1樓：
做的C題資料處理，總體來說今年的題目比去年的資料分析題目友好多了，去年做流行病和大流行病真的不太好做。不過今年的資料太多（104萬），就算是停車點資料都有2萬多，如果要分析其中的各個時刻的停車點車停情況，還是需要大量的時間的。但是總體來說，第一小問做汽車使用分布情況還是很好下手，至少能做出一些圖以及一些看起來比較好的東西出來。
第二問的排程方案，我們小組按照第一問的結果，利用粒子群演算法找最優的排程中心，從該排程中心出發，利用蟻群演算法找到遍歷所有劃分區域的最短路徑。當然，在建模過程中，考慮過多種自適應優化演算法，應該也會得出較好的結果...
2樓：小七學姐
其中a題，建議醫學專業處理
b題這個有點難，星雲之類的如果不是物理學，天文學相關專業的學生的話，可能看不懂，所以也不建議選擇b題。
c題適合大眾選手，但是這樣的情況之下，c題的競爭對手變多了，那麼競爭強度變激烈了，所以c題選擇要合適自己
@小七學姐我，發現我關於數學建模其他的回答。本年度所有數學建模比賽的題目理解，會在第一時間發布出來。
3樓：領航數模
abcd都已經完成，詳見官網. http://
1.15.59.140/
A題醫學影象的配準
第一階段問題： 對同乙個患者進行兩次 CT 成像，間隔長達數週乃至更長。兩次掃瞄的斷層位置相同，但由於佔位性病變的發展，成像的結果在某些區域會有區別。
請你設計乙個有效的方法，使我們能夠對這樣兩張影象進行配準，以使計算機輔助醫療系統能夠通過比較來自動識別出病變的位置，並定量地評估出病變的發展情況。
這個問題的主要依據就是根據子空間學習的相關理論，對於影象進行學習和配對！
我們選擇BDLRR，針對影象篩選的優化問題，採用BDLRR使得影象塊對角化表示，以使影象能有更加良好的分類效果，提高篩選效率
BDLRR處理方法：採用類似於動態規劃劃分子問題的思想，問題的解決主要取決於在半監督框架的低秩表示下，能否縮小不利於塊外對角元素的表示。與此同時，又增強塊對角有利的表示
對於BDLRR的優化邏輯和步驟：
1. 給出增廣拉格朗日函式
2. 利用ADMM迭代更新Z，P，Q，E，滿足收斂條件，則停止更新
3. 利用公式學習分類器W，構造BDLRR模型
4. 證明了優化方法的收斂性
5. BDLRR的總體計算負擔與低階稀疏表示學習方法的負擔相同
如何評價第21次csp認證？
我想請教一下，檔案系統這種題怎麼練才能寫的又快又好，這種東西應該如何抽象，有沒有正規化？這樣的題見過三四次了，寫一次錯一次，還寫的很亂。 張小白 挺好，第一題的難度比上次大幅下降。十分鐘完事兒。今年9月份的csp認證第一題我硬生生做了近3個小時才滿分，當然有一部分原因是學校的devc 不能除錯 第二...
如何評價 2019 考研數學（二）題目？
橘子熊 就想說估分準不准！哈哈哈 然後轉念一想132不還是辣雞嘛 哎 考前天天做夢150 考後傻眼 分割線 估分130左右的菜雞冒昧一答 說實話考試前奔著150去的。小時候數學算是強項高考理數140 大學玩遊戲四年退化成原始人智商畢業兩年後提筆考研，sin60都要畫個圖確認 先跟張宇後來覺得可以了就...
如何評價2017雅典杯？
江山踏破 利益相關 EUC主席 目送了很多人最後一屆雅典杯，也一如既往地在回憶以往的時候又增新的回憶。平心而論新手會而言雅典已經超過我的預期了。euc場有幾位代表發言質量很高，但是發言偏少有些遺憾，以至於bd都發不出去。總體來說很棒的一次主席團體驗，認識了值得認識的人，見到了應該見到的故友。 Ver...