数学与建模协会整理(昌大数模)
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2001 年 B 题……公交车调度 ……公交车调度
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2001 年 C 题……基金使用计划 ……基金使用计划
活期 半年期 一年期 二年期 三年期 五年期
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2002 年 A 题……车灯线光源的优化设计 ……车灯线光源的优化设计
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2002 年 B 题……彩票中的数学 ……彩票中的数学
“乐透型”有多种不同的形式,比如“33 选 7”的方案:先从 01~33 个号码 球中一个一个地摇出 7 个基夲号 再从剩余的 26 个号码球中摇出一个特别号码。 投注者从 01~33 个号码中任选 7 个组成一注(不可重复) 根据单注号码与中奖 号码相符的个数哆少确定相应的中奖等级,不考虑号码顺序又如“36 选 6+1” 的方案,先从 01~36 个号码球中一个一个地摇出 6 个基本号再从剩下的 30 个 号码球中摇出┅个特别号码。从 01~36 个号码中任选 7 个组成一注(不可重复) 根据单注号码与中奖号码相符的个数多少确定相应的中奖等级,不考虑号码顺 序这两种方案的中奖等级如表二。 表二 中奖 33 选 7(7/33) 等级 基本号码……特别号码 说明 一等奖 ●●●●●●● 选 7中 (7) ●●●●●●○……★ 选7中 二等奖 (6+1) 三等奖 ●●●●●●○ 选 7中 (6) ●●●●●○○……★ 选7中 四等奖 (5+1) 五等奖 ●●●●●○○ 选 7中 (5) 36 选 6+1(6+1/36) 基本号码……特别号码 说明 ●●●●●●……★ 选7中 (6+1) ●●●●●● 选 7 中(6) ●●●●●○……★ ●●●●●○ ●●●●○○……★ 选7中 (5+1) 选 7 Φ(5) 选7中 (4+1)
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七等奖 ●●●●○○○
选 7 中 ●●●●○○ (4+1) 选 7中 (4) ●●●○○○……★
注:●为选Φ的基本号码;★ 为选中的特别号码;○ 为未选中的号码 以上两种类型的总奖金比例一般为销售总额的 50%,投注者单注金额为 2 元单 注若巳得到高级别的奖就不再兼得低级别的奖。 现在常见的销售规则及相应的奖 金设置方案如表三其中一、二、三等奖为高项奖,后面的为低项奖低项奖数 额固定,高项奖按比例分配但一等奖单注保底金额 60 万元,封顶金额 500 万 元各高项奖额的计算方法为: [(当期销售总额×总奖金比例)-低项奖总额]×单项奖比例 (1)根据这些方案的具体情况,综合分析各种奖项出现的可能性、奖项和 奖金额的设置以及对彩民的吸引力等因素评价各方案的合理性 (2)设计一种“更好”的方案及相应的算法,并据此给彩票管理部门提出 建议 (3)给报纸写一篇短攵,供彩民参考 表三 奖项 一等 二等 三等 四等 奖 奖 奖 奖 方案 比例
备注 按序 按序 按序 按序
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制阶段,这個参数都不能用得太小否则无法描写好各阶段的数据。该参数放在 15-25之间比较好为了简单我们把它固定在20(天)上这个值有一定统计上嘚 意义,至于有没有医学上的解释需要其他专家分析。 参数K显然代表某种社会环境下一个病人传染他人的平均概率与全社会的 警觉程喥、政府和公众采取的各种措施有关。在疾病初发期社会来不及防备, 此时K值比较大为了简单起见,我们从开始至到高峰期间均采用哃样的K值(从 拟合这一阶段的数据定出)即假定这阶段社会的防范程度都比较低,感染率比 较高到达高峰期后,我们在10天的范围内逐步调整K值到比较小然后保持不 变,拟合其后在控制阶段的全部数据即认为社会在经过短期的剧烈调整之后, 进入一个对疫情控制较好嘚常态显然,如果疫情出现失控或反复的状态则K 值需要做更多的调整。 2、计算结果 2.1、对香港疫情的计算和分析香港的数据相对比较唍整准确。但在初期 由于诊断标准等不确切,在 3 月 17 日之前没有找到严格公布的数据。我们以 报道的 2 月 15 日作为发现第一例病人的起点2 朤 27 日从报道推断为 7 例。3 月 17 日后则都是正式公布的数据累积病例数在图 1 中用三角形表示。我们然 后用上述方法计算4 月 1 日前后(从起点起 45 忝左右)是疫情高峰时期,在 此之前我们取 K=0.16204此后的 10 天,根据数据的变化将 K 逐步调到 0.0273 然后保持 0.0273 算出后面控制期的结果。短期内 K 调整的幅喥很大反映社会 的变化比较大。图中实心方黑点是计算的累积病例数从计算累积病例数,很容 易算出每天新增病例数(当然只反映走姠实际状况有很大涨落)。可以看出 香港疫情从起始到高峰大约 45 天,从高峰回落到 1/10 以下(每天几个病例) 大 约 40 天(5 月上中旬)到基夲没有病例还要再经过近一个月(到 6 月上中旬) 。 2.2、对广东疫情的计算和分析广东的起点是02年11月16日,到今年2月下 旬达到高峰 经过了约100忝。 在今年2月10日以前的数据查不到 分析比较困难。 总体上看广东持续的时间比香港长得多,但累积的总病例数却少一些这反映 出广東的爆发和高峰都不强烈。但广东的回落也比较慢从2月下旬高峰期到现 在经过了约70天,还维持着每天10来个新增病例而同样过程香港只鼡了约40 天。这种缓慢上升和下降的过程也反映到K值上比较好的拟合结果是,在高峰 期之前(t < 101天)K=0.0892;在随后的10天逐步调整到0.031。用这组参數 算出的后期日增病例数比实际公布的偏小说明实际上降低得更慢。这种情况与 疫情的社会控制状况有没有什么关系需要更仔细的分析。 2.3、对北京疫情的分析与预测北京的病例起点定在 3 月 1 日,经过大约 59 天在 4 月 29 日左右达到高峰 我们通过拟合起点和 4 月 20 日以后的数据定出高 峰期以前的 K=0.13913。这个值比香港的 0.16204 来得低说明北京初期的爆发 程度不如香港,但遗憾的是上升时间持续了近 60 天而香港是 45 天,这就造成 了累积病例数大大超过香港从图 2 中还看出 4 月 20 日以前公布的数据大大低 于计算值。而我们从对香港、广东情况的计算中知道疫情前期我们嘚计算还是 比较可行的。从而可以大致判断出北京前期实际的病例数图中的公布数据截止 到 5 月 7 日(从起点起 67 天),其后的计算采用的是馫港情况下获得的参数 按这种估算,北京最终累积病例数将达到 3100 多
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图1、对香港疫情的拟合
图 2 对北京疫情的分析图 3 是计算的日增病例数。 后期下降得较快的实心方黑点 是采用香港参数获得的 这就是说, 如果北京的疫情控制与香港相当或哽好的话 就可以在高峰期后的 40 天(从起点起 100 天)左右,即 6 月上中旬下降到日增 几例然后再经过约一个月,即 7 月上中旬达到日增 0 病例泹如果北京的新病 例下降速度与广东类似的话,则要再多花至少一个月才能达到上述的效果, 且 累积总病例数会到 3800 左右至于什么原因慥成香港下降速度快而广东下降速 度慢,需要有关方面作具体分析
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图3、北京日增病例走势分析 3、结论 烸个病人可以造成直接感染他人的期限平均在 20 天左右,这个值在不同地 区和不同疫情阶段似乎变化不大病人的平均每天感染率与社会状況有关,在疫 情爆发期较大在疫情控制期要小很多。香港的初期爆发情况比广东和北京都剧 烈但控制效果明显比较好。北京后期如果控制在香港后期的感染率水平上 则 有望在 6 月上中旬下降到日增几例。然后再经过约一个月即 7 月上中旬达到日 增 0 病例。而累积总病例数將达到 3100 多但如果北京的新病例下降速度与广 东类似的话,则要再多花至少一个月才能达到上述的效果,且累积总病例数会 到 3800 左右 附件 2:北京市疫情的数据 (据:网络) 日期 4 月 20 日 4 月 21 日 4 月 22 日 4 月 23 日 4 月 24 日 4 月 25 日 已确诊病例累计 现有疑似病例 339 482
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2003 年 B 题……露天矿生产的车辆安排 ……露天矿苼产的车辆安排
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2003 年 D 题……抢渡长江 ……抢渡长江
起 点: 武 昌汉 阳 点: 2.在(1)的假设下洳果游泳 者始终以和岸边垂直的方向游, 他(她)们能否到达终点根据你们的数学模型 说明为什么 1934 年 和 2002 年能游到终点的人数的百分比有如此夶的差别;给 出能够成功到达终点的选手的条件。 3.若流速沿离岸边距离的分布为 (设从武昌汉阳门垂直向上为 y 轴正向): ?1.47米 / 秒 0米 ≤ y ≤ 200米 ? v (
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给有意参加竞渡的游泳爱好者写一份竞渡策略的短 文。 你们的模型还可能有什么其他的应用
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2004 年 C 题……饮酒驾车 ……饮酒驾车
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时间(小 时) 酒精含量 时间(小 时) 酒精含量
2004 年 B 题……电力市场的输电阻塞管理 ……电力市场的输电阻塞管理
一直都想参加下数学建模需要哪些知识通过几个月培训学到一些好的数学思想和方法,今年终于有时间有机会有队友一起参加了研究生数模but,为啥今年说不培训直接參加国赛泪目~_~~,然后比赛前也基本没看直接硬刚。比赛完总结下是个好习惯下面写了一点分析,比较注重实现有些地方我也不能講很清楚,看过的请权当参考
问题1:对一个不包含动态背景、摄像头稳定拍摄时间大约5秒的监控视频,构造提取前景目标(如人、车、動物等)的数学模型并对该模型设计有效的求解方法,从而实现类似图1的应用效果(附件2提供了一些符合此类特征的监控视频)
图1 左圖:原视频帧;右图:分离出的前景目标
分析:第一问最简单,摄像头稳定静态背景下,直接使用帧间差法即可解决基于帧差法改进嘚一些方法效果也不错,试过使用VIBE算法(改进背景更新策略)检测效果都很好但是这个题目测试视频有个坑,那个电梯运动的视频严格来说不算静态背景视频,电梯部分后面通过算法微调才勉强去除这部分用到了基于LBP(二值相似性模式)的MultiLayer算法,算法论文在这里: 供参考。下图是office视频和smoke视频(带电梯运动那个)的提取结果(图从论文中截出来的有点模糊)
图2 原始视频帧与分离出的前景目标
问题2:對包含动态背景信息的监控视频(如图2所示),设计有效的前景目标提取方案(附件2中提供了一些符合此类特征的典型监控视频)
图3 几種典型的动态视频背景,:树叶摇动水波动,喷泉变化窗帘晃动
分析:这个问题直观地就是通过运动幅度来来建模,经常使用高斯分咘来表示这部分使用了基于改进BSP的LBSP方法,效果很不错算法的论文放在这里:,下图是waterSurface视频(海面波动)的提取结果
图4 原始视频帧与分離出的前景目标
问题3:在监控视频中当监控摄像头发生晃动或偏移时,视频也会发生短暂的抖动现象(该类视频变换在短时间内可近似視为一种线性仿射变换如旋转、平移、尺度变化等)。对这种类型的视频如何有效地提取前景目标?(附件2中提供了一些符合此类特征的典型监控视频其它一些典型视频可从下载)
分析:这个问题开始我们想的是用Faster-RNN之类的网络识别目标,然后再跟踪目标分割出来但昰好像有点麻烦,短时间内不好做后面仔细看了题目,他们其实有提示仿射变换?是啊摄像头抖动就相当于短时间内的仿射变换,這种仿射变换怎么计算出来呢我们可以通过提取图像的特征点(实测matlab的MinEigen方法误差点最少,它的核心是Harris角点检测)计算出两幅图像之间嘚对应特征点,自然就可以得到它们之间的仿射变换了花了一个晚上加一个上午把程序弄好(还做了伪补全图像),效果还很不错能夠得到稳定的视频,但是这种方法有局限性下图是people2的提取结果
图5 原始视频帧与分离出的前景目标
问题4:在附件3中提供了8组视频(avi文件与mat攵件内容相同)。请利用你们所构造的建模方法从每组视频中选出包含显著前景目标的视频帧标号,并将其在建模论文正文中独立成段表示务须注明前景目标是出现于哪一个视频(如Campus视频)的哪些帧(如241-250,421-432帧)
分析:这个没啥说的,拿前面的算法跑一遍就行了我们莋的顺序是124356,5,6最后只写了想法
问题5:如何通过从不同角度同时拍摄的近似同一地点的多个监控视频中(如图3所示)有效检测和提取视频湔景目标?请充分考虑并利用多个角度视频的前景之间(或背景之间)相关性信息(一些典型视频可从下载)
图6 在室内同一时间从不同角喥拍摄同一地点获得的视频帧
分析:这个题目的意思感觉不是太清晰但是最好的方法应该是pom了,只是他们没有开放源代码项目主页在這里:,可以研究下
昨天与一等奖大神讨论了下,其实这题是有简单的方法的和第三题类似,想法很简单先试试能不能搞出来,搞絀来了再放过程和结果这一问的论文可以看看 ,对极几何那部分
问题6:利用所获取前景目标信息,能否自动判断监控视频中有无人群短时聚集、人群惊慌逃散、群体规律性变化(如跳舞、列队排练等)、物体爆炸、建筑物倒塌等异常事件可考虑的特征信息包括前景目標奔跑的线性变化形态特征、前景规律性变化的周期性特征等。尝试对更多的异常事件类型设计相应的事件检测方案。(请从网络下载包含各种事件的监控视频进行算法验证)
分析:没有完成应该基于前面的算法,利用聚类方法和运动轨迹进行分析主要在判别策略上。
内容提示:数学建模需要哪些知識考查试题
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