研究生数学建模竞赛优秀论文选评
《数学建模优秀论文精选与点评》是(201年清华大学出版社出版的图书。
2012年电子科技大学中山学院优秀论文 葡萄酒等级划分体系模型的探究 摘 要 针对目前葡萄酒评价体系不完善的现状本文对葡萄酒评价体系作出探究。 对于问题一运用单因素方差分析法利用Matlab软件以Anoval函数求解。求出p-value显著性水平取05作为标准来判断那组有显著性以及通过比较方差来判断那组数据更加可信。 对于问题二在问题一中得到第二组评分更可信因此根据该组的评分进行分级通过用Matlab软件的Corrcoef和Regress函数对该组成分进行相关性验证和用EXCEL画出图表进行分析找出影响葡萄酒分级的成分然后在酿酒葡萄数据中找出与影响葡萄酒分级相同的成分再结合葡萄酒评分对葡萄样品进行分级得出葡萄样品成分的排列结合成分的量和葡萄酒分级得出影响酿酒葡萄分级成分的范围。 对于问题三通过问题二的解答可以知道葡萄酒和酿酒葡萄的划分级别利用附件二的资料对每一种理化指标的数据根据对应的含量建立模型运用matlab软件拟合数据作出拟合线性图并采用多元回归分析法进行回归分析最后根据拟合线性图和回归系数来分析两类理化指标之间的关系。 对于问题四分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。结合题目给出芬香物质的数据对感官指标和理化指标进行综合分析用MABTLE拟合感官指标和理化指标的数据得出结论需要结合葡萄酒的理化指标和感官指标对葡萄酒的质量进行综合评价。关键字方差分析法 分级 理化指标 线性相关 回归分析 一、问题的重述 随着我国经济的快速发展葡萄酒市场竞争也异常激烈和无序“三精一水”、假年份、假产地酒、假酒庄影响消费者的健康虽然我国的GB15037-2006《葡萄酒》国家标准对葡萄酒的质量作了规定但由于相应规范的制定工作限制我国关于葡萄酒质量等级分划的标准还未完善国家迫切需要制定统一的质量等级制度。 确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分然后求和得到其总分从而确定葡萄酒的质量。酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量文章给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果及该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。本文尝试解决以下问题 问题一 由于评酒师对葡萄酒的评分存在主观性需对评酒师的分数进行客观分析分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异哪一组结果更可信 问题二葡萄酒的质量离不开原料酿酒葡萄的质量所以酿酒葡萄的理化指标至关重要。需根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。 问题三酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系可能影响着葡萄酒质量所以需建立模型酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。 问题四分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量能否综合感官指标和理化指标建立模型来评价葡萄酒的质量是问题关键所在。 二、模型假设 品酒员打分相互之间没有影响 品酒员对样品的给的总分是他对该样品所有方面评分的总和并且该样品的最终得分可认为是10位品酒员打分的平均值 题目所给的数据真实可靠 酿酒方式及酿酒过程对葡萄酒的质量没有影响 不同种类葡萄酒的成份数据值统一标准没有差异 所有样品的酿造过程相同。 三、符号说明 n 测试数量 r 测试水平量 A 因素SS 各类数据源的平方和 Df 各类数据相应的自由度 MS 各类的均方值 F 统计量 P 大于F的概率 AS 各组均值对总方差的偏差平方和 ES 各组数据对均值偏差平方和的总和 四、问题分析 问题一的分析 我们要根据附件1的数据可知评酒员对红酒27组样品和白酒28组样品进行评分每件样品都进行了两次评分即是有两组评分数据题目要求分析两组评酒员的评分结果有无显著性差异以及那一组数据更加可信对于显著性的判断我们采用单因素方差分析法Analysis Of Variance。对于每件样品评酒员对外观香气口感及其整体评价进行打分每一组的每件样品都有十名品酒员进行评分故求每个品酒员对样品酒的总分之后求出这十名品酒员给的总分的平均分此平均分就是该样品的总分葡萄酒分为白酒和红酒我们对第一组的红酒和第二组的红酒进行方差分析法运用matlab软件中的anova1函数可得出p-value及F值通过分析就可知道那组更加具有显著性。方差是考察数据的波动性的方差小就说明数据比较稳定方差大就是波动性比较大 故通过比较两组数据的方差大小就知道那一组数据更加可信。 问题二的分析 根据问题一可知第二组的评酒员的评酒分数更可靠所以选择第二组葡萄酒的数据进行处理。从评酒员对葡萄酒评分的分数入手用逆向思维反推葡萄的等级。首先将第一问中第二组的白葡萄酒和红葡萄酒的每一种样品的评分进行分等级依次分为四个等级，然后用EXCEL将每个等级的样品酒的理化指标画成曲线图忽略异常数据点观察各等级间的理化指标有没有相关性如果有相关性找出影响葡萄酒质量的相关因素跟酿酒葡萄的理化指标数据进行对照得出酿酒葡萄的分级依据。 问题三的分析结合葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标作出每两个理化指标间的直观趋势图观察两者之间的大体关系根据曲线拟合的方法得出两者间的函数关系。 问题四的分析 由第三问求解可得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间是呈线性相关的因此我们要证明酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量是有影响的只需证明酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒质量是有影响。在综合附录3给出的芬香物质用MABTLE拟合出理化指标和感官指标的关系图呈相关性所以要综合葡萄酒的理化指标和感官指标一起来评价葡萄酒的质量。 五、模型建立与求解 1问题一的模型建立和求解 对于两组评酒员的评价结果有无显著性差异我们采用单因素方差分析法去解决。 单因素方差分析法: 只考虑一个因素A 对所关心的指标的影响A 取几个水平在每个水平上作若干个试验试验过程中除A 外其它影响指标的因素都保持不变只有随机因素存在)，我们的任务是从试验结果推断因素A 对指标有无显著影响即当A 取不同水平时指标有无显著差别。A 取某个水平下的指标视为随机变量，判断A 取不同水平时指标有无显著差别相当于检验若干总体的均值是否相等。 设 A取n 个水平nAAAA，，，321，在水平iA下总体ix 服从正态分步N(iu，2)，i=1，，n，这里u，2未知iu可以互不相同但假定ix有相同的方差又设在每个水平iA下作了in次独立试验即从中抽取容量为in的样本记作，，，1，jijnjxijx服从N(iu，2)i=1，…，n，j=1，…， in且且相互独立。将这些数据列成表1单因素试验数据表的形式。 表1 单因素试验数据表 分值 第一组红酒 第二组红酒 第一组白酒 第二组白酒 A1 X12 X21 X12 X21 A2 X21 X22 X21 X22 A3 X31 X32 X31 X32 根据上述理论首先我们对数据进行处理附件1里有四组数据红葡萄酒和白葡萄酒各有两组数据每种酒都有两组人进行对其进行评分每件样品酒有十名品酒员号打分采用单因素方差分析法我们将样品酒的总分作为唯一考虑的因素A运用matlab软件编程求出品酒员对每组样品打的总分的平均分
研究生数学建模竞赛优秀论文
2017年的全国数模比赛还没有结束希望可以帮到你~
是的，优秀的 好 的
研究生数学建模竞赛优秀论文选题
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。目录背景数学数学建模数学建模应用数学建模的意义数学建模应用数学模型过程模型准备模型假设模型建立模型求解模型分析模型检验模型应用起源进入西方国家大学在中国大学生数学建模竞赛全国大学生数学建模竞赛全国大学生数学建模竞赛章程（2008年）第四届全国大学生数学建模竞赛国际大学生数学建模竞赛数学建模资料竞赛参考书国内教材、丛书国外参考书(中译本)专业性参考书数学建模题目两项题四项题数学建模相关数学建模的意义数学建模经验和体会最新进展数学建模应当掌握的十类算法背景 数学 数学建模 数学建模应用数学建模的意义 数学建模 应用数学模型过程 模型准备 模型假设 模型建立 模型求解 模型分析 模型检验 模型应用起源 进入西方国家大学 在中国大学生数学建模竞赛 全国大学生数学建模竞赛 全国大学生数学建模竞赛章程（2008年） 第四届全国大学生数学建模竞赛 国际大学生数学建模竞赛数学建模资料 竞赛参考书 国内教材、丛书 国外参考书(中译本) 专业性参考书数学建模题目 两项题 四项题数学建模相关 数学建模的意义 数学建模经验和体会最新进展数学建模应当掌握的十类算法展开 编辑本段背景数学 近半个多世纪以来，随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以空前的广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。数学建模 数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）。 不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解。数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。数学建模应用 数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性，结论的明确性和体系的完整性，而且在于它应用的广泛性，自从20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在21世纪这个知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国家经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展，数理论与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。编辑本段数学建模的意义数学建模 数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。 我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。 数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。应用数学模型 应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础，敏锐的洞察力和想象力，对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁，是数学在各个领域广泛应用的媒介，是数学科学技术转化的主要途径，数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视，它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才，数学建模已经在大学教育中逐步开展，国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛，将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的一个重要方面，现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合，努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路，与我国高校的其它数学类课程相比，数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活，对教师和学生要求高等特点，数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式，数学建模课程指导思想是：以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程，提高他们分析问题和解决问题的能力；提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。数学建模以学生为主，教师利用一些事先设计好问题启发，引导学生主动查阅文献资料和学习新知识，鼓励学生 积极开展讨论和辩论，培养学生主动探索，努力进取的学风，培养学生从事科研工作的初步能力，培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛，教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力，增强他们的数学素质和创新能力，提高他们的数举素质，强调的是获取新知识的能力，是解决问题的过程，而不是知识与结果。接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学，数学软件包的使用等等“短课程”（或讲座），用的学时不多，多数是启发性的讲一些基本的概念和方法，主要是靠同学们自己去学，充分调动同学们的积极性，充分发挥同学们的潜能。培训中广泛地采用的讨论班方式，同学自己报告、讨论、辩论，教师主要起质疑、答疑、辅导的作用，竞赛中一定要使用计算机及相应的软件，如Spss，Lingo，Mapple，Mathematica，Matlab甚至排版软件等。
2012年电子科技大学中山学院优秀论文 葡萄酒等级划分体系模型的探究 摘 要 针对目前葡萄酒评价体系不完善的现状本文对葡萄酒评价体系作出探究。 对于问题一运用单因素方差分析法利用Matlab软件以Anoval函数求解。求出p-value显著性水平取05作为标准来判断那组有显著性以及通过比较方差来判断那组数据更加可信。 对于问题二在问题一中得到第二组评分更可信因此根据该组的评分进行分级通过用Matlab软件的Corrcoef和Regress函数对该组成分进行相关性验证和用EXCEL画出图表进行分析找出影响葡萄酒分级的成分然后在酿酒葡萄数据中找出与影响葡萄酒分级相同的成分再结合葡萄酒评分对葡萄样品进行分级得出葡萄样品成分的排列结合成分的量和葡萄酒分级得出影响酿酒葡萄分级成分的范围。 对于问题三通过问题二的解答可以知道葡萄酒和酿酒葡萄的划分级别利用附件二的资料对每一种理化指标的数据根据对应的含量建立模型运用matlab软件拟合数据作出拟合线性图并采用多元回归分析法进行回归分析最后根据拟合线性图和回归系数来分析两类理化指标之间的关系。 对于问题四分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。结合题目给出芬香物质的数据对感官指标和理化指标进行综合分析用MABTLE拟合感官指标和理化指标的数据得出结论需要结合葡萄酒的理化指标和感官指标对葡萄酒的质量进行综合评价。关键字方差分析法 分级 理化指标 线性相关 回归分析 一、问题的重述 随着我国经济的快速发展葡萄酒市场竞争也异常激烈和无序“三精一水”、假年份、假产地酒、假酒庄影响消费者的健康虽然我国的GB15037-2006《葡萄酒》国家标准对葡萄酒的质量作了规定但由于相应规范的制定工作限制我国关于葡萄酒质量等级分划的标准还未完善国家迫切需要制定统一的质量等级制度。 确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分然后求和得到其总分从而确定葡萄酒的质量。酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量文章给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果及该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。本文尝试解决以下问题 问题一 由于评酒师对葡萄酒的评分存在主观性需对评酒师的分数进行客观分析分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异哪一组结果更可信 问题二葡萄酒的质量离不开原料酿酒葡萄的质量所以酿酒葡萄的理化指标至关重要。需根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。 问题三酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系可能影响着葡萄酒质量所以需建立模型酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。 问题四分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量能否综合感官指标和理化指标建立模型来评价葡萄酒的质量是问题关键所在。 二、模型假设 品酒员打分相互之间没有影响 品酒员对样品的给的总分是他对该样品所有方面评分的总和并且该样品的最终得分可认为是10位品酒员打分的平均值 题目所给的数据真实可靠 酿酒方式及酿酒过程对葡萄酒的质量没有影响 不同种类葡萄酒的成份数据值统一标准没有差异 所有样品的酿造过程相同。 三、符号说明 n 测试数量 r 测试水平量 A 因素SS 各类数据源的平方和 Df 各类数据相应的自由度 MS 各类的均方值 F 统计量 P 大于F的概率 AS 各组均值对总方差的偏差平方和 ES 各组数据对均值偏差平方和的总和 四、问题分析 问题一的分析 我们要根据附件1的数据可知评酒员对红酒27组样品和白酒28组样品进行评分每件样品都进行了两次评分即是有两组评分数据题目要求分析两组评酒员的评分结果有无显著性差异以及那一组数据更加可信对于显著性的判断我们采用单因素方差分析法Analysis Of Variance。对于每件样品评酒员对外观香气口感及其整体评价进行打分每一组的每件样品都有十名品酒员进行评分故求每个品酒员对样品酒的总分之后求出这十名品酒员给的总分的平均分此平均分就是该样品的总分葡萄酒分为白酒和红酒我们对第一组的红酒和第二组的红酒进行方差分析法运用matlab软件中的anova1函数可得出p-value及F值通过分析就可知道那组更加具有显著性。方差是考察数据的波动性的方差小就说明数据比较稳定方差大就是波动性比较大 故通过比较两组数据的方差大小就知道那一组数据更加可信。 问题二的分析 根据问题一可知第二组的评酒员的评酒分数更可靠所以选择第二组葡萄酒的数据进行处理。从评酒员对葡萄酒评分的分数入手用逆向思维反推葡萄的等级。首先将第一问中第二组的白葡萄酒和红葡萄酒的每一种样品的评分进行分等级依次分为四个等级，然后用EXCEL将每个等级的样品酒的理化指标画成曲线图忽略异常数据点观察各等级间的理化指标有没有相关性如果有相关性找出影响葡萄酒质量的相关因素跟酿酒葡萄的理化指标数据进行对照得出酿酒葡萄的分级依据。 问题三的分析结合葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标作出每两个理化指标间的直观趋势图观察两者之间的大体关系根据曲线拟合的方法得出两者间的函数关系。 问题四的分析 由第三问求解可得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间是呈线性相关的因此我们要证明酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量是有影响的只需证明酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒质量是有影响。在综合附录3给出的芬香物质用MABTLE拟合出理化指标和感官指标的关系图呈相关性所以要综合葡萄酒的理化指标和感官指标一起来评价葡萄酒的质量。 五、模型建立与求解 1问题一的模型建立和求解 对于两组评酒员的评价结果有无显著性差异我们采用单因素方差分析法去解决。 单因素方差分析法: 只考虑一个因素A 对所关心的指标的影响A 取几个水平在每个水平上作若干个试验试验过程中除A 外其它影响指标的因素都保持不变只有随机因素存在)，我们的任务是从试验结果推断因素A 对指标有无显著影响即当A 取不同水平时指标有无显著差别。A 取某个水平下的指标视为随机变量，判断A 取不同水平时指标有无显著差别相当于检验若干总体的均值是否相等。 设 A取n 个水平nAAAA，，，321，在水平iA下总体ix 服从正态分步N(iu，2)，i=1，，n，这里u，2未知iu可以互不相同但假定ix有相同的方差又设在每个水平iA下作了in次独立试验即从中抽取容量为in的样本记作，，，1，jijnjxijx服从N(iu，2)i=1，…，n，j=1，…， in且且相互独立。将这些数据列成表1单因素试验数据表的形式。 表1 单因素试验数据表 分值 第一组红酒 第二组红酒 第一组白酒 第二组白酒 A1 X12 X21 X12 X21 A2 X21 X22 X21 X22 A3 X31 X32 X31 X32 根据上述理论首先我们对数据进行处理附件1里有四组数据红葡萄酒和白葡萄酒各有两组数据每种酒都有两组人进行对其进行评分每件样品酒有十名品酒员号打分采用单因素方差分析法我们将样品酒的总分作为唯一考虑的因素A运用matlab软件编程求出品酒员对每组样品打的总分的平均分
研究生数学建模竞赛优秀论文精选与点评
看标题，这个的确是好东东，对数模爱好者或参加全国赛的童鞋来说。
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。目录背景数学数学建模数学建模应用数学建模的意义数学建模应用数学模型过程模型准备模型假设模型建立模型求解模型分析模型检验模型应用起源进入西方国家大学在中国大学生数学建模竞赛全国大学生数学建模竞赛全国大学生数学建模竞赛章程（2008年）第四届全国大学生数学建模竞赛国际大学生数学建模竞赛数学建模资料竞赛参考书国内教材、丛书国外参考书(中译本)专业性参考书数学建模题目两项题四项题数学建模相关数学建模的意义数学建模经验和体会最新进展数学建模应当掌握的十类算法背景 数学 数学建模 数学建模应用数学建模的意义 数学建模 应用数学模型过程 模型准备 模型假设 模型建立 模型求解 模型分析 模型检验 模型应用起源 进入西方国家大学 在中国大学生数学建模竞赛 全国大学生数学建模竞赛 全国大学生数学建模竞赛章程（2008年） 第四届全国大学生数学建模竞赛 国际大学生数学建模竞赛数学建模资料 竞赛参考书 国内教材、丛书 国外参考书(中译本) 专业性参考书数学建模题目 两项题 四项题数学建模相关 数学建模的意义 数学建模经验和体会最新进展数学建模应当掌握的十类算法展开 编辑本段背景数学 近半个多世纪以来，随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以空前的广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。数学建模 数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）。 不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解。数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。数学建模应用 数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性，结论的明确性和体系的完整性，而且在于它应用的广泛性，自从20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在21世纪这个知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国家经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展，数理论与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。编辑本段数学建模的意义数学建模 数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。 我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。 数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。应用数学模型 应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础，敏锐的洞察力和想象力，对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁，是数学在各个领域广泛应用的媒介，是数学科学技术转化的主要途径，数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视，它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才，数学建模已经在大学教育中逐步开展，国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛，将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的一个重要方面，现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合，努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路，与我国高校的其它数学类课程相比，数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活，对教师和学生要求高等特点，数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式，数学建模课程指导思想是：以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程，提高他们分析问题和解决问题的能力；提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。数学建模以学生为主，教师利用一些事先设计好问题启发，引导学生主动查阅文献资料和学习新知识，鼓励学生 积极开展讨论和辩论，培养学生主动探索，努力进取的学风，培养学生从事科研工作的初步能力，培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛，教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力，增强他们的数学素质和创新能力，提高他们的数举素质，强调的是获取新知识的能力，是解决问题的过程，而不是知识与结果。接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学，数学软件包的使用等等“短课程”（或讲座），用的学时不多，多数是启发性的讲一些基本的概念和方法，主要是靠同学们自己去学，充分调动同学们的积极性，充分发挥同学们的潜能。培训中广泛地采用的讨论班方式，同学自己报告、讨论、辩论，教师主要起质疑、答疑、辅导的作用，竞赛中一定要使用计算机及相应的软件，如Spss，Lingo，Mapple，Mathematica，Matlab甚至排版软件等。
研究生数学建模竞赛优秀论文2020
这个不用做题吧，一个队三个人，一个提供idea，一个编程，另一个写论文就很简单啊，另外你的知识要丰富，个人认为运筹学、线性规划还是要学一学的，另外看到问题你不一定会，关键看你查找资料和理解问题的能力
好好看看类型题就可以，下面不是还有人发的
你可以去赛才网上去看看，那里有1992-2008的优秀论文，很不错
2009-2012年研究生数学建模竞赛优秀论文，共五十多篇论文。