2020年“华为杯”中国研究生数学建模竞赛题目及简单分析

最新推荐文章于 2025-05-19 20:08:05 发布
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分类专栏： JavaWeb基础 文章标签： 数学建模
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45727931/article/details/108630794
本文探讨了包括芯片相噪算法、汽油辛烷值建模、脑信号分析、无人机集群协同对抗、能见度预测及飞行器供油策略优化等技术难题，涉及信号处理、数据分析、优化决策及物理建模等多个领域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

分析内容仅做参考，欢迎大家一起交流沟通，也有可能是我完全分析错了。。

题目如下：

题目A：芯片相噪算法（华为题）

应该会和信号与系统相关

题目B：汽油辛烷值建模

应该是数据分析类的题目

题目C：面向康复工程的脑信号分析和判别建模

附件1-P300脑机接口数据，
附件2-睡眠脑电数据，
感觉是数据分析相关，需要建立预测或判别模型

题目D：无人机集群协同对抗

这个应该是偏向优化和决策

题目E：能见度估计与预测

应该是视觉分析的，不了解相关知识
附件有：机场AMOS观测、机场视频、高速公路视频截图

题目F：飞行器质心平衡供油策略优化

决策、优化、物理建模相关

“华为杯”研究生数学建模竞赛2020年-【华为杯】A题：基于通信仿真的载波恢复算法设计与 ASIC 实现（附获奖论文及matlab代码实现）
getusushu的博客
04-18 941
算法主要分两步，首先在只考虑浮点计算的前提下根据信道损伤的物理模型设计补偿算法；后提出了将色散效应与相位噪声去耦合的方法，即根据色散效应与相位噪声产生的时移和。线性插值算法进行相噪补偿的方法。响应面实验工具建立色散、线宽与误码率的关系，在合理忽略色散对误码率的影响的前提。当线宽较大时，相噪对误码率的影响较显著，窗口大小减小有利于误码率的降低，首先对量化过程中产生的量化噪声进行了建模分析，得到了量化比特数和量化信噪比之间。将算法细化为芯片上最基本的乘、加等运算，此外还要考虑定点量化噪声的影响。
2020年第十七届华为杯研究生数学建模竞赛完整题目(A,B,C,D,E,F)内含附件.7z
11-24
2020年第十七届华为杯数模建模竞赛完整题目（A,B,C,D,E,F）内含附件。参考每年竞赛题目，赛前练习，扩展建模思路。
2020华为杯研究生数学建模比赛赛题
10-23
2020华为杯研究生数学建模比赛赛题： 2020年A题--华为题_芯片相噪算法设计 2020年B题--汽油辛烷值建模.zip 2020年C题--面向康复工程的脑电信号分析和判别模型 2020年D题--无人机集群协同对抗 2020年E题--能见度估计与预测 2020年F题--飞行器质心平衡供油策略优化 因为文件过大，所以单独把E题视频文件分享出来 链接：https://pan.baidu.com/s/1_B_xZYhgLVXPGOcunU9Q0w 提取码：sen6
华为杯研究生数学建模历年赛题(部分转载)
最新发布
qq_44102476的博客
05-19 511
2014-A：小鼠视觉感受区电位信号（LFP）与视觉刺激之间的关系研究。2007-A：建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题。2012-B：基于卫星无源探测的空间飞行器主动段轨道估计与误差分析。2012-D：基于卫星云图的风矢场（云导风）度量模型与算法探讨。2022-F：COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题。2013-F：可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究。2010-B：与封堵溃口有关的重物落水后运动过程的数学建模。
2020年中国研究生数学建模竞赛B题
墨叔的博客
09-17 1万+
降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型 一、背景 汽油是小型车辆的主要燃料，汽油燃烧产生的尾气排放对大气环境有重要影响。为此，世界各国都制定了日益严格的汽油质量标准（见下表）。汽油清洁化重点是降低汽油中的硫、烯烃含量，同时尽量保持其辛烷值。 欧盟和我国车用汽油主要规格 车用汽油标准 辛烷值 硫含量/(μg/g) ≯ 苯含量/% ≯ 芳烃含量/% ≯ ..
【最新更新】2020研究生华为杯数学建模比赛题目+题目分析【持续更新】
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09-16 4万+
各参赛队伍： 为了保证2020年“华为杯”第十七届中国研究生数学建模竞赛顺利举行，现将竞赛开赛的相关事项通知如下： 一、时间节点 1.加密题目开始下载时间：2020年9月16日8:00, 截止时间：2020年9月20日17:00 2.题目解密密码公布时间：2020年9月17日8:00, 截止时间：2020年9月20日17:00 3.竞赛开始时间：2020年9月17日8:00, 截止时间：2020年9月21日12:00 队伍编号将在开赛前公布。 队伍编号公布后，请牢记您的队伍编号，并仔细查看论文上传操作说明及
2020年研究生华为杯，数学建模竞赛C题.rar
10-15
那我们讲一下它的 algorithm。假设我们 learn 了一个 Q-function，Q-function 就是 input s 跟 a，output 就是 Q^{\pi}(s,a)Q π (s,a)。那接下来，我们要 learn 一个 actor，这个 actor 的工作就是解这个 arg max 的 problem。这个 actor 的工作就是 input 一个 state s，希望可以 output 一个 action a。这个 action a 被丢到 Q-function 以后，它可以让 Q^{\pi}(s,a)Q π (s,a) 的值越大越好。那实际上在 train 的
04-21年“华为杯”研究生数学建模竞赛历届赛题.zip
10-18
"华为杯"研究生数学建模竞赛是中国最具影响力的数学建模赛事之一，自2004年起，每年举办一次，旨在激发研究生的创新精神，提升他们的数学应用能力。这个压缩包文件包含了从2004年至2021年历年的比赛题目，对于参赛者...
04-20年“华为杯”研究生数学建模竞赛历届赛题.rar
09-12
"华为杯"研究生数学建模竞赛是中国乃至全球范围内极具影响力的数学建模赛事之一，自2004年开始，每年举办一次，旨在推动研究生对数学建模理论与实践的深入理解和应用，激发科研创新精神。这个压缩包文件包含了从2004...
2020年中国研究生数学建模竞赛赛题.7z
10-30
2020年的华为杯中国研究生数学建模竞赛，无疑是一场检验学子们理论知识与实际应用能力的盛宴。本次竞赛涵盖了A至F六道题目，涉及领域广泛，旨在激发参赛者的创新思维，提升他们在大数据时代解决实际问题的能力。 A...
2020全国研究生数学建模比赛试题+数据（全）
10-18
全国研究生数学建模比赛是一项旨在培养研究生创新能力和团队合作精神的重要赛事，2020年的华为杯更是吸引了众多参赛者。这个资源包含了该年度比赛的所有试题和相关数据，对于想要了解或参与此类比赛的学生和研究人员...
2020华为杯数学建模C题.pdf
09-23
面向康复工程的脑电信号分析和判别模型，脑电信号；随机森林；特征选择；XGBoost ，解决了四个问题，有详细的方法叙述和结果，可供参考
2020华为杯数学建模大赛F题第一问
09-27
2020华为杯数学建模大赛F题第一问，用python解决质心实时位置，其中包括油箱中液体形状判断、液体质心位置计算以及最终迭代求解
2020年中国研究生数学建模竞赛赛题（A-F）.zip
11-06
这个是2020年华为杯数学建模竞赛赛题（A-F），适合想要参加下一届研究生数学建模的同学来练练手，由于只能上传小于1000M的文件，所以E题中的一个附件视频过大没有上传，可以私信找我要网盘链接哈~
2022年中国研究生数学建模竞赛试题（华为杯数学建模竞赛）
10-06
2022年中国研究生数学建模竞赛试题（华为杯数学建模竞赛） A题：移动场景超分辨定位问题 B题：方形件组批优化问题 C题：汽车制造公司涂装-总装缓存区调序调度优化问题 D题：PISA架构芯片资源排布问题 E题：草原放牧策略研究 F题：COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题
2018华为杯赛题.zip
09-17
这是2018华为杯数模的竞赛题以及附件，马上开赛啦，大家加油
【自我解析】2020年华为杯数学建模比赛E题
qq_40382325的博客
09-25 3349
问题一： 0114（中国石油大学）对于问题一的分析如下： 我认为与C题数据处理模型建立等问题较为相似。 其中0219使用了拟合优度、均方根误差、平均绝对误差等。0114用了协方差。具体这些方差公式该怎么带入我猜是把这些公式的matlab代码与给定的数值结合跑出所得结果。 问题二： 问题二解决方法为： （0219）对视频进行了帧提取，并利用影像去噪、影像增强的手段对数据质量进行修 正；对标签数据进行统计和划分，避免了某一类数据在训练集和验证集中过于密集的 情况；尝试使用..
2020 年数学建模华为杯试题
wangyibin160691的博客
10-06 709
我用阿里云盘分享了「2020华为杯试题」，你可以不限速下载???? 复制这段内容打开「阿里云盘」App 即可获取 链接：https://www.aliyundrive.com/s/eqaw3cizKMD
“华为杯”研究生数学建模竞赛2020年-【华为杯】C题：脑电信号分析与判别模型研究（附获奖论文和python代码实现）
getusushu的博客
05-16 1669
摘 要:对脑电信号的准确有效分析，有助于把握大脑的活动状态，是实现脑机接口技术和评估睡眠质量的重要前提。本文分别考虑了目标字符识别问题、最优组合通道的选取问题，使用部分无标签数据进行半监督学习问题、数据集选取方式和分配比例问题、睡眠分期问题，并分别建立模型进行求解。针对问题一，考虑原始诱发脑电包含干扰信号，利用经验模态分解方法得到8个IMF分量，分析不同频率下的信号特征。采用四阶低通滤波器和快速傅里叶变换进行滤波和去噪。将原始训练集按 5:1 划分为训练集和测试。
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