171、2017年国赛包含优秀论文及相关题目文件（压缩包，截止日期为2020.07.01）。-ITADN社区

171、2017年全国竞赛（题目及优秀论文）-2020.07.01.rar

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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）

2017年全国竞赛D题优秀论文

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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。

2022年数学建模国赛题目及优秀论文

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本资源包含2022年度全国大学生数学建模竞赛题目及其获奖优秀论文，适合参赛选手学习参考，帮助提升数学建模能力和解决问题技巧。全国大学生数学建模竞赛是每年一次的重要学术活动，旨在培养学生的数学思维、团队协作能力和问题解决技巧。2022年的比赛中，参赛者们针对多个实际问题提出了创新的数学模型，涉及波浪能利用优化设计、无人机定位策略以及古代玻璃制品成分分析等领域。以下是这些研究内容的具体探讨： 1. 波浪能装置输出功率优化设计：作为一种可再生能源，提高其利用率是提升能源转化系统性能的关键。参赛者可能采用了解析模型和数值模拟等不同的数学方法来改进波浪能设备的功率输出。他们结合流体力学、机械工程和控制理论的知识，通过优化设计增加能量捕获效率，并降低成本，为海洋资源开发提供了重要的理论依据。 2. 古代玻璃制品成分分析与鉴别：参赛者利用化学成分数据和技术手段如主成分分析（CLR）对古代玻璃进行分类识别。这种研究不仅需要化学知识的支持，还涉及数据分析和模式识别技术的应用。它有助于更好地理解历史工艺、文化交流以及文物保存的重要性。 3. 无人机位置调整策略及仿真定位：在编队飞行中准确地确定无人机的位置是一项挑战性的任务。参赛者通过无线通信、导航系统等理论探讨了这一问题，并提出了基于局部最优模型的算法优化方案，以提高无人机路径规划和定位精度的能力。这对于各种应用场景如搜索与救援行动或军事操作都具有实际应用价值。这些高质量的研究成果展示了数学建模在解决现实世界难题中的强大作用力，无论是在能源利用、文化遗产保护还是无人机技术领域都有广泛的应用前景。通过深入学习并研究这些模型案例，不仅能提升个人的数学技能水平，还能扩大对相关学科领域的认知范围，为未来参加此类竞赛或有兴趣的学生提供了宝贵的资源和指导方向。

2008-2017年历年中国国赛优秀论文合集.zip

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该资料包含2008年至2017年间中国大学生数学建模竞赛中的优秀论文，涵盖各类实际问题的数学模型与解决方案。该文件包含2008年至2017年历年国赛优秀论文，内容非原创，转载自他人。

2017年数学建模国赛及深圳杯优秀论文

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本资料汇集了2017年度数学建模国赛与深圳杯比赛中的卓越作品，展示了参赛者在解决实际问题方面的创新思维和高水平技能。参加数学建模竞赛需要掌握一定的理论知识，并且积累丰富的实战经验。下面列出了一些推荐的书籍和网站资源来帮助你准备比赛。 ### 推荐书目： #### 必备读物（10本）： 1. 数学模型与方法 - 介绍基本概念，适合初学者入门。 2. MATLAB编程基础教程 - 学习如何使用MATLAB进行数据处理、仿真等操作。 3. LaTeX排版指南 - 掌握论文写作格式，确保报告的专业性。 4. 线性代数及其应用 - 数学建模中不可或缺的工具书之一。 5. 概率论与数理统计教程 - 数据分析的基础知识必备书籍。 6. 最优化方法及实例解析 - 学习如何求解实际问题中的最值问题。 7. 统计学习方法（或机器学习）- 了解最新的数据分析技术，为模型提供新的思路和解决方案。 8. 数学建模案例精选集 - 可以通过具体例子来理解数学建模的过程与技巧。 #### 进阶阅读： 9. 物理原理在工程技术中的应用 - 针对近年来国赛A题多涉及物理问题的情况，这本书有助于拓宽知识面和视野。 10. MATLAB神经网络案例分析 - 学习如何利用MATLAB实现各种先进的算法模型。 11. SAS统计分析实用宝典 - 如果你感兴趣于大数据处理领域的话，可以参考此书了解SAS软件的使用方法及其在数据分析中的应用。 12. R语言实战 - 与SAS类似但免费开源的数据科学工具。 ### 推荐网站： - 数学中国论坛：一个专注于数学建模交流分享的专业社区。 - LaTeX中文区：提供LaTeX相关技术咨询和学习资源。 - CNKI、维普网等数据库平台，可以获取到大量的学术论文和技术报告资料支持研究工作开展； - Bing学术搜索 - 用于查找外文文献的搜索引擎； - 赛氪网：报名参加各类数学建模比赛的重要入口之一； - COMAP官网：美赛官方渠道，发布最新信息和规则变动通知；通过以上书籍与网站资源的学习利用可以大大提升参赛者的理论水平以及实战能力，在比赛中取得更好的成绩。

2017年全国数学建模竞赛优秀论文

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本论文集收录了2017年度全国大学生数学建模竞赛中的获奖作品，展示了参赛者运用数学方法解决实际问题的能力和创新思维。该文档是数学建模2017年高教杯的优秀论文，仅供交流学习使用。

2017年全国数学建模竞赛优秀论文

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该文集收录了在2017年度全国数学建模竞赛中脱颖而出的优秀论文。每篇论文均展示了参赛者们对复杂问题的独特见解与创新解决方案，体现了当代大学生卓越的数学应用能力和团队合作精神。 2017年全国大学生数学建模竞赛的优秀论文均为获奖作品，主要涵盖了A题和B题。

2017年美国数学建模竞赛优秀论文

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该文集收录了在2017年度美国大学生数学建模竞赛中荣获优异成绩的参赛队伍所提交的部分优秀论文。这些作品展示了参赛者们卓越的问题解决能力、创新思维及团队协作精神，旨在为全球范围内对数学建模感兴趣的师生提供学习和参考价值。 2017年美国大学生建模竞赛优秀论文包括A、B、C、D、E、F六类，每类各有3篇。

2021年全国数学建模竞赛题目及优秀论文

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本资料集收录了2021年度全国大学生数学建模竞赛题目，并精选展示了其中部分获奖团队撰写的优秀论文，旨在为参赛者提供学习参考。大家好！我分享一系列精选的数学建模优秀论文资料，希望这些资料能够成为您学习和探索数学建模领域的宝贵资源。在此，我们诚挚地邀请您积极下载这些资料，与我们一起深入挖掘数学的奥秘。这些论文资料涵盖了数学建模的多个领域，包括但不限于线性代数、微积分、概率论与数理统计、最优化方法等。每一篇论文都经过精心挑选，具有很高的学术价值和实用意义。无论您是数学建模的初学者还是资深研究者，都能在这些资料中找到对自己有益的内容。我相信，这些论文资料不仅能够帮助您提高数学建模的能力，更能够激发您对数学的兴趣和热爱。通过深入阅读和思考这些论文，您将能够拓展自己的数学视野，提升自己的思维能力和解决问题的能力。为了方便您的下载和学习，我已经将这些论文资料整理成了电子版，并提供了详细的下载指南，以便于您快速、准确地获取所需内容。最后，我希望您能够充分利用这些论文资料，与我一起探索数学的无穷魅力。如果您在使用过程中有任何问题或建议，请随时联系我，我们将竭诚为您服务。

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。

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