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2021年美赛C题原始图片资源

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简介：
本资源提供2021年美国数学建模竞赛（MCM）C题所需的原始图片资料，涵盖题目所需的数据和图像素材，旨在帮助参赛者更好地理解问题背景并进行深入分析。 21年美赛C题的原始图片资源可以提供给需要的同学使用。如果有相关需求，请直接在评论区留言或者私信联系我。

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  • 2021年美赛C题原始图片资源
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    本资源提供2021年美国数学建模竞赛（MCM）C题所需的原始图片资料，涵盖题目所需的数据和图像素材，旨在帮助参赛者更好地理解问题背景并进行深入分析。 21年美赛C题的原始图片资源可以提供给需要的同学使用。如果有相关需求，请直接在评论区留言或者私信联系我。
     
  • 2021 MCM ICM：2021年美赛D题源码
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    本资源提供2021年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）D题的完整解决方案代码，涵盖模型建立、求解及分析过程，适合参赛者学习参考。 2021年美赛D题代码为后期整理版本，涉及路径的部分需要根据论文进行更改。所有赛题文件位于2021_MCM-ICM_Problems 文件夹中；C题数据已解压且未做任何修改，存放于data 文件夹内；第四问的数据进行了复制粘贴，并对部分数据做了调整。 第一问的相关内容在 first 文件夹中： - 包含网络图的绘制及社区划分后的结果。 - 存放了衡量网络依赖性的三个参数（clustering coefficient、Katz 和 characteristic path length）的代码和计算结果，位于 network_parameter 文件内； - 社区划分算法的相关代码与结果在 network_community 文件中。 第二问的内容主要涉及数据分类和处理，在 second 文件夹内： - 对原始数据（原名为 new.xlsx）进行了主成分分析 (PCA) 处理，并将13个特征压缩为前四个重要因子，结果保存于 music_pca.xlsx。
     
  • 2021年美国数学竞赛C题数据
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    本资料提供2021年度美国数学竞赛中C题的相关数据和分析，为学习者研究比赛题目及解决方案提供了宝贵的参考信息。 这段文字描述的内容包括美赛C题的题目以及相关的Excel表格。
     
  • 2021年美国数学竞赛C题题目翻译
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    本资料为2021年美国数学竞赛C题的中文翻译版，旨在帮助中国学生更好地理解原题目的要求与背景，从而更有效地参与国际数学竞赛。 ### 2021美赛C题：确认关于黄蜂的传言 #### 问题背景 2019年9月，在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华岛首次发现了亚洲大黄蜂（又称胡蜂）的聚居地，这种黄蜂数量庞大，并以其对欧洲蜜蜂的强大捕食能力而闻名。自发现以来，美国华盛顿州也出现了多起疑似目击事件。为此，该州政府设立了帮助热线和网站来鼓励民众上报可能的目击情况。 #### 数据与目标 本次竞赛提供了一个包含4440条目击报告的数据集，每一条记录包括日期、评论以及实验室对样本进行官方分类的结果等信息；此外还包括一个含有3305张图片的压缩包，这些照片由目击者提交以支持他们的报告。 参赛队伍的任务是基于提供的数据开发模型来解决以下问题： 1. **预测黄蜂传播趋势**：评估是否能够通过时间序列分析来预测这种害虫随时间的变化及其准确性。 2. **误报可能性分析**：构建模型识别错误分类的可能性，并讨论该模型的有效性和局限性。 3. **优先级划分**：使用模型确定哪些报告更有可能是真实的目击事件，以便于后续调查的优先处理。 4. **持续更新机制**：探讨如何根据新收到的数据来定期更新和改进现有预测模型的方法。 5. **根除标准设定**：利用模型判断在什么条件下可以宣布华盛顿州内已完全清除黄蜂。 #### 分析框架 为了完成上述任务，参赛队伍可采用以下步骤进行分析： 1. **数据预处理**：清洗数据、填补缺失值，并对日期字段进行格式化以便于进一步使用。 2. **特征工程**：从提供的数据中提取有用的特性，比如地理位置和目击时间等信息用于建模。 3. **模型构建与验证**： - 使用ARIMA模型或指数平滑方法预测黄蜂的传播趋势； - 通过逻辑回归、随机森林或其他机器学习算法来识别误报的可能性，并进行交叉验证以评估性能并优化参数。 4. **决策支持系统设计**：基于建模结果，制定一套决策支持方案帮助政府机构优先处理高可信度的目击报告。 5. **持续改进流程建议**：提出一个定期更新模型的方法和频率，确保预测与分类准确性随时间变化而调整。 #### 实施策略 1. **多维度分析**：利用地理信息系统(GIS)工具来研究黄蜂分布模式，并考虑气候条件、植被覆盖等因素的影响。 2. **专家意见征询**：咨询昆虫学家的意见以更好地理解黄蜂数量和行为习性，从而更准确地解释数据。 3. **公众参与促进**：通过社交媒体等平台增加民众对项目的关注度与参与程度，收集更多目击报告并提高数据质量。 4. **透明化沟通策略**：确保所有假设、方法及结果都向评审委员会公开，并编写清晰的文档便于他人复现研究过程。 #### 结论 通过对提供的数据进行深入分析和建模，可以有效预测亚洲大黄蜂的传播趋势，并帮助政府机构高效地处理目击报告。这不仅能保护当地的蜜蜂种群不受侵害，还能减少不必要的恐慌和社会成本。
     
  • 2021年美国数学竞赛C题（中文版）
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    2021年美国数学竞赛C题（中文版）提供了该年度赛事中一道精选题目及其解答过程的详细解析，适合对中国学生进行英语和专业能力双提升的学习资料。 好的，请提供您需要我重写的那段文字内容。
     
  • 2021年美国数学竞赛C题数据.zip
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    该文件包含2021年美国数学竞赛（USAMO）C题的数据集，适用于数学爱好者和参赛者进行研究与练习。 资料上传至平台供学习使用。密码将在比赛开始时由主办方公布。
     
  • 2021年美赛F题解题思路.docx
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    本文档提供了针对2021年美国大学生数学建模竞赛F题的详细解题思路和分析方法，旨在帮助参赛者理解问题背景、构建模型并撰写高质量论文。 2021年美赛F题的思路可以自行参考相关资料进行研究和探讨。
     
  • 2021年美赛(MCM/ICM)A题数据
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    2021年美赛(MCM/ICM)A题数据提供了关于该年度竞赛中A题相关的所有关键信息和数据，涵盖问题背景、假设条件及所需的数据集等。适合参赛者与研究者使用。 2021年美赛（MCM/ICM）A题的数据密码是MCM2021A。
     
  • 2021年美赛C题前两问解题思路汇总.rar
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    该资源包含2021年美国数学建模竞赛（MCM）C题前两问的详细解题思路和方法总结，适用于参赛选手及数学建模爱好者参考学习。 该资源包含2021年美赛C题第一问的代码，包括数据整理、可视化、回归分析、时间序列分析以及生长季节建模的相关实现；第二问代码则涵盖了图像处理、词云图生成、词频统计、回归模型构建及变量选择和判别分析。对这些问题感兴趣的用户可以下载学习。 声明：仅供个人使用，不得用于商业用途。否则后果自负。