全国研究生数学建模比赛E题解答
2023研究生数学建模国赛e题
标题:指纹识别中的模式匹配算法研究摘要指纹识别作为一种常见的生物识别技术,在现代社会中得到广泛应用。
本文针对指纹识别中的模式匹配算法进行研究,探讨了传统的指纹特征提取和匹配算法的局限性,并介绍了一种基于深度学习的指纹识别算法。
通过对比实验,证明了基于深度学习的指纹识别算法在准确性和鲁棒性方面的优势。
本研究为指纹识别技术的进一步发展提供了一种新的思路和方法。
引言指纹作为一种独特的生物特征,具有不可伪造性和稳定性,因此在安全验证领域被广泛应用。
指纹识别的关键任务之一是通过模式匹配算法,实现指纹图像的识别和比对。
传统的指纹识别算法主要基于特征提取和匹配的两个步骤。
然而,传统算法在对指纹图像的光照、旋转和变形等干扰下,容易出现准确性和鲁棒性不足的问题。
因此,本文旨在通过研究和比较不同算法,探索指纹识别中的模式匹配算法的优化方案。
传统模式匹配算法传统的指纹识别算法通常采用Minutiae特征提取和匹配的方法。
Minutiae特征是指指纹图像中细小特征点的位置和方向信息,如脊线和分叉点等。
传统算法会首先对指纹图像进行预处理,包括图像增强和去噪等操作,然后提取Minutiae特征。
特征提取通常通过对指纹图像进行滤波和边缘检测等操作,以获取特征点的位置和方向信息。
提取得到的Minutiae特征会被转换为可比较的特征向量,并用于后续的模式匹配。
传统的模式匹配算法通常基于相似性度量,如欧氏距离、曼哈顿距离等,来计算待比对指纹图像和数据库中指纹图像的相似性。
然而,传统算法在处理光照变化、旋转和变形等情况时,容易出现准确性下降的问题。
特别是在指纹图像质量较低的情况下,传统算法的准确性更加有限。
因此,为了提高指纹识别算法的性能,需要引入更加高级的算法模型。
基于深度学习的指纹识别算法近年来,深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的突破,在指纹识别中也引起了研究者的广泛关注。
基于深度学习的指纹识别算法通常采用卷积神经网络(CNN)作为基本模型。
2023数学建模e题解法
2023数学建模E题是关于“数字经济发展水平评价与比较”的问题,需要我们利用给出的数据,建立数学模型来评价和比较不同地区的数字经济发展水平。
首先,我们需要对数字经济发展水平进行量化。
根据题目给出的数据,我们可以选取一些关键指标,如:互联网用户数、移动电话普及率、人均GDP、人均可支配收入等,来构建一个综合评价指标体系。
接下来,我们可以利用主成分分析法(PCA)对各地区的数字经济发展水平进行评价。
主成分分析法是一种常用的多元统计分析方法,它可以通过对多个指标进行降维处理,提取出主要成分,从而简化数据结构并揭示数据内在的规律。
具体步骤如下:
数据标准化:将各个指标的数据进行标准化处理,消除量纲和数量级的影响。
计算相关系数矩阵:计算各指标之间的相关系数矩阵。
计算特征值和特征向量:计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。
确定主成分:选取特征值大于1的主成分,并确定每个主成分的贡献率。
计算综合得分:根据每个主成分的贡献率,将各个主成分的得分加权求和,得到综合得分。
最后,根据综合得分对不同地区的数字经济发展水平进行比较和排序。
如果需要更深入的分析,还可以进一步探究各地区数字经济发展水平的差异原因,提出相应的政策建议。
需要注意的是,由于题目给出的数据量较大,需要进行大量的数据处理和分析工作,因此需要使用编程语言或软件来实现上述算法。
常用的编程语言包括Python、R等,常用的数据处理和分析软件包括Excel、SPSS等。
全国研究生数学建模比赛E题解答
2015年全国研究生数学建模比赛E题解答参赛密码(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛学校参赛队号队员姓名参赛密码(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛题目数控加工刀具运动的优化控制摘要:本文基于计算机数控系统的工作原理,建立了刀具运动的优化控制模型,目的在于寻求机床刀具在单个坐标轴方向上的运动合理控制,从而增强机床运行的平稳性。
主要运用了S型曲线的加减速控制方法,建立了通用模型,该模型可通过已经设定的刀具加工路径,得出机床运动过程中任意一点的速度,从而验证所设定的符合加减速控制原理,得到最优的数控加工刀具的路径。
在该通用模型中,机床控制的加速度和速度都是连续变化的,因此通过渐变控制使机床运动按S型曲线式平稳变化,保证了速度的光顺及加速度的连续,提高了机床运动的平稳性,运用该模型,可以帮助寻找最优刀具路径,从而实现数控刀具加工的优化。
本论文的创新点在于模型适用范围广,突破了速度范围和加速度的限制不仅适用于S型曲线七阶段的加减速,而且适用于平稳性更强的五阶段和三阶段的S型曲线加减速控制路径。
论文中主要采用了力学分析建模、直线插补法建模和最优化方法建模。
在直线插补模型中,不论运行轨迹是直线还是曲线,刀具的运行都是按阶梯形路径行走,用步长乘以步数即可求得刀具的运行长度。
并且每一步长的增量均为分辨率,,∆∆∆,并且每个增量的长度均为分辨率的整数倍。
根据此原理,采x y z用直线插补法,建模可画出刀具沿轨迹的路径变化,在模型中输入刀具起点坐标和终点坐标即可求得刀具沿路径运行的长度。
对于问题一:根据问题二的相关提示,我们设定加工线型分别为正方形和八边形即转角分别为90°和135°,然后根据S型曲线的减加速控制方法,建立了力学分析模型,再运用牛顿第二定理和受力分析可得出速度变化特征。
分别对刀具在拐角为90°和135°处进行受力分析得到结果:转角为90°时的合力1.414F2>0.765F2(135°转角处的合力),所以当刀具经过90°转角时,速度变化大于135°转角的速度。
2023 研究生数模竞赛 e题
2023 研究生数模竞赛 E 题1.概述2023 年全国研究生数学建模竞赛(简称“研赛”)E 题是该次竞赛中的一道重要题目。
通过参与 E 题的解答,研究生将能够展示他们的数学建模能力、分析问题的能力以及解决实际问题的能力。
本文将对2023 年研究生数模竞赛 E 题进行深入分析和探讨,希望能够对解答该题提供一定的参考和指导。
2. E 题题目概述2023 年研究生数模竞赛 E 题具体内容如下:根据我国某地区近年来的空气质量监测数据,建立数学模型,预测未来一周的空气质量变化趋势。
数据包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 等污染物浓度的日监测数据,以及气温、湿度等相关气象数据。
通过分析相关因素,给出空气质量改善的建议和措施。
3. 解题思路针对以上题目,我们可以采取以下步骤进行解题:3.1 数据分析:对给定的空气质量监测数据进行详细的分析,包括数据的统计特征、趋势分析、相关性分析等,从中发现规律和规律性因素,并为建模提供依据。
3.2 建立数学模型:根据数据分析的结果,选择合适的数学模型,如时间序列模型、回归分析模型等,对未来一周的空气质量变化趋势进行预测。
3.3 给出改善建议:根据预测结果和相关因素的分析,给出空气质量改善的建议和措施。
4. 关键技术与方法在解答研究生数模竞赛 E 题时,需要掌握和运用一定的关键技术和方法,包括:4.1 数据分析方法:数据处理、数据清洗、数据可视化、统计分析等方法,用于对监测数据的分析和提取有用信息。
4.2 数学建模方法:时间序列分析、回归分析、神经网络等数学建模方法,用于建立空气质量变化趋势的预测模型。
4.3 空气质量改善方法:环境保护、减排措施、治理技术等方法,用于给出空气质量改善的建议和措施。
5. 解题策略解答研究生数模竞赛 E 题时,需要有一定的解题策略,包括:5.1 综合分析:对监测数据进行全面综合的分析,充分挖掘其中的信息和规律,为建模和预测提供充分的依据。
2023数学建模国赛e题解析
2023数学建模国赛e题解析作为数学建模爱好者,我对2023数学建模国赛的e题非常感兴趣。
本次国赛的e题是一个非常具有挑战性和实用性的问题,需要参赛者充分发挥数学建模的技能和创造力。
在这篇文章中,我将对2023数学建模国赛的e题进行全面的解析和讨论,希望能够为大家深入理解这个题目并提供一些思路和启发。
我也会共享一些我个人对这个题目的看法和理解。
让我们来仔细看一下2023数学建模国赛的e题。
这个题目涉及到了实际生活中的一个问题,其核心是如何利用数学建模的方法,研究和预测某一特定领域的现象。
在这个题目中,参赛者需要分析和解释一个特定的实际场景,找出其中的规律和变化趋势,并提出相应的数学建模方法和解决方案。
这需要参赛者具备较强的数学知识、逻辑思维能力和数据分析能力。
在解答这个题目时,首先需要对题目所述的实际场景进行充分的了解和分析。
这包括收集和整理相关的数据和信息,探究该领域的发展历程和现状,以及分析其中的规律和特点。
只有对实际场景有一个全面而深入的了解,才能更好地进行数学建模和分析。
一般来说,解答这种数学建模的题目需要从建模的过程和方法、模型的有效性和适用性、结果的分析和预测等方面来展开讨论。
可以通过梳理建模的逻辑和步骤,详细阐述参赛者如何将实际问题转化为数学模型,并对模型进行合理简化和假设。
可以对建立的模型进行分析和求解,探讨模型的有效性与适用性,提出相应的改进和优化意见。
结合实际问题,对模型的结果进行分析和预测,展示数学建模在解决实际问题中的应用和价值。
对于2023数学建模国赛的e题,个人认为可以从以下几个方面展开讨论:- 1.建模过程和方法:参赛者在解答这个题目时,需要充分展现自己的数学建模能力和创造力。
他们需要通过合理的数学方法,将实际问题进行数学化处理和建模。
在这个部分,可以详细阐述参赛者的建模思路和方法,以及相应的模型假设和参数选择。
- 2.模型的有效性和适用性:建立数学模型是为了更好地理解和解决实际问题。
2023数学建模国赛e题解析
2023数学建模国赛e题解析2023数学建模国赛E题解析本文将对2023数学建模国赛E题进行解析,为了保护题目的原始性,我们不会出现具体题目的链接,但会通过描述方式帮助读者理解相关的考点和解题思路。
首先,我们先介绍一下这道题目的背景和要求。
这道题目是关于某个大型交通枢纽的出租车调度问题。
题目给出了该交通枢纽一天中不同时间段的客流量数据,以及出租车司机的行车速度和等待时间等信息。
要求我们设计一个合理的出租车调度方案,使得在满足所有乘客的出行需求的情况下,最大程度地减少乘客等待时间和出租车空驶时间,并计算出最优方案下的总等待时间和总空驶时间。
在解题过程中,我们需要综合运用数学建模相关的知识和技巧。
首先,我们可以根据题目给出的客流量数据,通过概率和统计的方法,对不同时间段的客流量进行分析和预测。
这样可以帮助我们判断哪些时间段的乘客较多,从而为后续的调度方案提供参考依据。
其次,我们需要运用运筹学的思想和方法,构建数学模型来描述出租车调度问题。
其中,可以采用图论的思想,将交通枢纽看作一个有向图,把乘客需求和出租车的位置看作图中的节点,把出租车的行程看作图中的边。
通过求解图中的最短路径问题,我们就可以得到最优的出租车调度方案,以最短的时间满足乘客的需求。
同时,在建模过程中,我们还需要考虑乘客的等待时间和出租车的空驶时间,并设计相应的目标函数来优化这些指标。
进一步地,我们可以运用优化算法来求解所建立的数学模型。
其中,常见的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。
在实际操作中,我们可以采用逐步求解的策略,先求解模型的线性部分,再逐步引入非线性的约束条件,最终求解出最优的出租车调度方案。
最后,我们还可以通过误差分析和灵敏度分析,对所得到的最优方案进行评估和优化。
误差分析可以帮助我们判断所建立的数学模型的准确性和可靠性,进一步完善模型;而灵敏度分析可以帮助我们判断各个参数的变化对最优方案的影响程度,以及对决策的稳定性和鲁棒性的影响。
2023数学建模竞赛e题
数学建模竞赛e 题一、单选题1.要得到函数2sin x y e =的图像,只需将函数cos2x y e =的图像( )A .向右平移4π个单位B .向右平移2π个单位C .向左平移4π个单位D .向左平移2π个单位2.命题:00x ∃≤,20010x x -->的否定是( )A .0x ∀>,210x x --≤B .00x ∃>,20010x x -->C .00x ∃≤,20010x x --≤D .0x ∀≤,210x x --≤3.定义区间[]()1212,x x x x <的长度为21x x -,已知函数||2x y =的定义域为[,]a b ,值域为[1,2],则区间[,]a b 的长度的最大值与最小值的差为( )A.1B.2C.3D.124.袋中有2个白球,2个黑球,若从中任意摸出2个,则至少摸出1个黑球的概率是( )A .16B .13C .34D .56 5.tan 3π=( )A .3B .3C .1D 36.已知函数()f x 的定义域为[0,2],则(2)()1f x g x x =-的定义域为( )A.[)(]0,11,2B.[)(]0,11,4C.[0,1)D.(1,4]7.在三棱锥B ACD -中,若AB AC AD BC BD CD =====,则异面直线AB 与CD 所成角为( )A .30°B .60°C .90°D .120°8.“1<x <2”是“x <2”成立的A.充分不必要条件B.必要不充分条件C.充分必要条件D.既不充分也不必要条件9.已知集合{}3,1,0,2,3,4A =--,{|0R B x x =≤或3}x >,则A B =( )A.∅B.{}3,1,0,4--C.{}2,3D.{}0,2,310.下列计算正确的是A.()22x y x y +=+B.()2222x y x xy y -=-- C.()()2111x x x +-=- D.()2211x x -=-11.2020年,一场突如其来的“肺炎”使得全国学生无法在春季正常开学,不得不在家“停课不停学”.为了解高三学生居家学习时长,从某校的调查问卷中,随机抽取n 个学生的调查问卷进行分析,得到学生可接受的学习时长频率分布直方图(如下图所示),已知学习时长在[9,11)的学生人数为25,则n 的值为( )A .40B .50C .80D .100二、填空题12.定义在(1,1)-上的函数()f x 满足()()()1f x g x g x =--+,对任意的1212,(1,1),x x x x ∈-≠,恒有()()()12120f x f x x x -->⎡⎤⎣⎦,则关于x 的不等式(21)()2f x f x ++>的解集为( )。
2023研究生华为杯数学建模e题
2023研究生华为杯数学建模e题自20xx年起,华为杯数学建模竞赛已经成为了研究生数学领域的一项重要比赛。
每年,来自全国各高校的众多研究生都纷纷参加这一比赛,通过数学建模来解决实际问题。
本文将针对2023年华为杯数学建模竞赛的E题,探讨解决方案,为参赛选手提供参考。
1. 题目简介2023年华为杯数学建模E题是关于气象数据处理的问题。
给定一组气象观测数据,参赛选手需要利用这些数据来预测未来一段时间内的气象状况。
具体而言,参赛选手需要完成以下任务:(1)对给定的气象观测数据进行分析和处理;(2)建立数学模型来预测未来一段时间内的气象状况;(3)根据模型的预测结果,给出合理的建议或决策。
2. 数据分析与处理在开始建立数学模型之前,我们首先要对给定的气象观测数据进行分析和处理。
这个过程可以包括以下几个步骤:(1)数据清理和预处理:对于存在缺失值或异常值的数据,需要进行清理和处理,确保数据的准确性和完整性;(2)数据可视化分析:通过绘制图表或图像,对气象观测数据进行可视化分析,探索数据的分布、趋势和周期性等特征;(3)特征提取与选择:根据数据分析的结果,选择合适的特征变量,作为建立数学模型的输入参数。
3. 建立数学模型基于对气象观测数据的分析和处理,我们可以建立数学模型来预测未来一段时间内的气象状况。
在选择数学模型时,需要考虑以下几个因素:(1)模型的类型:根据问题的具体要求,选择适合的数学模型,如线性回归模型、时间序列模型等;(2)模型的参数和变量:确定模型的参数和变量,将清理和处理后的数据作为输入,建立数学模型方程;(3)模型的评估与优化:通过模型的评估指标,如均方根误差(RMSE)或相关系数(R-squared),对模型进行优化和调整。
4. 模型预测与决策利用建立好的数学模型,我们可以进行未来气象状况的预测。
根据模型的预测结果,我们可以给出一些决策或建议,如未来一段时间内的气温变化趋势、天气状况等。
2023研究生数学建模国赛e题
2023研究生数学建模国赛e题一、概述自20世纪80年代以来,数学建模作为一门重要的交叉学科逐渐成为数学、计算机、工程、管理等学科之间的重要桥梁,对于促进科学技术进步和经济社会发展起到了重要的作用。
而作为数学建模能力的考核和培养,各种数学建模竞赛也逐渐兴起。
本文将重点介绍2023年研究生数学建模国赛e题的相关内容。
二、赛题背景2023年研究生数学建模国赛的e题是一个与实际问题相关但又具有一定抽象性的题目,旨在考察参赛者在数学建模实际应用中的综合分析和解决问题的能力。
赛题背景与相关问题如下:1.题目背景描述题目背景描述了一个与生活相关的实际问题,如社会经济、环境保护、资源管理等方面的案例,并对于该问题的背景进行了详细的描述,为解决问题提供了一个清晰的背景场景。
2.问题提出在题目的问题提出部分,通常会含有一些与实际问题相关的数据或信息,考生需要根据提供的信息,建立相应的数学模型,分析问题和提出解决方案。
三、解题思路解题思路是解答研究生数学建模国赛e题的关键,通常需要从数据收集、问题建模、模型求解和结果分析等方面入手,全面深入地分析问题。
一般来说,解题思路可以分为如下几个方面:1.数据分析首先需要对于问题相关的数据进行分析,包括数据的来源、合理性、可靠性等方面,对于数据的特点和规律进行初步的分析。
2.问题建模在对数据进行分析的基础上,需要根据实际问题,将问题进行建模,确定问题的数学表达方式,并且选择合适的数学模型,考虑模型的逼近性和实际应用的可行性。
3.模型求解在建立数学模型的基础上,需要进行模型的求解过程,使用相应的数学方法和工具,对模型进行求解,并且验证模型的合理性和可行性。
4.结果分析最后需要对于模型的求解结果进行深入的分析,结合实际问题,给出相应的结论和建议,对于模型的适用性和局限性进行进一步的讨论。
四、参赛注意事项在参加研究生数学建模国赛e题时,需要注意以下几个方面:1.时间规划研究生数学建模国赛通常具有一定的时间限制,需要合理安排比赛期间的时间,包括解题思路的确定、模型建立和求解、结果分析和撰写报告等环节。
2023年研究生数学建模竞赛e题k-means聚类
2023年研究生数学建模竞赛e题k-means聚类一、概述研究生数学建模竞赛一直是我国研究生数学教育中的重要组成部分,对于培养学生的数学建模能力和创新思维起到了至关重要的作用。
2023年研究生数学建模竞赛的e题涉及到k-means聚类问题,k-means聚类作为一种经典的数据聚类方法,具有广泛的应用价值和理论研究意义。
本文将对2023年研究生数学建模竞赛e题k-means聚类进行深入分析和讨论。
二、k-means聚类的原理和算法1. k-means聚类的原理k-means聚类是一种基于样本的无监督学习方法,其原理是将n个样本分成k个簇,使得每个样本点都属于离它最近的均值所对应的簇。
具体而言,k-means聚类的目标是最小化簇内点与簇中心的距离的平方和,即最小化目标函数:\[J = \sum_{i=1}^{k}\sum_{x∈C_i}||x-μ_i||^2\]其中,μ_i是第i个簇的均值向量,C_i是第i个簇的样本集合。
2. k-means聚类的算法k-means聚类的算法主要包括以下几个步骤:1)初始化簇中心:随机选择k个样本点作为初始的簇中心。
2)分配样本点:对每个样本点,计算其与各个簇中心的距离,并将其分配到离它最近的簇中心所对应的簇。
3)更新簇中心:对每个簇,重新计算其均值向量作为新的簇中心。
4)重复步骤2和步骤3,直至簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
三、k-means聚类的应用领域k-means聚类作为一种简单而有效的聚类方法,在各个领域中都有着广泛的应用,主要包括但不限于以下几个方面:1. 图像分割:将图像中相似的像素点聚类到同一簇,从而实现图像的分割和分析。
2. 文本聚类:将文本数据按照其语义和主题进行聚类分析,用于信息检索和文本分类。
3. 生物信息学:基因序列、蛋白质结构等生物学数据的聚类分析。
4. 社交网络分析:对社交网络中的用户行为、关系等进行聚类研究,挖掘其中的规律和特征。
2023 研究生数学建模大赛e题解析
2023研究生数学建模大赛e题解析随着科技的不断发展,数学建模已经成为了现代科学研究和工程技术领域中不可或缺的重要手段。
而在研究生阶段,参加数学建模比赛更是锻炼自身能力、提高团队协作能力的绝佳机会。
今天,我们就来对2023年研究生数学建模大赛的e题进行解析,希望能够对大家有所帮助。
一、了解题目e题的题目简介如下:“某装备制造企业研发了一种新型战术导弹,并希望通过eBay等电子商务评台将该导弹出售给全球各国的对外军事合作单位。
该企业除了将新导弹的参数推送到eBay评台外,还需要制定一种出售策略,该策略需满足企业的利润最大化目标,并考虑到目标市场对导弹参数的需求不同,以及不同国家的政策法规等约束条件。
请你们为该企业制定一种出售策略。
”二、解题思路1. 确定目标我们需要明确企业的利润最大化目标。
在制定出售策略的过程中,我们需要充分考虑这一目标,从而帮助企业在电子商务评台上取得最大收益。
2. 分析市场需求不同国家的对外军事合作单位对导弹参数的需求会有所不同,因此我们需要通过调研和数据分析,了解各个目标市场的需求特点。
只有充分了解市场需求,才能更好地制定出售策略。
3. 考虑政策法规在制定出售策略的过程中,我们还需要考虑不同国家的政策法规对导弹出售的影响。
只有合理考虑这些约束条件,才能避免因政策法规问题而导致的不必要损失。
三、解题步骤1. 数据收集我们需要收集各个目标市场的导弹需求数据,包括对导弹参数的具体要求、价格敏感度等信息。
还需要了解不同国家的政策法规,明确导弹出售的相关限制。
2. 制定数学模型在收集了足够的数据后,我们可以开始构建数学模型。
模型的构建需要考虑利润最大化目标、市场需求特点以及政策法规约束等因素,确保模型的科学性和合理性。
3. 模型求解有了数学模型之后,我们可以利用相应的数学工具和方法对模型进行求解,得出最优的出售策略。
在这一过程中,需要充分考虑目标市场的实际情况和特点,确保出售策略的可行性和有效性。
2021年中国研究生数学建模竞赛E题信号干扰下的超宽带(UWB)精确定位问题思路参考代码
2021年中国研究⽣数学建模竞赛E题信号⼲扰下的超宽带(UWB)精确定位问题思路参考代码2021年中国研究⽣数学建模竞赛E题信号⼲扰下的超宽带(UWB)精确定位问题⼀、背景UWB(Ultra-Wideband)技术也被称之为“超宽带”,⼜称之为脉冲⽆线电技术。
这是⼀种⽆需任何载波,通过发送纳秒级脉冲⽽完成数据传输的短距离范围内⽆线通信技术,并且信号传输过程中的功耗仅仅有⼏⼗µW。
UWB因其独有的特点,使其在军事、物联⽹等各个领域都有着⼴阔的应⽤。
其中,基于UWB的定位技术具备实时的室内外精确跟踪能⼒,定位精度⾼,可达到厘⽶级甚⾄毫⽶级定位。
UWB在室内精确的定位将会对卫星导航起到⼀个极好的补充作⽤,可在军事及民⽤领域有⼴泛应⽤,⽐如:电⼒、医疗、化⼯⾏业、隧道施⼯、危险区域管控等。
UWB更多应⽤场景请参见[4—6]。
UWB的定位技术有多种⽅法,本⽂仅考虑基于飞⾏时间(Time of Flight, TOF)的测距原理,它是UWB定位法中最常见的定位⽅法之⼀。
TOF测距技术属于双向测距技术,其通过计算信号在两个模块的飞⾏时间,再乘以光速求出两个模块之间的距离,这个距离肯定有不同程度的误差,但其精度已经⽐较⾼。
在室内定位的应⽤中,UWB技术可以实现厘⽶级的定位精度(⼀般指2维平⾯定位),并具有良好的抗多径⼲扰和衰弱的性能以及具有较强的穿透能⼒。
但由于室内环境复杂多变UWB 通信信号极易受到遮挡,虽然UWB技术具有穿透能⼒,但仍然会产⽣误差,在较强⼲扰时,数据会发⽣异常波动(通常是时间延时),基本⽆法完成室内定位,甚⾄会造成严重事故。
因此,信号⼲扰下的超宽带(UWB)精确定位问题成为亟待解决的问题。
⼆、问题描述为解决信号⼲扰下的超宽带(UWB)精确定位问题,我们通过实际场景实测,采集到⼀定数量的数据,即利⽤UWB的定位技术(TOF),采集到锚点(anchor)与靶点(Tag)之间的距离,希望通过数学建模(或算法)⽅法 ,⽆论信号是否⼲扰,都可以给出⽬标物(靶点)的精确定位(3维坐标)。
全国研究生数学建模竞赛一等奖论文E题.doc
(由组委会填写)第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛学校西安理工大学参赛队号10700002队员姓名1.柯俊山2.朱文奇3.胡凯(由组委会填写)第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛题目乘用车物流运输计划问题摘要:本文主要解决的是乘用车整车物流的运输调度问题,通过对轿运车的空间利用率和运输成本进行优化,建立整数规划模型,设计了启发式算法,求解出了各种运输条件下的详细装载与运输方案。
针对前三问,由于不考虑目的地和轿运车的路径选择,将问题抽象为带装载组合约束的一维装车问题,优化目标是在保证完成运输任务的前提下尽可能满载,选择最优装载组合方案使得所使用的轿运车数量最少。
对于满载的条件,将其简化为考虑轿运车的空间利用率最大,最终建立了空间利用率最大化和运输成本最小化的两阶段装载优化模型。
该模型类似于双目标规划模型,很难求解。
为此,将空间利用率最大转换为长度余量最少,并为其设定一个经验阈值,将问题转换为求解整数规划问题,利用分支定界法进行求解。
由于分支定界法有时并不能求得最优解,设计了一种基于阈值的启发式调整优化算法。
最后,设计了求解该类问题的通用算法程序,并对前三问的具体问题进行了求解和验证。
通过求解得出,满足前三问运输任务的1-1型轿运车和1-2型轿运车数量如下表所示(具体的乘用车装载方案见表2、表5、表7):第一问第二问第三问1-1 16 12 251-2 2 1 5针对问题四,其是在问题一的基础上加入了整车目的地的条件,需要考虑最优路径的选择。
在运输成本上,加入了行驶里程成本,因而可以建立所使用的轿运车数量最少和总里程最少的双目标整数规划模型。
对于此种模型,可以采用前三问所设计的通用算法进行求解。
此时,需要重新设计启发式调整优化算法。
为此,根据路线距离的远近和轿运车数量需要满足的比例约束条件设计了新的调整优化方案。
最终求得的各目的地的轿运车使用数量如下表所示,此时的总路程为6404,具体装载方案见表9。
2023年中国研究生数学建模竞赛e题解题思路
2023年中国研究生数学建模竞赛e题解题思路2023年中国研究生数学建模竞赛e题是一个非常具有挑战性的题目,需要考生具备扎实的数学基础和创新能力。
本篇将从题目分析、解题思路、方法选择和误差分析四个方面进行讨论,并提出解题的一些建议。
一、题目分析题目要求参赛者通过对某地区某个时期内的数据进行分析,建立一种适合的模型来描述该地区的发展趋势,并提出一些合理的建议。
这种题目旨在考察参赛者对于实际问题的抽象能力、建模能力和分析能力。
二、解题思路1.数据观察:首先要对题目中提供的数据进行仔细观察和分析,了解数据之间的关系,找出数据的规律和特征。
这个阶段需要借助统计学的相关知识,包括数据的集中趋势、离散程度、相关性等方面的量化指标。
2.模型建立:根据数据的特征,选择合适的模型来描述地区的发展趋势。
可以借鉴常见的数学模型,比如线性模型、非线性模型、时间序列模型等,并结合实际情况进行改进和完善。
3.模型求解:利用所学的数学方法,对建立的模型进行求解和参数估计,得到模型的具体形式和参数值。
同时也可以利用计算机编程的方法进行模拟和验证。
4.结果分析:对模型求解后得到的结果进行分析和解释,对模型的合理性和准确性进行评价。
同时也可以将模型的结果进行预测和应用,提出相关的建议。
三、方法选择在解决这类实际问题时,可以选择多种数学方法来建立模型,比如拟合分析、回归分析、时间序列分析、离散数学等。
具体可以根据题目中提供的数据特点和问题需求来灵活选择,并结合数学知识进行合理的构建和求解。
四、误差分析在模型建立和求解的过程中,难免会存在一些误差和偏差。
参赛者需要对模型的误差来源进行合理分析和解释,包括数据的测量误差、模型的假设误差、参数估计误差等方面。
并且可以通过敏感性分析和模型优化等方法,来减小误差并提高模型的准确性。
综上所述,解答2023年中国研究生数学建模竞赛e题需要参赛者具备数学建模的基础知识和实际问题的理解能力,灵活运用数学方法和思维方式,通过合理的模型建立和求解,解决实际问题并提出合理建议。
2023研究生建模大赛e题
2023研究生建模大赛e题
2023研究生建模大赛E题题目是:光污染的测量、评估及其对生态环境的
影响。
以下是一份可能的解题思路:
1. 题目分析:本题主要考察了光污染的测量、评估及其对生态环境的影响。
需要从不同角度分析光污染的来源、影响,并针对具体情况提出合理的解决方案。
2. 建立模型:首先,需要建立一个数学模型来描述光污染的测量和评估。
可以考虑使用回归分析、决策树模型等统计方法,对光污染的来源、影响因子进行定量分析。
同时,也可以利用地理信息系统(GIS)技术,对光污染的
空间分布进行可视化展示。
3. 数据分析:收集相关数据,包括光污染的强度、来源、影响因子等。
可以使用问卷调查、实地测量等方法获取数据。
然后,利用统计分析方法对数据进行处理和分析,提取出有价值的信息。
4. 提出解决方案:根据分析结果,提出合理的解决方案。
可以从政策、技术、宣传教育等方面入手,提出切实可行的措施。
例如,加强光污染的法律法规建设、推广节能环保照明设备、提高公众环保意识等。
5. 模型验证与优化:最后,需要对所提出的解决方案进行验证和优化。
可以通过模拟实验、实地试验等方法,对解决方案的有效性和可行性进行评估。
同时,也可以根据实际情况对模型进行改进和优化,以提高预测精度和实用性。
以上是一份可能的解题思路,具体实施时需要根据实际情况进行调整和完善。
同时,需要注重团队合作和沟通,充分发挥每个人的优势,共同完成题目。
2023研究生数模e题
2023研究生数模e题摘要:1.问题背景及分析2.解题思路与方法3.模型构建与求解4.模型检验与优化5.结论与启示正文:一、问题背景及分析2023年研究生数模E题旨在考察参赛者对数学建模的理解和应用能力。
题目背景涉及某地区光伏发电项目的规划与优化。
为满足能源需求,确保环境可持续发展,该地区拟建设一座光伏发电站。
问题要求参赛者针对给定的地形地貌、气象数据和土地资源,提出一个合理的光伏发电项目规划方案。
二、解题思路与方法1.数据处理:首先对给定的地形地貌、气象数据和土地资源进行预处理,包括数据清洗、数据插补、数据归一化等。
2.模型选择:根据问题特点,选择合适的数学模型。
此处可以考虑采用地表模型、光伏发电模型、优化算法等。
3.模型构建:将处理后的数据输入模型,构建一个光伏发电项目规划方案。
4.模型求解:利用计算机编程求解模型,得到光伏发电站的最佳规划方案。
5.模型检验与优化:对求解结果进行检验,确保其合理性和可行性。
若存在问题,可对模型进行优化调整。
三、模型构建与求解1.地表模型:根据地形地貌数据,构建地表模型,以反映地形对光伏发电的影响。
2.光伏发电模型:结合气象数据,构建光伏发电模型,以预测发电量。
3.优化算法:考虑到光伏发电站的规划涉及多个因素,如土地资源、投资成本、发电效益等,可采用多目标优化算法进行求解。
4.求解过程:利用计算机编程,将地表模型、光伏发电模型与优化算法相结合,求解得到最佳光伏发电项目规划方案。
四、模型检验与优化1.检验:通过实际发电数据对求解结果进行检验,确保其合理性。
2.优化:若检验结果存在问题,可对模型进行优化调整,如调整参数、改进算法等。
五、结论与启示1.结论:通过模型求解,得到一个满足能源需求、确保环境可持续发展的光伏发电项目规划方案。
2.启示:数学建模在实际问题中的应用具有重要意义,通过本次比赛,参赛者应加深对数学建模方法的理解和应用能力。
2023高教社杯数学建模国赛e题思路解析
2023高教社杯数学建模国赛E题思路解析一、引言在2023年的高教社杯数学建模国赛E题中,考察了XXX方面的内容。
本文将对这一主题进行深度和广度的探讨,分析解题思路,并提供个人观点和理解。
二、主题概述E题的主题是XXX。
这是一个涉及XXX领域的重要问题,对于XXX有着重要的现实意义。
在解答这一主题时,我们需要从多个角度进行全面的评估,并找到解决问题的方法和思路。
三、问题分析在E题中,所涉及的问题有XXX、XXX等。
我们需要对这些问题进行深入的分析,明确问题的关键点和难点。
这需要我们有广泛的知识储备和分析能力,以便更好地解决问题。
四、解题思路针对E题中的问题,我们可以采取XXX、XXX等思路。
我们可以从XXX的角度来思考问题,然后逐步深入,找到更深层次的解决方案。
在解题的过程中,我们也可以尝试不同的方法和模型,以找到最合适的解决方案。
五、个人观点在解答E题的过程中,我个人认为XXX。
在问题分析和解题思路的过程中,我们需要XXX。
我们也需要XXX。
只有这样,才能更全面、深刻和灵活地解决问题。
六、总结回顾通过对E题的深度和广度的探讨,我们对XXX有了更深入的了解。
通过解题思路的分析,我们也找到了解决问题的方法。
在此基础上,我个人对这一主题有了更清晰的认识和理解。
七、结语在解答2023高教社杯数学建模国赛E题的过程中,我们需要从多个角度进行全面的评估,并找到解决问题的方法和思路。
只有这样,才能更深入地理解这一主题,找到最合适的解决方案。
以上就是本文的全部内容,希望对您有所帮助。
八、具体问题分析在E题中,我们需要针对具体的问题展开深入的分析。
如果题目涉及到XXX,我们需要考虑XXX的影响因素,XXX的变化规律,以及XXX对实际情况的影响。
另外,对于XXX的问题,我们需要分析XXX 的瓶颈和限制条件,以找到解决问题的突破口和方向。
我们需要在问题分析的过程中,考虑到问题的实际应用场景。
对于XXX的问题,我们需要思考XXX在实际生产中的具体应用,以帮助我们更加精准地定位问题,并找到解决问题的关键因素。
2021年数学建模国赛e题
2021年数学建模国赛e题
摘要:
1.题目解析
2.解题思路
3.模型构建
4.案例分析
5.总结与建议
正文:
**题目解析**
2021年数学建模国赛E题要求解决的是一个关于原材料采购和库存管理的问题。
题目中提到,某工厂每天需要消耗4吨原材料,每隔一段时间需要进行采购,同时考虑原材料价格、保管费用和运费等成本。
题目要求我们提出最优的原材料采购计划。
**解题思路**
为了解决这个问题,我们需要先明确一些关键概念和成本计算。
首先,我们需要计算出每次采购的成本,包括原材料价格和运费。
然后,我们需要考虑库存管理,计算出库存成本。
最后,我们需要找到一个平衡点,使得总成本最小。
**模型构建**
我们可以构建一个动态规划模型来解决这个问题。
设每隔t天采购一次,采购量为x吨。
则总成本C可以表示为:
C = Σ(4*t + 1600 + 2*x) + Σ(2*x*t)
其中,第一项表示采购成本,第二项表示库存成本。
**案例分析**
假设我们取t=10,x=10,则可以计算出总成本C。
通过改变t和x的值,我们可以找到使总成本最小的采购计划。
**总结与建议**
解决这个问题的关键在于找到合适的采购周期和采购量,以达到总成本最小。
在实际操作中,我们还需要考虑其他因素,如市场需求、原材料价格波动等。
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参赛密码(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛学校参赛队号队员姓名参赛密码(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛题目数控加工刀具运动的优化控制摘要:本文基于计算机数控系统的工作原理,建立了刀具运动的优化控制模型,目的在于寻求机床刀具在单个坐标轴方向上的运动合理控制,从而增强机床运行的平稳性。
主要运用了S型曲线的加减速控制方法,建立了通用模型,该模型可通过已经设定的刀具加工路径,得出机床运动过程中任意一点的速度,从而验证所设定的符合加减速控制原理,得到最优的数控加工刀具的路径。
在该通用模型中,机床控制的加速度和速度都是连续变化的,因此通过渐变控制使机床运动按S型曲线式平稳变化,保证了速度的光顺及加速度的连续,提高了机床运动的平稳性,运用该模型,可以帮助寻找最优刀具路径,从而实现数控刀具加工的优化。
本论文的创新点在于模型适用范围广,突破了速度范围和加速度的限制不仅适用于S型曲线七阶段的加减速,而且适用于平稳性更强的五阶段和三阶段的S型曲线加减速控制路径。
论文中主要采用了力学分析建模、直线插补法建模和最优化方法建模。
在直线插补模型中,不论运行轨迹是直线还是曲线,刀具的运行都是按阶梯形路径行走,用步长乘以步数即可求得刀具的运行长度。
并且每一步长的增量均为分辨率∆∆∆,并且每个增量的长度均为分辨率的整数倍。
根据此原理,采用直线插补,,x y z法,建模可画出刀具沿轨迹的路径变化,在模型中输入刀具起点坐标和终点坐标即可求得刀具沿路径运行的长度。
对于问题一:根据问题二的相关提示,我们设定加工线型分别为正方形和八边形即转角分别为90°和135°,然后根据S型曲线的减加速控制方法,建立了力学分析模型,再运用牛顿第二定理和受力分析可得出速度变化特征。
分别对刀具在拐角为90°和135°处进行受力分析得到结果:转角为90°时的合力F2>0.765F2(135°转角处的合力),所以当刀具经过90°转角时,速度变化大于135°转角的速度。
对于问题二:由于问题一建立的模型是根据问题二设定的,再加上附录的提示,问题一所建立的通用模型可直接套用在问题二上,所以我们依据题目要求和模型特点,讨论了圆弧半径的变化对算法效率的影响,继而用该通用模型和已知路径各点间的路程(运动距离)S,计算出对应的速度V,然后与表格中的已知速度V’进行核对,从而检验了所给的加工路径,V’越接近V,则路径越符合加减速数控机床的运动平稳。
通过讨论,我们得到结论:在1点到11点的运动路径下,半径的变化范]。
当半径r越大,则S越小,所运用的计算情况越简单,计算时间越围是r∈ [0,L2短,计算效率越高;当半径r越小,则S越大,所运用的计算情况越复杂,计算时间越长,计算效率越低。
对于问题三:我们在模型二的基础上考虑了瞬时启动加速度及瞬时启动速度,所以在模型中加入了瞬时启动加速度运动段,丰富了模型的通用性之后,依照问题二的检验步骤,检验了加工路径示例。
此情况下,节点1以瞬时起始速度min运动至×10−3时提高到min,然后保持min的速度匀速运行到节点2,然后从节点2以速度min运行到处速度加至min,然后保持min的速度一直运行到节点5。
从节点5至节点11的运动轨迹及速度与前半段路径对称。
对于问题四:在问题一、问题二、问题三的基础上,我们去掉了S型加减速控制方法阶段中的第二阶段(匀加速阶段)和第六阶段(匀减速阶段),满足精度和速度的要求,建立了模型,并大量搜取相关计算机数控加工同的文献,讨论了该模型对提高机床运行平稳性的优缺点。
讨论优点结果为S曲线加减速可以克服直线加减速方法的缺点,保证了加速度和速度的连续,满足了系统的稳定性和加减速的要求。
缺点有三,首先使用S型加减速方法时速度的变化相当快,但由于存在加速度突变从而产生冲击,因此不适用于高速数控系统;其次对于传统普通的S型曲线加减速法,其通过对加速阶段及减速阶段进行平滑处理来减少机床的冲击,然而其加减速阶段存在突变以及加加速并不连续,从而使机床柔性受到限制;最后,由于其参数比较多,计算相对复杂,不能满足高性能数控实时性的要求。
关键词:直线插补法最优化模型 S型曲线加减速数控加工1.问题重述问题背景近年来,随着计算机技术的发展,数字控制技术已经广泛应用于工业控制的各个领域,尤其是机械制造业中,普通机械正逐渐被高效率、高精度、高自动化的数控机械所代替。
这种高速高效高精度的技术即被称为数控加工技术,高速加工要求机床各运动轴都能够在极短的时间内达到高速运行状态并实现高速准停,研究开发数控加工刀具运动满足高速、高精度要求的、有效柔性加减速控制方法,已成为现代高性能数控系统研究的重点。
在本文中,我们考虑加工刀具在数控机床所提供的精度、速度、加速度等限制条件下,对机床刀具在各坐标轴方向上的运动进行建模并合理控制,进而优化其加工效率。
计算机数控系统工作原理及难点:原理为首先通过计算机组成的数控编程系统对读入的零件信息进行存储和译码等处理后通过输入装置将它们传输给加工控制系统,然后由数控系统对输入的指令进行信息处理和轨迹插补计算出数控机床各坐标轴方向上刀具运动的控制信息,进而通过机床驱动以及机床运动将刀具在各坐标轴方向上的运动合成为刀具实际加工轨迹和速度控制,加工出所需的工件。
难点之一为数控机床加工刀具在三个坐标轴方向的运动实行分别控制,导致加工刀具的运动轨迹与工件几何形状之间存在误差;第二为每一直线段对应的坐标增量长度必须为分辨率的整数倍,从而导致加工刀具运动方向受限制,并影响加工刀具在三个坐标轴方向上的速度、加速度;第三机床需运动平稳、速度光滑、加速度连续。
问题提出本文需解决的问题:问题一:设加工型线为折线,建立模型分析讨论刀具通过指定折点时的速度变化。
问题二:设加工型线是由直线段和圆弧段(相切或不相切)组成的连续曲线,在不考虑瞬时启动加速度及瞬时启动速度的情况下讨论圆弧半径的变化对算法效率的影响,并应用所建立的模型指定加工路径示例进行检验。
问题三:在问题二的基础上,在考虑瞬时启动加速度及瞬时启动速度的情况下讨论圆弧半径的变化对算法效率的影响,并应用所建立的模型指定加工路径示例进行检验。
问题四:结合前3问,分析S型曲线的加减速控制方法的优缺点,在满足精度和速度要求的条件下,建立能提高机床运行平稳性的优化控制运动模型。
2.模型的假设假设1:不考虑五轴控制,假设数控机床对加工刀具在三个坐标轴方向运动,对此三轴实行分别控制,且它们之间相互协调;假设2:假设在S型曲线运动过程中,速度V不大于机床最大速度V max,加速度a不大于机床最大加速度a max,加加速度为常量J。
const假设3:假设在此S型速度控制曲线中加速度每次都是从0增加,最后又降为0。
假设4:假设不考虑刀具尺寸大小及刀具磨损,加工刀具抽象为一点。
假设5:加工刀具行走的路线是一系列首尾相接的直线段,机床运动平稳,速度光滑、加速度连续等。
3.符号说明a瞬时启动加速度加加速度4.问题分析数控技术作为先进制造技术(如柔性制造技术,计算机集成制造系统)的基础,国家投入了大量的人力、财力进行公关开发,其关键技术已取得了重大进展,实现了多坐标联动,攻克了交流全数字伺服和主轴驱动技术,“九五”期间实现了数控机床产业攻关目标。
几何造型和道具运动轨迹是实施数控加工的两大关键技术,其中零件数控加工准确性只有在合理的刀具轨迹的前提下才能予以保证。
刀具轨迹的生成是复杂零件数控加工中重要的内容之一,刀具轨迹规划是否合理不仅直接关系到切削效率、加工质量及加工成本,而且还影响机床的动力性能及刀具的使用寿命。
此题研究的是数控加工刀具运动的优化控制问题,数控加工对单个坐标运动的控制方法有多种,其中,从数控系统的控制角度看,要实现高速度加工,必须采用加减速控制。
为了在运动的开始和结束时,系统自动进行加减速,以保证平稳启动和停止,并且在速度变化时也能自动的加减速,使进给速度平稳变化数控机床进给传统系统设计应尽量采用S型加减速。
本题在数控系统保证加工精度的条件下,使用加减速控制技术对加工路径段间加减速过程进行控制,即选用基于S型曲线的加减速控制方法,将加减速过程分为7个阶段:加加速、匀加速、减加速、匀加速、加减速、匀减速,减减速七个阶段,在启动时间加速度逐渐增大,当达到最大加速度时,以匀加速运动,在到达额定速度之前,加速度逐渐减小。
并且每个阶段时间的变化规律已给出,提高进给速度,减小速度跳变,提高加工效率。
针对问题一:加工型线为折线,结合问题二我们首先分析刀具路线为与题二相似的正方形,在正方形直角处画出一条与正方形相邻竖边和横边内夹角为135?的斜线,刀具沿着此路径展开S型曲线加减速变化,在直角点和135?点处分别经历加加速、匀加速、减加速、匀速、加减速、匀减速、减减速七个阶段,后来在分析过程中我们发现各路径的时间T是可以算出来的,则放弃此种方法改用数学建模。
为了便于观察刀具通过相邻折线段夹角为90?和135?的折线交点时运动速度的变化,我们将加减速七个阶段中的速度分别进行积分,得到每个阶段的位移S1、S2……S7,刀具的每次位移均为机床分辨率的整数倍,即,n为整数,然后相加得到总位移,即S=∫V1+∫V2+∫V3+ S=n1280∫V4+∫V5+∫V6+∫V7=S1+S2+⋯+S7,虽然题中刀具速度呈S型曲线走势,但实际运行的是接近直线规律的加减速控制,这样就造成机床的颤抖,严重影响加工质量,为了解决解决短代码运行造成的缺陷,实现高速度下平稳运行微小线段程序,实现高速高精加工,我们运用积分使其最小化,通过计算当刀具在加加速阶段速度已经达到最大极限值,故此后没有匀加速和减加速阶段,根据此方法进行建模,由于刀具运动轨迹为对称图形,建模可算出S1、S2和S3,在本题中S2和S3为0,如下图1所示,当输入拐点处位移时即可得出该点速度。
图1针对问题二:刚着手分析此题,由于要讨论圆弧半径与算法效率的关系,我们刚开始考虑用弧度来代替半径,即弧长等于半径乘以夹角,半径长为0到r ,夹角为0到90?,即可用不同的弧度建模计算算术时间,用时间来代表效率。
后来建模时发现未知数夹角难以分析计算,则改用研究讨论路径边长与半径的关系。
由于加工型线是由直线和圆弧段组成的连续曲线,我们假设直线总长为L ,两圆弧与直线切点间的距离为L 1,圆弧对应的直线为L 2,则L=L 1+L 2,设圆弧与直线相切时半径为r ,当弧线无限小时r 为0,当弧线与直线相切时半径为r ,并且此时L 2=r,位移S 为刀具所走路径L 和弧度的和,S 与r 成反比关系,建立实时加工优化控制算法,讨论圆弧半径从零变为r 时对算法效率的影响,并应用所建立的模型对题目中给出的加工路径示例进行检验。