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    模板文件预览如下:

    在这里插入图片描述

    模板参考格式如下:
    (题目)XXXXXX

    摘 要:

    开头段:需要充分概括论文内容,一般两到三句话即可,长度控制在三至五行。
    问题一中,解决了什么问题;应用了什么方法;得到了什么结果。
    问题二中,解决了什么问题;应用了什么方法;得到了什么结果。
    问题三中,解决了什么问题;应用了什么方法;得到了什么结果。
    结尾段:可以总结下全文,也可以介绍下你的论文的亮点,也可以对类似的问题进行适当的推广。
    关键词:关键词1 关键词2 关键词3 关键词4

    (1)用1、2句话说明原问题中要解决的问题;
    (2)建立了什么模型(在数学上属于什么类型),建模的思想(思路),模型特点;
    (3)算法思想(求解思路),特色;
    (4)主要结果(数值结果,结论);(回答题目的全部“问题”)
    (5)模型优点,结果检验;模型检验,灵敏度分析,有无改进,推广

    (第1段)首先简要叙述所给问题的意义和要求,并分别分析每个小问题的特点(以下以三个问题为例)。根据这些特点我们对用。。。。。。。。的方法解决;
    (第2段)对于问题1我们用。。。。。。。。数学中的。。。。。。。。首先建立了。。。。。。。。模型I。在对。。。。。。。。模型改进的基础上建立了。。。。。。。。。模型II。对模型进行了合理的理论证明和推导,所给出的理论证明结果大约为。。。。。。。。。,然后借助于。。。。。。。数学算法和。。。。。。软件,对附件中所提供的数据进行了筛选,去除异常数据,对残缺数据进行适当补充,并从中随机抽取了3组数据(每组8个采样)对理论结果进行了数据模拟,结果显示,理论结果与数据模拟结果吻合。(方法、软件、结果都必须清晰描述,可以独立成段,不建议使用表格)
    如果题目单问题,则至少要给出2种模型,分别给出模型的名称、思想、软件、结果

    注意事项:
    本Word模版是以国赛的标准创建的模版,也适用于国内绝大多数的数学建模比赛。
    首页三要素: 论文标题 + 摘要 + 关键词
    (1)标题:
    基于所使用的主要模型或者方法作为标题(推荐)
    直接使用赛题所给的题目或者要研究的问题作为标题
    (2)摘要:
    摘要是数模论文写作中最重要的一部分,因为评阅老师的时间有限,拿到一篇论文后不会完整的从头读到尾,所以评阅老师往往会重点阅读摘要部分,并结合官方的评阅要点来对你的论文进行初步评定。因此,大家一定要好好打磨论文的摘要,摘要一般是其他部分都完成后再来书写,写完后需要反复阅读反复修改。
    (3)关键词:
    关键词一般放4-6个,可以放论文中使用的主要模型,也可以放论文里面出现次数较多,能体现论文的主要内容的词。

    目 录

    一、问题重述 5
    1.1问题背景 5
    1.2问题的数据条件 6
    1.3问题的提出 6
    二、问题分析 6
    2.1问题总分析 6
    2.2具体问题分析 6
    2.2.1问题一的分析 6
    2.2.2问题二的分析 6
    2.2.3问题三的分析 6
    2.2.4问题四的分析 7
    三、模型假设 7
    四、符号说明 8
    五、模型建立与求解 8
    5.1问题一的模型 8
    5.1.1数据预处理 8
    5.1.2模型思路与分析 8
    5.1.3模型检验 8
    5.2问题二的模型 8
    5.2.1指标说明 8
    5.2.2模型思路与分析 8
    5.2.3模型检验 8
    5.3问题三的模型 9
    5.3.1指标说明 9
    5.3.2模型思路与分析 9
    5.3.3模型检验 9
    5.4问题四求解 9
    六、模型评价与推广 9
    6.1模型的优缺点 9
    6.2模型的改进与推广 9
    七、参考文献 10
    八、附录 10

    一、
    问题重述
    注意:在写这部分的内容时,绝对不可照抄原题!(论文会查重)
    应为:在仔细理解了问题的基础上,用自己的语言重新将问题描述一遍。语言需要简明扼要,没有必要像原题一样面面俱到。
    1.1问题背景

    1.2问题的数据条件

    1.3问题的提出
    (1)XXX
    (2)XXX

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    • 1

    二、问题分析
    2.1问题总分析
    首先,XXX其次,XXX再次,XXX最后,XXX,并利用XXX方法检验模型的合理性。
    本文的总体分析流程图如下:

    图1 问题的总分析

    2.2具体问题分析
    2.2.1问题一的分析
    问题一要求XXX(不要用我们!)用第三人称,本文。
    从实际问题到模型建立是一种从具体到抽象的思维过程,问题分析这一部分就是沟通这一过程的桥梁,因为它反映了建模者对于问题的认识程度如何,也体现了解决问题的雏形,起着承上启下的作用,也很能反应出建模者的综合水平。
    这部分的内容应包括:题目中包含的信息和条件,利用信息和条件对题目做整体分析,确定用什么方法建立模型,一般是每个问题单独分析一小节,分析过程要简明扼要, 不需要放结论。
    建议在文字说明的同时用图形或图表(例如流程图)列出思维过程,这会使你的思维显得很清晰,让人觉得一目了然。
    (注意:问题分析这一部分放置的位置比较灵活,可以放在问题重述后面作为单独的一节(见到的频率最高),也可以放在模型假设和符号说明后面作为单独的一节,还可以针对每个问题将其写在模型建立中。)

    2.2.2问题二的分析
    问题二要求XXXX

    2.2.3问题三的分析
    问题三要求XXX。

    2.2.4问题四的分析
    问题四要求XXX
    三、模型假设
    1.XX
    2.XX
    3.XX
    视频中介绍了6类常见的模型假设:
    1.题目明确给出的假设条件
    2.排除生活中的小概率事件(例如黑天鹅事件、非正常情况)
    3.仅考虑问题中的核心因素,不考虑次要因素的影响
    4.使用的模型中要求的假设
    5.对模型中的参数形式(或者分布)进行假设
    6.和题目联系很紧密的一些假设,主要是为了简化模型

    四、符号说明
    符号 说明 单位

    本部分是对模型中使用的重要变量进行说明,一般排版时要放到一张表格中。
    注意:第一:不需要把所有变量都放到这个表里面,模型中用到的临时变量可以不放。第二:下文中首次出现这些变量时也要进行解释,不然会降低文章的可读性。

    五、
    模型建立与求解
    (注意:这个部分里面的标题可根据你的论文内容进行调整,我这里给的是一个通用的模版)
    5.1问题一的模型
    模型建立是将原问题抽象成用数学语言的表达式,它一定是在先前的问题分析和模型假设的基础上得来的。因为比赛时间很紧,大多时候我们都是使用别人已经建立好的模型。这部分一定要将题目问的问题和模型紧密结合起来,切忌随意套用模型。我们还可以对已有模型的某一方面进行改进或者优化,或者建立不同的模型解决同一个问题,这样就是论文的创新和亮点。

    5.1.1数据预处理

    5.1.2模型思路与分析

    5.1.3模型检验

    或者

    5.1.1模型的建立
    模型建立是将原问题抽象成用数学语言的表达式,它一定是在先前的问题分析和模型假设的基础上得来的。因为比赛时间很紧,大多时候我们都是使用别人已经建立好的模型。这部分一定要将题目问的问题和模型紧密结合起来,切忌随意套用模型。我们还可以对已有模型的某一方面进行改进或者优化,或者建立不同的模型解决同一个问题,这样就是论文的创新和亮点。

    5.1.2模型的求解
    把实际问题归结为一定的数学模型后,就要利用数学模型求解所提出的实际问题了。一般需要借助计算机软件进行求解,例如常用的软件有Matlab, Spss, Lingo, Excel, Stata, Python等。求解完成后,得到的求解结果应该规范准确并且醒目,若求解结果过长,最好编入附录里。(注意:如果使用智能优化算法或者数值计算方法求解的话,需要简要阐明算法的计算步骤)

    问题二模型的建立与求解

    这里插入公式 ()

    问题三模型的建立与求解
    这里插入公式 ()

    5.2问题二的模型
    5.2.1指标说明

    5.2.2模型思路与分析

    5.2.3模型检验

    5.3问题三的模型
    5.3.1指标设计

    5.3.2模型思路与分析

    5.3.3模型检验
    六、模型的分析与检验
    模型的分析与检验的内容也可以放到模型的建立与求解部分,这里我们单独抽出来进行讲解,因为这部分往往是论文的加分项,很多优秀论文也会单独抽出一节来对这个内容进行讨论。
    模型的分析 :在建模比赛中模型分析主要有两种,一个是灵敏度(性)分析,另一个是误差分析。灵敏度分析是研究与分析一个系统(或模型)的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。其通用的步骤是:控制其他参数不变的情况下,改变模型中某个重要参数的值,然后观察模型的结果的变化情况。误差分析是指分析模型中的误差来源,或者估算模型中存在的误差,一般用于预测问题或者数值计算类问题。
    模型的检验:模型检验可以分为两种,一种是使用模型之前应该进行的检验,例如层次分析法中一致性检验,灰色预测中的准指数规律的检验,这部分内容应该放在模型的建立部分;另一种是使用了模型后对模型的结果进行检验,数模中最常见的是稳定性检验,实际上这里的稳定性检验和前面的灵敏度分析非常类似,等会大家看到例子就明白了。

    六、模型评价、改进与推广
    注:本部分的标题需要根据你的内容进行调整,例如:如果你没有写模型推广的话,就直接把标题写成模型的评价与改进。很多论文也把这部分的内容直接统称为“模型评价”部分,也是可以的。

    6.1模型的优点
    优缺点是必须要写的内容,改进和推广是可选的,但还是建议大家写,实力比较强的建模者可以在这一块充分发挥,这部分对于整个论文的作用在于画龙点睛。

    1.XXX
    2.XXX
    6.2模型的缺点
    缺点写的个数要比优点少
    1.XXX
    2.XXX

    6.3模型的改进与推广
    1、改进之处主要包括以下几点:主要是针对模型中缺点有哪些可以改进的地方;
    (1)XXX
    (2)XXX
    2、模型推广主要可以从以下几点考虑:将原题的要求进行扩展,进一步讨论模型的实用性和可行性。

    七、参考文献
    [1]苗文凯,刘庆芳,刘海云,苏健. 文本情感分析技术在中邮网院的应用研究[J]. 邮政研究,2022,38(02):28-32.

    所有引用他人或公开资料(包括网上资料)的成果必须按照科技论文的规范列出参考文献,并在正文引用处予以标注。

    常见的三种参考文献的表达方式(标准不唯一):

    书籍的表述方式为: [编号] 作者,书名,出版地:出版社,出版年月。
    期刊杂志论文的表述方式为: [编号] 作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。
    网上资源(例如数据库、政府报告)的表述方式为: [编号] 作者,资源标题,网址,访问时间。

    七、附录
    除了支撑材料的文件列表和源程序代码外,附录中还可以包括下面内容:
    某一问题的详细证明或求解过程;
    自己在网上找到的数据;
    比较大的流程图;
    较繁杂的图表或计算结果

    附录1
    介绍:支撑材料的文件列表

    附录2
    介绍:该代码是某某语言编写的,作用是什么

    附录3
    介绍:该代码是某某语言编写的,作用是什么

    %%%第一问 对诗中的关键词出现的个数进行统计
    import jieba
    #引入jieba中文分词库

    txt = open(“poem.txt”, encoding=“utf-8”).read() %poem.txt是诗的所有样本

    def jiebafenci(txt, wordslist):
    %结巴分词加载自定义词典
    jieba.load_userdict(‘keywords.txt’) %keywords.txt是要查找的关键词
    %精确模式
    words = jieba.lcut(txt)
    counts 用来保存所有关键词出现的次数
    counts = {}
    for word in words:
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
    lst = []
    %count用来计算关键词出现的总数
    count = 0
    for i in range(len(wordslist)):
    try:
    print(wordslist[i], counts[wordslist[i]])
    count += counts[wordslist[i]]
    except:
    lst.append(wordslist[i])

    %输出keywords中有但是没有在poem中出现的词
    print('不存在的词:', lst)
    
    print('关键词出现的总数:',count)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    if name == ‘main’:
    txt = open(“dd.txt”, encoding=“utf-8”).read()
    need_words = open(“keywords.txt”, encoding=“utf-8”).read()
    %对文件进行切片
    find = need_words.split()
    jiebafenci(txt, find)

    %%%第三问层次分析matlab代码:
    disp(‘请输入准则层判断矩阵A(n阶)’);
    A=input(‘A=’);
    [n,n]=size(A);
    [V,D]=eig(A);%求得特征向量和特征值
    %求出最大特征值和它所对应的特征向量
    tempNum=D(1,1);
    pos=1;
    for h=1:n
    if D(h,h)>tempNum
    tempNum=D(h,h);
    pos=h;
    end
    end
    w=abs(V(:,pos));
    w=w/sum(w);
    t=D(pos,pos);
    disp(‘特征向量w=’);disp(w);disp(‘最大特征根t=’);disp(t);
    %进行矩阵的一致性检验
    CI=(t-n)/(n-1);
    %引入随机一致性指标RI
    RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59 1.60 1.61 1.615 1.62 1.63];
    CR=CI/RI(n);
    %若CR值小于0.1,则认为矩阵的一致性可以接受,反之不能
    接受
    if CR<0.10
    disp(‘此矩阵的一致性可以接受!’);
    disp(‘CI=’);disp(CI);
    disp(‘CR=’);disp(CR);
    else disp(‘此矩阵的一致性不可接受!’);
    end

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/yeqianqian_/article/details/132709383