资金用于一个时期的短期投资。公司的财务分析人员对这n种资产进行了评估，并预测了在该时期内购买每种资产的平均收益率ri和风险损失率qi。 考虑到分散化投资可以降低总体风险，该公司决定当使用这笔资金进行多种资产的投资时，整体的风险水平将以所投各种Si中最高的一个风险来衡量。此外，在交易过程中需要支付费率pi作为手续费，并且如果购买额不超过给定值ui，则按照购买ui的数量计算费用（未购则无需付费）。同时假设银行的同期存款利率为ro (5%)，并且在这种情况下既不需要支付任何交易费也不涉及风险问题。
     
  • MATLAB在数学建模中的方法与实践
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    《MATLAB在数学建模中的方法与实践》一书深入浅出地介绍了如何利用MATLAB进行高效的数据分析和模型构建，是科研人员及工程技术人员学习和应用MATLAB的重要参考。 MATLAB数学建模方法与实践包含对应PDF文件及源码.m文件。
     
  • 1998年数学建模国赛A题源码（投资规划版）.rar
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    本资源包含1998年全国大学生数学建模竞赛A题的投资规划问题解决方案及源代码，适用于学习和研究数学建模中的优化与决策分析。 笔者的博客记录了1998年数学建模国赛A题的模型求解源码。
     
  • 深度学习项目：探索深度学习实践
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    本项目聚焦于深度学习的实际应用与研究，涵盖神经网络模型构建、训练优化及案例分析等内容，旨在提升参与者的理论知识和实战技能。 深度学习是人工智能领域的一项核心技术，它利用神经网络模型对复杂数据进行建模，在图像识别、语音识别及自然语言处理等领域展现出卓越的能力。本项目旨在使用Python编程中的Keras库和TensorFlow后端来实施深度学习项目。 Keras是一个高级的神经网络API，通过Python接口运行在如TensorFlow、Theano或CNTK等不同的计算平台之上。它的设计目的是为了方便用户操作，并且模块化的设计让研究人员可以快速地测试他们的想法，推动了深度学习领域的进步。其主要优势在于清晰简洁的代码结构，便于实现复杂的网络架构。 TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，它引入了数据流图的概念用于数值计算，在深度学习中描述的是模型中的数学操作流程以及这些操作间的数据流动。该框架的一大特点是可以高效地在各种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU等。 本项目可能包含以下内容： 1. 数据预处理：深度学习模型的表现很大程度上依赖于输入数据的质量。这一步骤通常涉及数据清洗、归一化、标准化以及特征提取等工作。 2. 构建神经网络模型：Keras提供了多种预先定义的层，如卷积层和全连接层等，并且还有不同的优化器可供选择，使得构建深度学习模型变得非常简便。项目中可能会展示如何创建多层感知机（MLP）、卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。 3. 训练与验证：通过划分训练集、验证集和测试集进行操作，演示在Keras环境下配置参数设置损失函数及指标，并执行模型的训练过程。这可能涵盖批量大小的选择、训练周期数以及早停策略等细节。 4. 模型评估：完成模型训练后，将展示如何使用测试数据来衡量其泛化能力，包括准确率、精确度和召回率在内的多种性能评价标准都将被提及。 5. 模型保存与加载：Keras支持对整个模型以及权重的存储及恢复功能，在后续的操作中可以快速地回到之前的训练状态继续进行开发工作或调整实验设置。 6. 实战应用案例分析：项目可能会包含图像分类、文本情感分析和语音识别等具体的应用场景，展示了深度学习技术解决实际问题的能力。 7. 模型优化方法探讨：可能包括超参数调优、正则化措施以及数据增强策略等内容来提高模型的性能。 综上所述，通过结合使用Keras与TensorFlow框架，本项目为初学者提供了一个实践平台以掌握深度学习的基本流程，并体验高级API带来的便捷性。研究该项目有助于加深对理论知识的理解并提升实际操作能力。
     
  • 计算方法的应用实践 - 张善杰 - 南京大学出版社 - 1998年
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    《计算方法的应用实践》由张善杰编著，于1998年由南京大学出版社出版。本书深入浅出地介绍了各种计算方法及其在实际问题中的应用，结合具体案例进行讲解，适合相关专业学生及研究人员阅读参考。 实用计算方法-张善杰-南京大学出版社-1998年出版