怎么做彩票平台网站,管理咨询行业的理解,公司网站建设基本流程,黄页网站推广2023亚太地区数学建模A题思路#xff1a;开赛后第一时间更新#xff0c;获取见文末 名片
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重要提示优秀论文的解读十分重要 初次接触数学建模所以我们在研读论文的过程中除了学习他们在解决问题中用到的思维方法、数学知识、分析其优点与不足之外更看重学习怎样写出一篇优秀的数学建模论文从而传达出自己的研究思路和研究成果。研读完这篇优秀论文后我们有如下几点的收获 1. 大致了解了一篇数学建模论文应该包括哪几个部分 2. 每个部分应该写些什么以及怎样写才能更好的吸引别人的眼球 3. 汲取了这篇优秀论文在写作和处理问题方面的成功之处以便以后运用于我们的研究之中 4. 总结了这篇论文的不足之处提醒我们以后注意不要犯类似的错误。
二、写作内容和技巧 2.1摘要 摘要是一篇论文能否在众多论文中脱颖而出的关键好的摘要必须清楚的描述解决问题的方法和显著的表达论文中最重要的结论。这篇论文的摘要简明扼要地指出了处理问题的方法并给出了作答起到较好的总结全文理清条理的作用。让读者对以下论述有一个总体印象。不足之处在于他提到用了两种方法对预测雨量的两种方法进行分析但实际上从后面的主体部分我们可以看到他只是从题目中提到的两个方面——准确性和公众感受——来分析的谈不上两个方法。
2.2问题的重述 再次阐明论文所研究的问题具有的实际意义并醒目的提出了所要解决的问题。
2.3问题的分析 分析问题简述要解决此问题需要哪些条件和大体的解决途径 优点条理比较清晰论述符合逻辑表达清楚。并给出了一个将经纬度转化为坐 的Matlab图形将题目中的数据直观的反映在了图形上。 缺点对于考虑公众感受这一段叙述稍显简略。
2.4模型的假设及符号说明 一个模型建的好与否很大程度上取决于其假设做的好不好。过烦的假设接近实际但不宜或者无法求解过简的假设对实际的指导意义又不够。这就要求我们能发挥想象力、洞察力和判断力善于辨别主次并为了使处理方法简单尽量使问题简单、均匀化。
将文中会出现的变量、常量先在此说明便于读者的阅读。这篇论文得符号说明很清楚,也很详细。
2.5模型的建立及求解、 1.问题1及其求解 首先阐明算法给出或推导出需要用到的计算公式然后可使用Matlab编程计算出相应的结果分析得到的答案给出相应的结论。 优点这篇文章建立的模型很简洁因而给出的算法也很精炼。他主要采用网格点上的预报数据来预测观测站点的数据再来和实际测得的数据相比以预报偏离差率这个量来判定两种方法的劣。在数据很繁琐的情况下很好的使用了Matlab。 2.问题2及其求解 可以参考上述 2.6模型的误差与分析 模型的误差与分析有助于改进模型并使模型在更多的场合适用。 优点看到了主要可能出现问题和争议的地方相当于重新作了个说明指明了自己方法的可取性 缺点对于其他的误差并没有进行分析。考虑还不够周全。
2.7模型的评价及推广 指出自己的模型为什么具有可取性它的优点。这篇论点的评价很好的概括了它的优点并提出它的方法精度高以及提到它使用了很好的数学工具。
数学模型最主要的目的是解决实际问题一个模型做出来、解决之后不把它运用到实际之中就不是成功的。因而模型的推广或者说是模型的应用是建模论文中必不可少的。
2.8参考文献 引用的资料必须指明出处就是在这儿说明。
#codingutf-8
#Author:Dodo
#Date:2018-11-15
#Email:lvtengchaopku.edu.cn数据集Mnist
训练集数量60000
测试集数量10000
------------------------------
运行结果
正确率81.72%二分类
运行时长78.6simport numpy as np
import time
def loadData(fileName):加载Mnist数据集:param fileName:要加载的数据集路径:return: list形式的数据集及标记print(start to read data)# 存放数据及标记的listdataArr []; labelArr []# 打开文件fr open(fileName, r)# 将文件按行读取for line in fr.readlines():# 对每一行数据按切割福,进行切割返回字段列表curLine line.strip().split(,)# Mnsit有0-9是个标记由于是二分类任务所以将5的作为15为-1if int(curLine[0]) 5:labelArr.append(1)else:labelArr.append(-1)#存放标记#[int(num) for num in curLine[1:]] - 遍历每一行中除了以第一哥元素标记外将所有元素转换成int类型#[int(num)/255 for num in curLine[1:]] - 将所有数据除255归一化(非必须步骤可以不归一化)dataArr.append([int(num)/255 for num in curLine[1:]])#返回data和labelreturn dataArr, labelArr
def perceptron(dataArr, labelArr, iter50):感知器训练过程:param dataArr:训练集的数据 (list):param labelArr: 训练集的标签(list):param iter: 迭代次数默认50:return: 训练好的w和bprint(start to trans)#将数据转换成矩阵形式在机器学习中因为通常都是向量的运算转换称矩阵形式方便运算#转换后的数据中每一个样本的向量都是横向的dataMat np.mat(dataArr)#将标签转换成矩阵之后转置(.T为转置)。#转置是因为在运算中需要单独取label中的某一个元素如果是1xN的矩阵的话无法用label[i]的方式读取#对于只有1xN的label可以不转换成矩阵直接label[i]即可这里转换是为了格式上的统一labelMat np.mat(labelArr).T#获取数据矩阵的大小为m*nm, n np.shape(dataMat)#创建初始权重w初始值全为0。#np.shape(dataMat)的返回值为mn - np.shape(dataMat)[1])的值即为n与#样本长度保持一致w np.zeros((1, np.shape(dataMat)[1]))#初始化偏置b为0b 0#初始化步长也就是梯度下降过程中的n控制梯度下降速率h 0.0001#进行iter次迭代计算for k in range(iter):#对于每一个样本进行梯度下降#李航书中在2.3.1开头部分使用的梯度下降是全部样本都算一遍以后统一#进行一次梯度下降#在2.3.1的后半部分可以看到例如公式2.6 2.7求和符号没有了此时用#的是随机梯度下降即计算一个样本就针对该样本进行一次梯度下降。#两者的差异各有千秋但较为常用的是随机梯度下降。for i in range(m):#获取当前样本的向量xi dataMat[i]#获取当前样本所对应的标签yi labelMat[i]#判断是否是误分类样本#误分类样本特诊为 -yi(w*xib)0详细可参考书中2.2.2小节#在书的公式中写的是0实际上如果0说明改点在超平面上也是不正确的if -1 * yi * (w * xi.T b) 0:#对于误分类样本进行梯度下降更新w和bw w h * yi * xib b h * yi#打印训练进度print(Round %d:%d training % (k, iter))#返回训练完的w、breturn w, b
def test(dataArr, labelArr, w, b):测试准确率:param dataArr:测试集:param labelArr: 测试集标签:param w: 训练获得的权重w:param b: 训练获得的偏置b:return: 正确率print(start to test)#将数据集转换为矩阵形式方便运算dataMat np.mat(dataArr)#将label转换为矩阵并转置详细信息参考上文perceptron中#对于这部分的解说labelMat np.mat(labelArr).T#获取测试数据集矩阵的大小m, n np.shape(dataMat)#错误样本数计数errorCnt 0#遍历所有测试样本for i in range(m):#获得单个样本向量xi dataMat[i]#获得该样本标记yi labelMat[i]#获得运算结果result -1 * yi * (w * xi.T b)#如果-yi(w*xib)0说明该样本被误分类错误样本数加一if result 0: errorCnt 1#正确率 1 - 样本分类错误数 / 样本总数accruRate 1 - (errorCnt / m)#返回正确率return accruRate
if __name__ __main__:#获取当前时间#在文末同样获取当前时间两时间差即为程序运行时间start time.time()#获取训练集及标签trainData, trainLabel loadData(../Mnist/mnist_train.csv)#获取测试集及标签testData, testLabel loadData(../Mnist/mnist_test.csv)#训练获得权重w, b perceptron(trainData, trainLabel, iter 30)#进行测试获得正确率accruRate test(testData, testLabel, w, b)#获取当前时间作为结束时间end time.time()#显示正确率print(accuracy rate is:, accruRate)#显示用时时长print(time span:, end - start)
