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2019年全国竞赛D题优秀论文.zip

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简介:
该文档包含2019年度全国竞赛D题的优秀参赛论文,展示了学生在特定问题上的创新思考和高水平解题技巧。适合相关专业的学习者参考研究。文档类型为压缩文件,内含PDF格式的获奖作品。 2019国赛D题优秀论文.zip

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  • 2019D.zip
    优质
    该文档包含2019年度全国竞赛D题的优秀参赛论文,展示了学生在特定问题上的创新思考和高水平解题技巧。适合相关专业的学习者参考研究。文档类型为压缩文件,内含PDF格式的获奖作品。 2019国赛D题优秀论文.zip
  • 2019D和E
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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
  • 2017D
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    该论文为2017年全国竞赛D题的优秀作品,深入分析并解决了特定问题,展示了作者团队扎实的专业知识和创新思维,在众多参赛作品中脱颖而出。 本段落探讨了工厂巡检路线的排班状况及优化问题,在确保工厂正常运行的前提下,通过减少人力资源来提高工人生产力,并使每位工人的工作量尽可能均衡。研究确定了合适的巡检人员数量,并制定了相应的工作时间表和工作路线图。 对于第一个问题,我们以最短时间为目标函数建立了多目标优化模型,并利用0-1规划进行构建。借助Excel和LINGO软件运行该模型并结合人工数据整理后得出,在每班安排5名工人进行巡检是最为理想的选择。具体的巡检时间和路线详见表6-1至表6-5以及图6-2至图6-5。
  • 2009数学建模D
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    本论文为2009年全国数学建模竞赛D题的获奖作品,深入探讨并解决了特定实际问题,通过建立合理的数学模型和算法,提供了创新性的解决方案。 这段文字包含了2009年全国数学建模竞赛D题的部分优秀论文。
  • 2019大学生数学建模D原版
    优质
    本论文为2019年全国大学生数学建模竞赛D题优秀作品,深入探讨了实际问题的数学模型构建与求解策略,展示了参赛者卓越的数据分析和创新思维能力。 2019年全国大学生数学建模竞赛D题的原版优秀论文共有4篇:D001.pdf、D005.pdf、D013.pdf 和 D048.pdf,均为可编辑的文字版本PDF文件。
  • 2019数学建模
    优质
    本资料收录了在2019年全国数学建模竞赛中荣获佳绩的优秀论文。这些作品展示了参赛者们卓越的数据分析能力、创新思维及团队协作精神,是学习与研究的重要资源。 【数学建模】是将实际问题抽象为数学模型,并通过数学方法进行求解的过程,在科研、工程、经济等领域有着广泛的应用。2019年全国数学建模竞赛的优秀论文展示了参赛者如何运用数学工具解决复杂问题的能力。 这些论文中涵盖了几个关键主题: 1. **同心鼓最佳协作策略的研究**:这可能涉及团队合作和同步的问题,研究通过优化理论来提高团队的整体表现。 2. **高压油管的压强控制**:这是一个工程问题,探讨了如何设计控制系统以确保压力安全范围内的稳定运行。 3. **基于系统模拟的机场出租车决策与安排模型**:论文利用系统动力学或运营研究的方法建立了一个优化出租车服务效率和乘客等待时间的模型。 4. **基于数值模拟的高压油管压力控制模型**:通过有限元分析等技术预测并控制高压油管的压力变化,确保系统的稳定运行。 5. **数据挖掘在“薄利多销”策略中的应用**:利用数据分析历史销售记录以找出最优降价策略,并平衡价格与销量的关系。 6. **机场的出租车问题**:论文提出了一种新的调度模型来减少拥堵和提升乘客满意度的同时考虑司机的利益。 7. **“薄利多销”的分析**:多个论文探讨了不同的定价策略对销售额及利润的影响,显示其在经济决策中的重要性。 8. **基于打折力度概念的“薄利多销”模型**:构建了一个量化折扣程度与销售量关系的模型,为商家提供决策支持。 9. **齐心舞动“同心鼓”,齐力牵起“协力绳”**:研究团队协作的心理学和社会学因素,进一步探讨合作策略。 10. **机场出租车司机综合决策及管理模型**:从司机的角度出发研究接客、休息等决策对整体交通流的影响。 2019年数学建模国赛的优秀论文涵盖了工程控制、交通管理和商业策略等多个领域。通过这些论文,我们可以学习如何运用数学工具进行问题建模和优化算法设计,并提升理论素养与实践能力。
  • 2020C
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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。
  • 2018A
    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。
  • 2022集.zip
    优质
    《2022年全国竞赛优秀论文集》收录了当年各类学科与创新竞赛中的杰出作品,展示了当代学子的研究水平和创新能力。 《2022国赛优秀论文集》包含在zip压缩包中的资源内,可能收录了全国性竞赛的获奖论文。这些论文涵盖了信息技术、计算机科学、人工智能、数据科学等多个IT领域的前沿研究与创新成果。 由于没有具体的标签信息,我们可以从常见的构成和当前热门话题来推测其内容。预计这些论文会涉及最新的技术趋势,如云计算、大数据分析、物联网(IoT)、区块链技术和5G通信等关键领域。近年来,这些技术的发展迅速,并对社会进步及企业数字化转型起到了重要作用。 作者们可能会探讨上述技术的实际应用案例、面临的挑战以及未来发展前景。例如,在人工智能和机器学习方面,论文可能深入研究深度学习、神经网络、自然语言处理(NLP)与图像识别等领域的新进展及其在自动驾驶、医疗诊断及金融风控等领域的广泛应用情况。 此外,数据安全与隐私保护也是当前不容忽视的话题之一。相关论文可能会探讨加密技术的应用、区块链如何增强数据安全性以及隐私计算的重要性等问题,以应对日益严峻的数据安全挑战。随着数据成为新的生产要素,在充分利用其价值的同时确保用户隐私变得越来越重要。 在软件工程和编程语言方面,可能涉及敏捷开发、DevOps及持续集成/部署(CI/CD)等现代软件开发实践,并介绍Python、Java与JavaScript等主流编程语言的新特性和最佳实践方法。这些知识对于提高软件开发效率至关重要。 此外,《2022国赛优秀论文集》还可能会探讨新兴科技领域,如量子计算、边缘计算以及增强现实(AR)和虚拟现实(VR),并分析它们的潜在应用前景和技术障碍及其对现有技术体系的影响等议题。 总之,《2022国赛优秀论文集》作为一个综合性资源库,涵盖了从基础理论到实际应用层面广泛的IT行业专业知识。它是了解最新发展趋势、拓宽视野及提升专业技能的重要参考资料之一。通过阅读和研究这些论文,读者可以更好地把握行业动态并保持敏锐的洞察力。
  • 2007大学生数学建模D
    优质
    该资料收录了2007年全国大学生数学建模竞赛D题的具体要求和参赛者提交的优秀论文,展示了解决实际问题的数学模型建立与分析过程。 《2007CUMCM优秀论文专辑》包含了2007年数学建模国赛中的自动化车和钻井题目及相关优秀论文,并附有作者整理的资料,具有很高的参考价值。此外,我还发布了其他年度的相关材料,有兴趣的话可以查看我的主页以获取更多信息。