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[2015年国赛高教杯A题] 电子科技大学 - 太阳影子定位的多目标优化模型.pdf(数学建模)

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简介:
本文为2015年“高教杯”全国大学生数学建模竞赛A题参赛作品,由电子科技大学团队完成。文章提出了一种基于太阳影子变化进行物体位置精确测定的多目标优化模型,通过分析视频或图片中的太阳影子信息,结合地理和气象数据,实现了高效准确的位置定位,并对所提模型进行了仿真与验证。 2015年国赛高教杯奖A题《太阳影子定位的多目标优化模型》是电子科技大学的一篇数学建模论文。

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  • [2015A] - .pdf
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    本文为2015年“高教杯”全国大学生数学建模竞赛A题参赛作品,由电子科技大学团队完成。文章提出了一种基于太阳影子变化进行物体位置精确测定的多目标优化模型,通过分析视频或图片中的太阳影子信息,结合地理和气象数据,实现了高效准确的位置定位,并对所提模型进行了仿真与验证。 2015年国赛高教杯奖A题《太阳影子定位的多目标优化模型》是电子科技大学的一篇数学建模论文。
  • 2015A秀论文().pdf
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    本文为2015年全国数学建模竞赛中关于“太阳影子定位”的获奖论文,通过建立太阳高度角和方位角的模型来解决物体在不同时间、地点下的影子变化规律问题。 参加数学建模的同学可以参考2015年全国A题《太阳影子定位》的优秀论文。通过阅读这篇论文,你们能够学习到优秀的写作格式、解题思路以及所运用的模型方法,这对提高获奖几率非常有帮助。
  • 2015二等奖A)论文
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    本文为2015年数学建模竞赛中针对A题“太阳影子定位”所撰写的参赛论文,获得了国家二等奖。文章深入分析了太阳高度角与方位角的计算方法,并提出了基于视频处理和数学模型的影子定位算法,对实际应用具有较高的参考价值。 该论文是我与队友在2015年参加数学建模国赛期间完成的作品,内容真实可靠,可供大家学习参考。
  • 2015方法研究与应用
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    本项目参加2015年全国大学生数学建模竞赛,聚焦于通过分析物体太阳影子的变化来确定其位置和时间的方法研究及其实际应用。 2015年全国大学生数学建模比赛中,在太阳影子定位项目上获得了国家二等奖。
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    本项目探讨了数学建模中的经典问题——太阳影子定位,通过分析视频中旗杆阴影长度的变化来推断拍摄地点与时间。在全国性竞赛中荣获佳绩,展现了团队在数据分析、模型构建及编程实现上的卓越能力。 本段落探讨了2013年全国大学生数学建模竞赛A题的解答方法。随着数据挖掘技术的发展,确定视频拍摄地点和日期已成为视频数据分析中的一个重要问题。
  • 2018校内A
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    2018年电子科技大学数学建模校内赛A题要求参赛者运用数学模型解决实际问题,涵盖优化、预测等多个领域,旨在提升学生的科研能力和团队协作精神。 2018年电子科技大学数学建模校内赛A题为“健身计划制定”。
  • 2015关于论文
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    本文为2015年的数学建模竞赛中针对太阳影子定位问题撰写的优秀论文。通过建立精确的日影长度模型,并结合视频分析技术,该研究成功地确定了目标物体的位置与时间信息,展示了数学在实际应用中的强大作用。 这是一篇优秀的数模论文,文章思路清晰、逻辑性强且内容完整,非常值得数模新手参考。
  • 2024A.zip
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    本文件包含2024年全国大学生数学建模竞赛“A题”的赛题,由高等教育出版社赞助。内容涉及复杂数学问题及其应用挑战。 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题A题.zip 由于文件名重复且无实质内容变化,简化后如下: 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题A题 (注:原表述中仅包含文件名的多次列出)
  • 2023组全一等奖A日镜场设计.zip
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    本作品为2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛本科组一等奖获奖论文,针对A题“定日镜场优化设计”,通过建立数学模型提出创新解决方案。 1. 资源内容:历届数学建模比赛题目的汇总资料及一些解题思路、源码参考。适用于希望参加数学建模竞赛的学习者,可作为算法参数等参考资料。 2. 适用人群:计算机科学、电子信息工程和数学专业的学习者可以将此资源用作Java实战项目、课程设计或毕业设计的参考材料。 3. 解压说明:本资源需使用电脑端软件如WinRAR、7zip等进行解压缩操作,如果没有安装相应的解压工具,请自行通过搜索引擎下载。
  • 2024A.zip
    优质
    本资料为2024年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛A题,包含问题描述、数据及参考文献等资源,旨在提升参赛者的数学建模能力和创新思维。 数学建模是一种将实际问题抽象化为数学模型的过程,在这个过程中需要运用各种数学方法、算法以及计算机技术来解决现实中的复杂问题。通过建立合适的数学模型,可以更深入地理解问题的本质,并提供有效的解决方案。 在进行数学建模时,通常会经历以下几个步骤:首先是对所研究的问题进行全面的分析和定义;接着选择适当的数学工具和技术构建初步的模型;然后根据实际情况对模型进行调整和完善;最后利用所得结果来做出决策或预测。在整个过程中,团队合作、创新思维以及跨学科知识的应用都是非常重要的因素。 数学建模广泛应用于自然科学、工程技术乃至社会科学等多个领域中,它不仅能够帮助人们更好地理解和解决实际问题,在科学研究和技术开发方面也发挥着越来越大的作用。