花店网站建设毕设介绍,wordpress批量导入txt,网站开发建设招聘要求,石家庄网站建设燕杰如下为C君的2023亚太杯数学建模竞赛#xff08;亚太赛#xff09;选题建议初步分析#xff1a;
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如下为C君的2023亚太杯数学建模竞赛亚太赛选题建议初步分析
提示DS C君认为的难度CAB开放度ABC。
以下为ABC题选题建议及初步分析
A题Image Recognition for Fruit-Picking Robots水果采摘机器人的图像识别
A题是图像识别类题目具体的我们需要从图像中识别出水果。题目中写了在复杂、无结构的果园环境中现有的大多数机器人都无法准确识别障碍物如叶遮挡、树枝遮挡、果实遮挡、混合遮挡等如果直接采摘苹果而没有根据实际场景做出准确判断则有很高的损坏果实的风险甚至会对采摘手和机械臂造成伤害。这说明在做识别后还需进行一定的判断决策需要针对不同的遮挡情况判断是否需要直接采摘苹果这需要我们做风险评估模型。
这道题目是典型的图像处理建模类题目推荐学过图像处理、深度学习的相关同学选择最好学过CNN、YOLO这些相关的算法从而准确地对已标注的水果图像进行特征分析和提取建立识别率高、速度快、精度高的苹果图像识别模型并对图像进行数据分析如自动计算图像中苹果的数量、位置、成熟度、估计苹果的质量等。计算机等相关专业的同学可以选择此题此题的开放性较低存在最优解/最优解区间的难度适中针对学过的同学来说。 B题Microclimate Regulation in Glass Greenhouses玻璃温室的小气候调控
乍一看这道题目是环境政策类题目题目说到了如何对温室风机进行优化以获得合适的风速和温度并提高它们的均匀性是当前玻璃温室设计中需要解决的重要问题。所以这道题目的核心应该也是解决这个问题。
然后题目详细介绍了玻璃温室的物理特性在看完题目后这道题目是明显的物理建模类题目通常每次比赛这道题目都是难度偏大的在这里我只推荐物理、自动化等相关专业同学选择需要有较高的物理和推导能力还需要查阅大量文献。这道题目开放度适中难度较大 C题The Development Trend of New Energy Electric Vehicles in China中国谈新能源电动汽车的发展趋势
这道题就是很多同学在训练的时候经常做的题目类型了属于大数据、数据分析类题目同时也是团队擅长的题目。需要一定的建模能力和其他赛事赛题类型类似建议大家各个专业均可进行选择。
题目需要对中国新能源电动汽车发展做一定的评价和建模以及一些关于新能源车的各种相关问题这道题目的题量还是较大的和美赛差不多了。要主要的是这道题目是没有给数据的需要我们自己去找数据然后对自己找的数据进行分析这也加大了一定的工作量和论文间的区分性建议选题本题的大家第一天白天重点放在找数据上这决定了论文和建模的上限后续我们也会优先对本道题目进行分析。
里方案考虑的因素尽量越多越好有关指标的定义是关键大家可以一开始想尽量多的指标然后在后面可以进行相关性分析等算法对很多的指标进行降重。
这里推荐的算法为拟合类算法和评价类算法。拟合类推荐
最小二乘法Least Squares Method通过最小化观测值与拟合曲线之间的差距来进行拟合适用于线性和非线性问题。
多项式拟合Polynomial Fitting将数据拟合为一个多项式函数可以通过最小二乘法或牛顿插值法等方法实现。
线性回归Linear Regression通过拟合一个线性模型来描述观测值与预测变量之间的关系可以使用最小二乘法来求解模型参数。
非线性回归Nonlinear Regression通过拟合一个非线性模型来描述观测值与预测变量之间的关系通常需要使用迭代优化算法进行求解如Levenberg-Marquardt算法。
曲线拟合Curve Fitting将数据拟合为一条曲线可以使用多种拟合函数如指数函数、对数函数、幂函数等。
插值法Interpolation通过已知数据点之间的插值来估计未知数据点的值常见的插值方法有拉格朗日插值、牛顿插值、样条插值等。
核函数回归Kernel Regression通过使用核函数对数据进行加权平滑处理来实现对非线性关系的拟合。
非参数回归Nonparametric Regression不依赖于事先设定的函数形式而是根据数据的分布进行拟合常见的方法有局部加权回归、核密度估计等。评价类算法比如灰色综合评价法、模糊综合评价法对各个指标建立联系。
有几问和时间序列相关所以推荐大家使用一些时间序列算法比如ARIMA等。
由于这篇是选题建议详细思路可以看我的后续文章/视频。就不赘述了。数据集怎么分析可视化代码什么的后续会更新。这道题目开放度较高难度较易是本次比赛获奖的首选题目。推荐所有专业同学选择门槛较低且开放度也相对较高。 其中各题目思路、代码、讲解视频、论文及其他相关内容可以点击下方群名片哦
