2017国赛国家一等奖B题优秀论文集

MATLAB代码文件包括多个脚本和函数文件，涵盖了在工序组合和故障模拟情况下的最优化解决方案。其中，q1_search.m和q2_search.m分别针对不同工序数量，通过全排列组合搜索和最优化刀具分配，优化初始次序。另外，自定义函数getClosest.m和checkStatus.m用于队列操作和加工状态检测，为代码实现提供了关键支持。

MATLAB安装包是由美国MathWorks公司开发的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算。MATLAB和Simulink是其主要组成部分，提供了集成的科学计算、矩阵计算、数据可视化和动态系统建模仿真等功能。它在工程计算、控制设计、信号处理、图像处理、金融建模等领域广泛应用，代表了现代科学计算软件的先进水平。

2019年国赛C题数据分析二等奖作品——论文+代码 银行的借贷是中小微企业发展的命脉，为了帮助银行科学地对中小微企业确定信贷决策，从财务维度、客户维度、信誉维度、内部业务维度四个方面分析，以决策树模型、聚类分析为基础建立了多变量信用风险判别模型。 针对问题一：通过查阅文献资料，首先在四个维度的基础上，确立了对于信贷风险分析具有决定性作用的7个指标：销售净利率、成本费用收益率、负数税额比率、有效发票率、营业额增长率。借助主成分分析法确定了其中较为重要的因素，并对附件1中的123家企业的信贷风险进行了量化评分，后根据评分采用聚类分析，将企业的信贷风险的等级划分为5类：高风险、较高风险、中风险、较低风险、低风险。根据信贷风险的不同等级在总企业中的占比，进行了不同等级企业的贷款额度粗划分。运用目标规划模型，确定以银行所获最大利润为目标函数，并运用拟合，得到贷款年利率与客户流失率之间的函数关系，最终确定了不同等级对应的贷款年利率，得到相应的贷款政策。 针对问题二：应用决策树对附件2中的302个企业进行信誉等级评估和是否违约预测，并将预测值转化为信贷风险的评价参量，在问题一的模型基础上进一步完善了信用风险评估。

魏无忌的-2022年泰迪杯B题一等奖任务五源码揭示了一个获奖的数据分析竞赛项目。泰迪杯是数据挖掘和分析的重要赛事，“任务五”即指一个特定的竞赛题目，要求选手利用数据分析技术解决实际问题。魏无忌是参赛团队的一员，团队通过数据建模和编程实现，荣获一等奖。项目特别提到“稍微要点积分”，表明项目可能涉及积分运算，可能用于处理连续变量或优化问题。在数据分析中，积分经常被用来计算累计概率、面积或用于机器学习中的损失函数。 该项目的核心在于数据分析，涵盖了广泛的领域，包括统计学、机器学习、数据清洗、EDA（探索性数据分析）、特征工程、模型训练和验证等。整个过程一般包括：数据清洗、特征提取、模型选择与优化、模型验证和结果解释。 压缩包子文件包括： 任务5.md：这是一个Markdown文件，可能包含任务描述、团队方案、算法思路、代码注释或项目报告。 output_24_1.png：这是展示数据分析结果的图像文件，可能包含数据的直观可视化，如柱状图、折线图等。 项目中用到的技术和方法： 数据建模：用数学模型来描述和解决问题，可能基于概率统计或优化理论。 数据积分：涉及微积分在数据分析中的应用，例如在预测模型或优化中。 编程实现：将模型转化为代码，常用Python或R语言。 数据处理：包括数据清洗和预处理，以适应模型需求。 特征工程：提取有意义的特征，以提升模型预测效果。 数据分析：使用统计方法探索数据模式和规律。 机器学习：可能使用了监督或无监督算法，如线性回归、决策树、神经网络等。 可视化：通过图像展示数据，便于解读结果。

这是2006年美赛O奖论文集，为2019年参加美赛的学生提供帮助，鼓励大家争取O奖的荣誉。

2015年数学建模竞赛AB题的全国优秀论文。

本论文集包含税务局数据挖掘相关论文，包括逻辑回归、支持向量机、自组织映射等算法在税务稽查中的应用。论文主要来自硕士论文和期刊论文。

精选关联分析、聚类分析、回归分析等重要算法，展示中国知网优质学术成果。

本资源整理了近十年发表的 130 篇优秀数学建模论文，供您参考学习。