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东三省的竞赛项目和优秀论文。

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简介：
本次活动涵盖了东三省地区的竞赛项目以及所获出的优秀论文作品。 竞赛项目及优秀论文的呈现，旨在展示该地区参赛者的学术水平和研究成果。 再次强调，本次活动聚焦于东三省赛题及相关优秀论文的展示与交流。

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  • 东三省竞赛试题与优秀论文
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    本书汇集了东三省数学竞赛的经典试题及获奖论文，内容涵盖代数、几何等多个领域，旨在帮助学生提升解题技巧和拓展思维。 东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文、东三省赛题及优秀论文。
     
  • 2010年东北三省数学建模竞赛题目与论文
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    该书收录了2010年东北三省数学建模竞赛的所有赛题及优秀参赛论文，内容涵盖多个实际问题的数学模型建立和求解方法，旨在为学习数学建模的学生提供参考。 2010年东北三省数学建模联赛的题目及论文提供了参赛者进行深入研究和探讨的机会。这些资源对于提升学生的数学应用能力和团队协作能力具有重要意义。
     
  • 美国数学竞赛优秀论文
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    本论文集收录了美国数学竞赛中的杰出作品，展示了参赛学生卓越的数学才能和创新思维，是数学爱好者学习与借鉴的理想资源。 美国数学建模比赛优秀论文的评审规则及说明。
     
  • 2024年东北三省数学建模竞赛论文模板
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    本资源提供2024年东北三省数学建模竞赛的标准论文模板，包括格式要求、结构指导和示例内容，助力参赛者高效准备与撰写高质量参赛论文。 **数学建模** **概述** 现发布非官方版2024年东北三省数学建模联赛论文模板。本模板参照《关于2024年东北三省数学建模联赛有关事项的通知》及《全国大学生数学建模竞赛论文格式规范（2023）》进行设计，适用于东北三省数学建模联赛论文的编写，并可供读者参考使用。 **模板介绍** nemcmthesis 是指 2024 年东北三省数学建模联赛论文模板。该模板在春季初见雏形，在夏季逐渐成熟和完善。现将此模板发布出来，为那些因格式调试而困扰的参赛者提供一种新的选择，尽可能减少由于格式问题或“颜值”不佳导致提前退出比赛的情况。 尽管本模板已初步成型，但仍有改进空间。若读者使用过程中遇到 bug 或格式问题，请按照以下顺序寻求解决方案： 1. 查阅文件 gbk_of_nemcmthesis.pdf； 2. 参考相关手册（如 texdoc）。
     
  • 2020年东三省数学建模竞赛题目
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    2020年东三省数学建模竞赛题目收录了当年竞赛中的实际问题与挑战，涵盖经济、工程等领域的复杂模型构建任务，旨在培养学生的创新思维和团队协作能力。 解压密码请后台留言“东三省赛题”。A题：新型冠状病毒疫情 新型冠状病毒（COVID-2019）已经成为全球性的流行传染疾病，对各国的经济、人民的生活及生命财产造成了巨大影响。由于世界各国经济发展状况和体制差异以及人们对疫情重视程度的不同，加上许多国家存在检测设备和个人防护装备不足的问题，导致不同国家在抗击疫情上采取了不同的策略与措施：一些国家已开始看到希望之光，而另一些国家则仍面临长期挑战。为了更好地理解新型冠状病毒疫情的发展特点及规律，并对全球范围内的疫情发展有一个清晰的认知，你们团队需要搜集相关数据并建立数学模型来解决问题。 B题：室内温度调控问题 某地冬季供暖采用热水供热方式，在每一户家庭中设置有进水口和出水口。具体而言，热水通过进水口进入房间后从出水口流出。一个关键的问题在于如何调整进水量以确保在室外气温不断变化的情况下使室内的温度保持在一个相对稳定的范围内。
     
  • 2019年全国竞赛D题和E题的优秀论文
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    该文集收录了2019年度全国竞赛中针对D题和E题所评选出的优秀参赛论文，展示了参赛者们对于复杂问题的创新思考与解决方案。 D001-D005-D013-D048.pdf E003-E008-E026-E038.pdf
     
  • 171、2017年全国竞赛（题目及优秀论文）-2020.07.01.rar
    优质
    该资源包含2017年度全国竞赛的所有问题陈述与精选优秀论文，截止更新日期为2020年7月1日。非常适合参赛者参考学习。 2017年国赛题目及优秀论文（截至2020.07.01）
     
  • 2020年全国竞赛C题优秀论文
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    该文为2020年全国竞赛C题的优秀获奖作品，通过深入分析和严谨建模，在众多参赛作品中脱颖而出，展示了作者团队卓越的问题解决能力和创新思维。 这篇论文主要探讨了在2020年国赛C题中如何运用多种机器学习方法进行中小微企业信贷决策的研究。论文的核心目标是建立有效的风险评估模型和信贷策略，以优化银行的收益。 1. **数学建模**： - **线性优化模型**：论文建立了以银行收益最大化为目标的线性优化模型，用于确定对每个企业的放贷金额、利率和期限。这种方法确保了银行在风险可控的情况下实现利润的最大化。 - **熵权法**：这是一种确定权重的方法，用于量化分析中小微企业的信贷风险，其中包含了企业的实力（盈利能力、债偿能力和发展能力）以及信誉。 - **TOPSIS法**：此方法将各种影响因素结合计算出信贷风险的量化值，并与信誉评级契合度高达94.2%。 2. **机器学习模型**： - **二元逻辑回归**：用于构建违约概率函数，预测企业违约的可能性，准确率为93.4%。 - **KNN、SVM、XGBoost、朴素贝叶斯、神经网络和随机森林**：这些是用于对企业信誉进行评级的不同分类模型。通过F1-score评估选择了预测效果最好的神经网络模型。 3. **遗传算法**： - 遗传算法被用来优化线性优化模型的求解过程，以找到最优的信贷策略。 4. **信贷风险和策略**： - 对于问题一，论文给出了具体的信贷策略数据（如放贷总额、预期收益及客户流失率）。 - 对于问题二和三，通过调整模型并考虑不同场景（无信誉评级或疫情冲击），展示了如何调整信贷策略以应对变化的环境。 5. **灰色系统模型**： - 用于预测企业在没有突发因素影响下的收益，并对比实际数据计算新冠疫情对各行业收益的影响，进而调整信贷策略。 6. **突发因素影响分析**： - 论文特别关注了新冠病毒疫情对企业经营和银行信贷策略的影响。通过对不同行业的受影响程度进行分析，帮助银行更好地评估放贷风险并作出相应调整。 7. **总结与关键概念**： - 通过多目标线性优化模型、风险量化及机器学习模型等工具，论文为企业信贷风险评估和银行信贷策略提供了详尽的框架，并展示了这些方法在解决实际问题中的应用价值。 总的来说，这篇论文展示了如何运用数学建模和技术手段来应对中小微企业的信贷决策挑战，在复杂的金融环境中为银行的风险管理提供理论支持与实践指导。
     
  • 2018年全国竞赛A题优秀论文
    优质
    该文为2018年全国竞赛A题优秀论文，深入探讨了具体竞赛题目中的数学建模问题，提出了创新性的解决方案，并获得了评委的高度评价。 18年国赛数学建模A题优秀论文，取自大学生数学建模官网。
     
  • 美国数学建模竞赛优秀论文
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    该书汇集了历年美国数学建模竞赛中的获奖作品，展示了参赛者运用数学理论解决实际问题的能力和创新思维，为读者提供宝贵的参考与学习资料。 这段文字描述的内容是关于数学建模美赛特等奖的优秀论文集，按题目和年份进行了分类整理。