数学建模常用算法第2页

【2024国赛A题】A题“板凳龙” 闹元宵思路+代码+论文

⛄一、思路与参考代码点击下方，即可订阅专栏2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛）1：订阅此专栏，即可见解题思路+参考代码+参考论文+一次付费+持续更新！2：订阅此专栏，即可获得

Matlab领域·2025-02-25 05:34

2011年国赛高教杯数学建模A题城市表层土壤重金属污染分析解题全过程文档及程序

2011年国赛高教杯数学建模A题城市表层土壤重金属污染分析随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。

数模竞赛Paid answer·2025-02-25 05:04

深度学习面试八股文——决战金三银四

涵盖深度学习八股文和常用算法、模型，包括深度学习基础知识，前向传

Good Note·2025-02-25 00:02

C语言常用算法归纳，零基础小白赶紧学起来！

文章目录C语言常用算法归纳一、基本算法1.交换2.累加3.累乘二、非数值计算常用经典算法1.穷举2.排序（1）冒泡排序（2）选择排序三、数值计算常用经典算法1.级数计算2.一元非线性方程求根（1）牛顿迭代法

浪里个浪的1024·2025-02-23 23:04

基于动态规划与0-1整数规划模型的多阶段生产决策问题研究

通过数学建模与模拟，为企业的生产提供了科学有效的生产决策依据，降低生产成本并优化资源配置。针对问题一，主要解决两个问题：一是需要设计一个最

NovakG_·2025-02-22 20:38

数学建模基础训练-1：概念解析

文章目录数学建模基础训练-1：概念解析问题一：如何找到“概念”？问题二：如何全面理解概念的基础含义？问题三：如何深刻理解概念并作出创新点发掘？

MPCTHU·2025-02-18 09:44

OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）

一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar

WHCIS·2025-02-17 08:35

2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗？

全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-16 18:17

2023年研究生数学建模竞赛优秀论文汇总

网络信道接入机制建模B题：DFT类矩阵的整数分解逼近：解析与优化方法C题：大规模创新类竞赛评审方案研究D题：区域双碳目标与路径规划研究E题：出血性脑卒中临床智能诊疗模型的建立F题：强对流降水临近预报收集的历年研究生数学建模竞赛代码

Xiaoxll12·2025-02-14 18:05

DataWhale 数学建模导论学习笔记（第一章）

要点：利用Python作为计算工具帮助解决数学模型。一、前期准备工作1.AnacondaNavigator帮助安装了NumPy所需的功能包。2.通过Jupyter_Lab,可以直接测试代码运行的结果。3.通过vscode可以修改文本并即时看到预览结果，解决一些符号、公式、表格显示不正常的问题。4.这也是我第一次使用CSDN记录自己的学习笔记。二、进入第一章正题解析方法与几何建模：1.前面的向量和矩

ryanYu_127·2025-02-13 12:50

第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究

目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.

格图素书·2025-02-13 12:13

Datawhale数学建模导论课程第八章学习心得(I)一时间序列与投资模型

学习链接：Datawhale数学建模教程Descriptionhttps://datawhalechina.github.io/intro-mathmodel/#/CH8/%E7%AC%AC8%E7%AB

星.惜尘·2025-02-13 11:40

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

引言插值是数学建模与数据分析中的核心技术，广泛应用于信号处理、图像重建、地理信息系统等领域。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略

引言在实际问题中，动态过程的瞬时性态往往难以直接分析，而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。本章介绍如何通过微分方程稳定性理论，结合再生资源管理、种群竞争等案例，分析系统的平衡点及稳定性，为实际决策提供数学依据。一、微分方程稳定性理论1.1基本概念自治系统：若微分方程组不显含时间变量ttt，则称为自治系统。例如：dxdt=F(x)\frac{dx}{dt}=F(x)dtdx=F(x)非自治系统可通

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度，提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”，推荐需引进教练的国家及项目组合。挑战：历史数据跨度长（1896–2024），需处理国家演变（如苏联解体）。教练数据稀疏，需设计间接指标衡量其影响。新兴项目（如滑板

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数。使用方向：单向或双向通行。同时使用人数：高峰时段的并行使用者数量。年龄与修复历史：楼梯的建造时间及是否经过修复。材料来源：验证材料是否与已知采石场或木材来源匹配。核心挑战：数据采集

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

Unity 打造游戏资源加密解密系统详解

常用算法:AES、DES1.2非对称加密优点:安全性高，密钥管理方便。缺点:加密解密速度慢，不适合加密大量数据。常用算法:RSA1.3混合加密结合对称加

Clank的游戏栈·2025-02-13 02:55

python实现线性规划数学建模代替matlab

要解决的问题如图所示importnumpyasnpfromscipyimportoptimizez=np.array([2,3,1])a=np.array([

Leowner·2025-02-10 21:30

整理好的java面试八大常用算法

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。文中整理了八大常见的排序算法，冒泡排序、选择排序、快速排序、插入排序、堆排序、希尔排序、归并排序和基数排序的简单思想，每种算法配有动图分析和相应的java代码，为了方便有缘人进一步地了解各种算法，本文也附上了相应算法详细介绍的链接地址。在本文的文末，对这八种排序算法的稳定性，时间复杂度和排序算法的大致选择做了一个简单的总结。（本文的动图转载

m0_74825718·2025-02-09 04:36

第一章架构师之路 ---- 数据结构与算法

第一章架构师之路----数据结构与算法文章目录第一章架构师之路----数据结构与算法前言一、数据结构与算法的重要性二、算法1.定义2.五大特征3.设计原则4.度量指标5.常用算法三、数据结构1.数据的逻辑结构

天书五卷·2025-02-08 08:37

数学建模与MATLAB实现：无约束优化

无约束优化是数学建模中的一个重要问题，广泛应用于工程、经济、管理等领域。本文介绍了无约束优化的基本思想、常用算法，并重点讲解了如何使用MATLAB求解无约束优化问题。

青橘MATLAB学习·2025-02-08 06:22

数学建模与MATLAB实现：线性规划

线性规划是数学建模中常用的一种优化方法，广泛应用于资源分配、生产计划、投资决策等领域。

青橘MATLAB学习·2025-02-07 08:31

多元线性回归模型：理论、应用与数学建模实例

引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具，它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。

小柒笔记·2025-02-06 03:12

基于联合概率密度与深度优化的反潜航空深弹命中概率模型研究摘要

前言：项目题材来自数学建模2024年的D题，文章内容为笔者和队友原创，提供一个思路。摘要随着现代军事技术的发展，深水炸弹在特定场景下的反潜作战效能日益凸显，如何最大化的发挥深弹威力也成为重要研究课题。

終不似少年遊*·2025-02-05 04:57

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

深度学习基础：学习深度学习的基本原理和常用算法，

程序员辣条·2025-02-04 16:57

蓝桥杯常用算法——排序算法

排序算法自定义算法函数冒泡排序选择排序插入排序快速排序希尔排序归并排序基数排序堆排序计数排序桶排序自定义算法函数冒泡排序时间复杂度：O(n^2)冒泡排序是一种严格的稳定排序算法，它不改变序列中相同元素之间的xiang’svoidmpSort(inta[],intsize){for(inti=size-1;i>0;--i){for(intj=0;ja[j+1]){intt=a[j];a[j]=a[j

图灵贼灵·2025-02-04 14:42

基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客

公众号：数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接（SSH）二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2

qq742234984·2025-02-04 04:17

数模测评：doubao1.5＞deepseek-v3＞gpt-o1

gpto1、doubao1.5、deepseek测评测试方式：上传美赛六道题目文件直接提问以下5句话：这是一道数学建模题目，请做下问题重述请给出每一个问题的思路针对每个问题推荐前沿算法建立第一问数学模型编写第一问数学模型的程序

您好啊数模君·2025-02-03 00:29

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度

天波烟客00·2025-02-02 14:52

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率，先验知识越准，结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒，缺乏解释性支持

kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。

Matlab机器学习之心·2025-02-02 13:13

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这

2401_84239830·2025-02-02 13:41

PYTHON 常用算法 33个

文章目录冒泡排序（BubbleSort）选择排序（SelectionSort）插入排序（InsertionSort）快速排序（QuickSort）归并排序（MergeSort）堆排序（HeapSort）计数排序（CountingSort）基数排序（RadixSort）桶排序（BucketSort）希尔排序（ShellSort）二分查找（BinarySearch）线性查找（LinearSearch）

trust Tomorrow·2025-02-02 09:44

2025美赛数学建模F题：网络安全强大——思路+代码+模型

详细思路更新见文末名片2025ICM问题F:网络安全强大？背景：我们世界的更多部分已经通过现代技术的奇迹互联起来。尽管这种在线连接性提高了全球生产力，并使世界变得更小，但它也增加了我们个人和集体在网络犯罪方面的脆弱性。网络犯罪之所以难以应对，原因有很多。许多网络安全事件跨越国界，使得调查和起诉这些犯罪时的管辖问题变得复杂。此外，许多机构，如投资公司，宁愿支付赎金而不报告被黑客攻击，避免让客户和潜在

灿灿数模分号·2025-02-02 02:02

2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析，思路+模型+代码

2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析,思路+模型+代码，详细更新见文末名片一、问题A：测试时间：楼梯的恒定磨损（ArchaeologicalModeling）适合专业：考古学、历史学、数学、

灿灿数模分号·2025-02-02 02:01

2025美赛美国大学生数学建模竞赛C题思路分析完整论文（45页）（含模型，可运行代码，运行结果）

2025美赛数学建模竞赛C题思路分析完整论文目录摘要一、问题重述二、问题分析三、模型假设四、模型建立与求解4.1问题14.1.1问题1思路分析4.1.2问题1模型建立4.1.3问题1样例代码（仅供参考）

小文数模·2025-02-01 21:27

变分法实例详解：从最速降线到一般泛函的Mathematica验证

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档变分法实例详解：从最速降线到一般泛函的Mathematica验证一、最速降线问题：旋轮线的诞生1.问题背景2.数学建模3.Mathematica

繁星不语有限元学习·2025-02-01 21:23

2025美赛数学建模c题思路+模型+代码分享！非机构不卖课（12：51已更新完善Q1模型的代码）

2025MCMC题思路分析中文版题目翻译在这里先不放了，重点说一下我和队友讨论出来的一个简单思路。题目背景信息排名、金牌、奖牌数量：奥运会奖牌榜的核心指标。奖牌预测方法：强调基于参赛运动员名单而非历史奖牌数据进行预测。数据限制：模型和分析必须仅使用提供的五个数据文件，所以好好想想到时候伟大教练应该怎么考虑(data_dictionary.csv,summerOly_athletes.csv,sum

夜信431·2025-01-31 23:53

2025美赛数学建模C题模拟预测！用于大家练手模拟！

完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。

灿灿数模·2025-01-31 23:23

2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问

本文为个人解题笔记，仅供参考学习。本文C题的第一问。其他问题均在本专栏内，订阅一次，全部可见。文章目录问题1解题全流程解题完整过程：建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3主办国优势分析3.模型建立3.1奖牌数预测模型3.2奖牌首次获得预测模型3.3奖牌分布与赛事类型关联模型

步入烟尘·2025-01-31 23:50

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。

FFMXjy·2025-01-31 22:49

2025年数学建模美赛 A题分析（2）楼梯使用频率数学模型

2025年数学建模美赛A题分析（1）TestingTime:TheConstantWearOnStairs2025年数学建模美赛A题分析（2）楼梯磨损分析模型2025年数学建模美赛A题分析（3）楼梯使用方向偏好模型

youcans_·2025-01-31 12:44

【2025美赛ABCDEF】2025年美国大学生数学建模竞赛思路、代码更新中.....

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️美赛及概况1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版325年美赛资源下载3.12025美赛A题——楼梯的持续磨损3.22025美赛B题——管理可持续旅游3.32025美赛C题——奥运会奖牌榜模型3.42025美赛D题——通往更好城市的路线图3.52025美赛E

创新优化代码学习·2025-01-31 11:13

2025年美国大学生数学建模竞赛思路与源代码【2025美赛A题】

A题时间考验：楼梯的持续磨损石头是坚固永恒的象征，雕刻的岩石之所以被用作建筑材料，是因为它具有抗磨损的能力。尽管石头经久耐用，但它也并非不受磨损。人的毅力是最有韧性的东西之一。图1：长期使用后磨损不均的台阶示例。用于制作台阶的石材和其他材料会受到长期不断的磨损，而且这种磨损可能是不均匀的。例如，极其古老的寺庙和教堂的台阶可能会出现这样的情况：台阶中央的磨损程度大于台阶边缘的磨损程度，而且台阶的顶部

迎风斯黄·2025-01-31 11:13

2024年美国大学生数学建模竞赛思路与源代码【2024美赛A题】

B站账号，提前关注，会有直播：有为社的个人空间-有为社个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)题目：资源可用性和性别比例虽然有些动物物种没有通常意义上的雌雄性别之分，但大多数物种都是基本上不是雄性就是雌性。尽管许多物种在出生时的性别比例为1:1，但其他物种物种则偏离了均匀的性别比例。这就是所谓的适应性性别比例变异。例如美洲鳄孵卵巢的温度会影响其出生时的性别比例。灯鱼的作用十分复杂。在一些

迎风斯黄·2025-01-31 11:43

2025年美赛数学建模 MCM 问题A：测试时间：楼梯上的持续磨损详细解析和代码（持续更新中，matlab和python代码，2025美赛）

目录1.楼梯的使用频率分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：2.方向偏好分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：3.同时使用人数分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：4.楼梯的年龄推算问题描述：建模思路：方法：实现步骤：python代码matlab代码1.楼梯的使用频率分析问题描述：我们需要分析楼梯的使用频率，特别是通过楼梯的磨损来推断使用频率。磨损程度通常与使用频率成正比，磨损严重的地方表示

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术，例如图像处理、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）等，并结合不同的算法进行更深入的分析。1.数据预处理与