2013高教社杯全國大學生數學建模競賽
A. 2013高教社杯全國大學生數學建模競賽題目,請求解答.如何解答求思路
問題真難！去問問老師把！！
B. 2013高教社杯全國大學生數學建模競賽QQ群
好像沒有這個群
C. 急求2013年全國大學生數學建模競賽B題 未發表、未獲獎 的文章，懸賞50財富值
2013高教社杯全國大學生數學建模競賽B題評閱要點[說明]本要點僅供參考，各賽區評閱組應根據對題目的理解及學生的解答，自主地進行評閱。本題要求對數據提取合適的特徵、建立合理有效的碎紙片拼接復原模型。可以考慮的特徵有鄰邊灰度向量的匹配、按行或按列對灰度求和、行距等。關於演算法模型，必須有具體的演算法過程（如流程圖、演算法描述、偽代碼等）及設計原理。雖然正確的復原結果是唯一的，但不能僅從學生提供的復原效果來評定學生解答的好壞，而應根據所建的數學模型、求解方法和計算結果（如復原率）三方面的內容做出評判。另一方面，評判中還需要考慮人工干預的多少和干預時間節點的合理性。問題1.僅有縱切文本的復原問題由於「僅有縱切」，碎紙片較大，所以信息特徵較明顯。一種比較直觀的建模方法是：按照某種特徵定義兩條碎片間的（非對稱）距離，採用最優Hamilton路或最優Hamilton圈（即TSP）的思想建立優化模型。關於TSP的求解方法有很多，學生在求解過程中需要注意到非對稱距離矩陣或者是有向圖等特點。還可能有種種優化模型與演算法，只要模型合理，復原效果好，都應當認可。本問題相對簡單，復原過程可以不需要人工干預，復原率可以接近或達到100%。問題2. 有橫、縱切文本的復原問題一種較直觀的建模方法是：首先利用文本文件的行信息特徵，建立同一行碎片的聚類模型。在得到行聚類結果後，再利用類似於問題1中的方法完成每行碎片的排序工作。最後對排序後的行，再作縱向排序。本問題的解法也是多種多樣的，應視模型和方法的合理性、創新性及有效性進行評分。例如，考慮四鄰近距離圖，碎片逐步增長，也是一種較為自然的想法。問題3.正反兩面文本的復原問題這個問題是問題2的繼續，基本解決方法與問題2方法相同。但不同的是：這里需要充分利用雙面文本的特徵信息。該特徵信息利用得好，可以提升復原率。 在閱卷過程中，可以考慮學生對問題的擴展。例如，在模型的檢驗中，如果學生能夠自行構造碎片，用以檢驗與評價本隊提出的拼接復原模型的復原效果，可考慮適當加分。閱卷時應有程序，程序的運行結果應和論文給出的結果一致。clear %釋放空間clc %清屏%圖片數據讀取left_col = [];right_col = [];for fp = 0 : 208 str = int2str(fp); if fp < 10 name = ['0' '0' str '.bmp']; elseif fp >= 10 & fp < 100 name = ['0' str '.bmp']; else name = [str '.bmp']; end a = imread(name); [m,n] = size(a); left_col = [left_col a(:,1)]; right_col = [right_col a(:,n)];end%讀取完畢left_col = double(left_col);%類型轉換right_col = double(right_col);% 找紙片最左邊(left_col)像素全為255(空白)的所有列row = 1;for bi=1:209; number=length(find(left_col(:,bi)==255)); if number == 180 S(row,1)=bi;%保存第一列像素為空(灰度值:255)的放在數組S第一列 row = row + 1; endendS = [S(:,1) zeros(row-1,18)];%矩陣初始化O = [ones(row-1,19)]; %初始化一個單位矩陣sign = 1;w = 0;for r=1:row-1;%行 for p=1:18;%列p+1 num = 10000000000;%使num足夠大 for j=1:209; count = 0; count = length(find(S==j));%除去重復 if count ~= 0 continue; else blank = length(find(right_col(:,S(r,p)) == 255));%如果碎紙片右邊界全為255(即空白)，則跳出，終止此行後面拼接 if blank == 180 sign = 0; break;%跳出本循環，進入p循環 else ri=right_col(:,S(r,p));%計算左右拼接精確度 le=left_col(:,j); c=ri-le; c = c.^2; error=sum(c(:)); end if num >= error %找出差值最小的，精確度最高 num = error; w = j; end end end if sign == 0 sign = 1; break; %跳出p循環，進入r循環 else S(r,p+1)=w; %二維數組儲存每個碎紙片拼接位置 end endendS = S - O; %數據整理，圖片從000.bmp開始，數組下標從1開始//////////////////////////////////////////////////////////////////////////第三題碎紙片特徵分類代碼：clear %釋放空間clc %清屏%圖片數據讀取char namea = (209,7);char nameb = (209,7);for fpa = 0 : 208 str = int2str(fpa); if fpa < 10 fpa = fpa + 1; namea(fpa,:) = ['0' '0' str 'a.bmp']; elseif fpa >= 10 & fpa < 100 fpa = fpa + 1; namea(fpa,:) = ['0' str 'a.bmp']; else fpa = fpa + 1; namea(fpa,:) = [str 'a.bmp']; endendfor afp = 1:209 a= imread(namea(afp,:)); fdataa(:,:,afp) = a;end%%%讀取反面b的數據for fpb = 0 : 208 str = int2str(fpb); if fpb < 10 fpb = fpb + 1; nameb(fpb,:) = ['0' '0' str 'b.bmp']; elseif fpb >= 10 & fpb < 100 fpb = fpb + 1; nameb(fpb,:) = ['0' str 'b.bmp']; else fpb = fpb + 1; nameb(fpb,:) = [str 'b.bmp']; endendfor bfp = 1:209 b= imread(nameb(bfp,:)); fdatab(:,:,bfp) = b;end%讀取完畢%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%qfdataa = ~fdataa; %取反qfdatab = ~fdatab; %取反for lj = 1:209 %行累加求和 Ldataa(:,lj) = sum(qfdataa(:,:,lj),2); %正面(a)累加求和 Ldatab(:,lj) = sum(qfdatab(:,:,lj),2); %反面(b)累加求和endLdataa(Ldataa>0)=1; %正面歸一化Ldatab(Ldatab>0)=1; %反面歸一化%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 數據分類 橫向 正面(a)分類for flta = 1:209; for pflta = 1:209 numa = 0; for flha = 1:180; if Ldataa(flha,flta) == Ldataa(flha,pflta) numa = numa + 1; end end tsavea(flta,pflta) = numa; %保存每兩張圖片之間的匹配度 endend% 數據分類 橫向 反面(b)分類for fltb = 1:209; for pfltb = 1:209 numb = 0; for flhb = 1:180; if Ldatab(flhb,fltb) == Ldatab(flhb,pfltb) numb = numb + 1; end end tsaveb(fltb,pfltb) = numb; %保存每兩張圖片之間的匹配度 endend%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%總匹配度%tsave = (tsavea + tsaveb)/2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 找紙片最左邊(left_col)像素全為255(空白)的所有列% fdataa = double(fdataa);% fdatab = double(fdatab);row = 1;for bi=1:209; number=length(find(fdataa(:,1,bi)~=0 & fdatab(:,72,bi)~=0)); if number == 180 S(row,1)=bi;%保存第一列像素為空(灰度值:255)的放在數組S第一列 row = row + 1; endendS = [S(:,1) zeros(row-1,18)];%矩陣初始化O = [ones(row-1,19)]; %初始化一個單位矩陣%%%%%%%%%%%%%%%%%%
D. 2013高教社杯全國大學生數學建模競賽成績什麼時候公布
11月份
等吧
有的賽區10月份
會公布一次賽區成績
有的就只有等到11月看全國成績了
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E. 2013大學生數學建模B題編程
2013高教社杯全國大學生數學建模競賽B題
評閱要點[說明]本要點僅供參考，各賽區評閱組應根據對題目的理解及學生的解答，自主地進行評閱。
本題要求對數據提取合適的特徵、建立合理有效的碎紙片拼接復原模型。可以考慮的特徵有鄰邊灰度向量的匹配、按行或按列對灰度求和、行距等。關於演算法模型，必須有具體的演算法過程（如流程圖、演算法描述、偽代碼等）及設計原理。雖然正確的復原結果是唯一的，但不能僅從學生提供的復原效果來評定學生解答的好壞，而應根據所建的數學模型、求解方法和計算結果（如復原率）三方面的內容做出評判。另一方面，評判中還需要考慮人工干預的多少和干預時間節點的合理性。問題1.僅有縱切文本的復原問題由於「僅有縱切」，碎紙片較大，所以信息特徵較明顯。一種比較直觀的建模方法是：按照某種特徵定義兩條碎片間的（非對稱）距離，採用最優Hamilton路或最優Hamilton圈（即TSP）的思想建立優化模型。關於TSP的求解方法有很多，學生在求解過程中需要注意到非對稱距離矩陣或者是有向圖等特點。還可能有種種優化模型與演算法，只要模型合理，復原效果好，都應當認可。本問題相對簡單，復原過程可以不需要人工干預，復原率可以接近或達到100%。問題2. 有橫、縱切文本的復原問題一種較直觀的建模方法是：首先利用文本文件的行信息特徵，建立同一行碎片的聚類模型。在得到行聚類結果後，再利用類似於問題1中的方法完成每行碎片的排序工作。最後對排序後的行，再作縱向排序。本問題的解法也是多種多樣的，應視模型和方法的合理性、創新性及有效性進行評分。例如，考慮四鄰近距離圖，碎片逐步增長，也是一種較為自然的想法。問題3.正反兩面文本的復原問題這個問題是問題2的繼續，基本解決方法與問題2方法相同。但不同的是：這里需要充分利用雙面文本的特徵信息。該特徵信息利用得好，可以提升復原率。 在閱卷過程中，可以考慮學生對問題的擴展。例如，在模型的檢驗中，如果學生能夠自行構造碎片，用以檢驗與評價本隊提出的拼接復原模型的復原效果，可考慮適當加分。閱卷時應有程序，程序的運行結果應和論文給出的結果一致。
clear %釋放空間
clc %清屏
%圖片數據讀取
left_col = [];
right_col = [];
for fp = 0 : 208
str = int2str(fp);
if fp < 10
name = ['0' '0' str '.bmp'];
elseif fp >= 10 & fp < 100
name = ['0' str '.bmp'];
else
name = [str '.bmp'];
end
a = imread(name);
[m,n] = size(a);
left_col = [left_col a(:,1)];
right_col = [right_col a(:,n)];
end
%讀取完畢
left_col = double(left_col);%類型轉換
right_col = double(right_col);
% 找紙片最左邊(left_col)像素全為255(空白)的所有列
row = 1;
for bi=1:209;
number=length(find(left_col(:,bi)==255));
if number == 180
S(row,1)=bi;%保存第一列像素為空(灰度值:255)的放在數組S第一列
row = row + 1;
end
end
S = [S(:,1) zeros(row-1,18)];%矩陣初始化
O = [ones(row-1,19)]; %初始化一個單位矩陣
sign = 1;
w = 0;
for r=1:row-1;%行
for p=1:18;%列p+1
num = 10000000000;%使num足夠大
for j=1:209;
count = 0;
count = length(find(S==j));%除去重復
if count ~= 0
continue;
else
blank = length(find(right_col(:,S(r,p)) == 255));%如果碎紙片右邊界全為255(即空白)，則跳出，終止此行後面拼接
if blank == 180
sign = 0;
break;%跳出本循環，進入p循環
else
ri=right_col(:,S(r,p));%計算左右拼接精確度
le=left_col(:,j);
c=ri-le;
c = c.^2;
error=sum(c(:));
end
if num >= error %找出差值最小的，精確度最高
num = error;
w = j;
end
end
end
if sign == 0
sign = 1;
break; %跳出p循環，進入r循環
else
S(r,p+1)=w; %二維數組儲存每個碎紙片拼接位置
end
end
end
S = S - O; %數據整理，圖片從000.bmp開始，數組下標從1開始
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
第三題碎紙片特徵分類代碼：
clear %釋放空間
clc %清屏
%圖片數據讀取
char namea = (209,7);
char nameb = (209,7);
for fpa = 0 : 208
str = int2str(fpa);
if fpa < 10
fpa = fpa + 1;
namea(fpa,:) = ['0' '0' str 'a.bmp'];
elseif fpa >= 10 & fpa < 100
fpa = fpa + 1;
namea(fpa,:) = ['0' str 'a.bmp'];
else
fpa = fpa + 1;
namea(fpa,:) = [str 'a.bmp'];
end
end
for afp = 1:209
a= imread(namea(afp,:));
fdataa(:,:,afp) = a;
end
%%%讀取反面b的數據
for fpb = 0 : 208
str = int2str(fpb);
if fpb < 10
fpb = fpb + 1;
nameb(fpb,:) = ['0' '0' str 'b.bmp'];
elseif fpb >= 10 & fpb < 100
fpb = fpb + 1;
nameb(fpb,:) = ['0' str 'b.bmp'];
else
fpb = fpb + 1;
nameb(fpb,:) = [str 'b.bmp'];
end
end
for bfp = 1:209
b= imread(nameb(bfp,:));
fdatab(:,:,bfp) = b;
end
%讀取完畢
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
qfdataa = ~fdataa; %取反
qfdatab = ~fdatab; %取反
for lj = 1:209 %行累加求和
Ldataa(:,lj) = sum(qfdataa(:,:,lj),2); %正面(a)累加求和
Ldatab(:,lj) = sum(qfdatab(:,:,lj),2); %反面(b)累加求和
end
Ldataa(Ldataa>0)=1; %正面歸一化
Ldatab(Ldatab>0)=1; %反面歸一化
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 數據分類 橫向 正面(a)分類
for flta = 1:209;
for pflta = 1:209
numa = 0;
for flha = 1:180;
if Ldataa(flha,flta) == Ldataa(flha,pflta)
numa = numa + 1;
end
end
tsavea(flta,pflta) = numa; %保存每兩張圖片之間的匹配度
end
end
% 數據分類 橫向 反面(b)分類
for fltb = 1:209;
for pfltb = 1:209
numb = 0;
for flhb = 1:180;
if Ldatab(flhb,fltb) == Ldatab(flhb,pfltb)
numb = numb + 1;
end
end
tsaveb(fltb,pfltb) = numb; %保存每兩張圖片之間的匹配度
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%總匹配度
%tsave = (tsavea + tsaveb)/2;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 找紙片最左邊(left_col)像素全為255(空白)的所有列
% fdataa = double(fdataa);
% fdatab = double(fdatab);
row = 1;
for bi=1:209;
number=length(find(fdataa(:,1,bi)~=0 & fdatab(:,72,bi)~=0));
if number == 180
S(row,1)=bi;%保存第一列像素為空(灰度值:255)的放在數組S第一列
row = row + 1;
end
end
S = [S(:,1) zeros(row-1,18)];%矩陣初始化
O = [ones(row-1,19)]; %初始化一個單位矩陣
%%%%%%%%%%%%%%%%%%
F. 2013國賽數學建模A第三問怎麼理解啊求指導！
2013高教社杯全國大學生數學建模競賽A題評閱要點[說明]本要點僅供參考，各賽區評閱組應根據對題目的理解及學生的解答，自主地進行評閱。
本題的難點在於通過視頻資料獲得車流數據，並以此為基礎建立數學模型，分析部分車道被佔用後，道路擁塞程度與上游來車量的關系。評閱時請關注如下方面：建模的准備工作（視頻中車流數據的提取，包括視頻缺失及錯誤的處理），模型的建立、求解和分析方法，結果的表述，模型的合理性分析及其模型的拓廣。
問題1.
1.1．道路被佔用後，實際的通行能力需要通過視頻中的車流數據得到，不能僅由交通道路設計標准估計；
1.2．應該根據視頻信息給出不同時段、不同情況下車流量的變化，需要給出通行能力的計算方法、理由的陳述或分析；
1.3.在被佔用道路沒有車輛排隊時，通行能力等同於單車道情形，但當被佔用道路有車輛排隊時，由於被佔用道路車輛的變道搶行，會使道路的通行能力下降，好的結果應該明確指出這一點。
問題2.
2.1.對於視頻2的分析同視頻1，需要通過視頻2與視頻1的數據對比給出通行能力的差異及原因分析；
2.2．由於事故橫斷面下游交通流方向需求不同，會導致上游每條車道分配到的車輛數不同，使兩種情況事故所處道路橫斷面形成多車道排隊的機率不同，從而影響實際通行能力。如果在模型中注意到這一點則更好。
問題3.
3.1．建立數學模型，給出交通事故所引起的路段車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力、事故持續時間、路段上游車流量間的關系；
3. 2.模型的形式可以多樣，但需要包含上述各種因素。關鍵考察模型假設的合理性、參數確定的原則、及模型的可計算性。
問題4.
4.1．本問題是問題1及問題3的擴展，可利用問題1得到的通行能力及 問題3的模型計算結果；
4. 2．和問題1、3不同，當事故橫斷面離紅綠燈路口較近時，司機無充分時間調整車道，會增大多車道佔用情形，影響通行能力，模型計算中應考慮這一點；
.附件中給出了上游路口信號燈的控制方案，會影響上游來車的流量分布，如果學生能夠利用附件給出上游路口信號燈配時方案和交通組織方案則更好。
G. 2013數學建模什麼時候發獎
2013高教社杯全國大學生數學建模競賽頒獎儀式於2013年12月7日在湖南長沙隆重舉行
H. 數學建模比賽的主要內容是什麼
競賽內容包括工程技術和管理科學這兩個方面。
數學建模的題目有較大的靈活性供參賽者發揮其創造能力。參賽者應根據題目要求，完成一篇包括模型的假設、建立和求解、計算方法的設計和計算機實現、結果的分析和檢驗、模型的改進等方面的論文。
競賽規則：
1、全國統一競賽題目，採取通訊競賽方式，以相對集中的形式進行。
2、競賽每年舉辦一次，一般在某個周末前後的三天內舉行。
3、大學生以隊為單位參賽，每隊3人（須屬於同一所學校），專業不限。競賽分本科、專科兩組進行，本科生參加本科組競賽，專科生參加專科組競賽（也可參加本科組競賽），研究生不得參加。
每隊可設一名指導教師（或教師組），從事賽前輔導和參賽的組織工作，但在競賽期間必須迴避參賽隊員，不得進行指導或參與討論，否則按違反紀律處理。
4、競賽期間參賽隊員可以使用各種圖書資料、計算機和軟體，在國際互聯網上瀏覽，但不得與隊外任何人（包括在網上）討論。
5、競賽開始後，賽題將公布在指定的網址供參賽隊下載，參賽隊在規定時間內完成答卷，並准時交卷。
6、參賽院校應責成有關職能部門負責競賽的組織和紀律監督工作，保證該校競賽的規范性和公正性。
(8)2013高教社杯全國大學生數學建模競賽擴展閱讀：
評獎辦法：
1、各賽區組委會聘請專家組成評閱委員會，評選本賽區的一等、二等、三等獎，獲獎比例一般不超過三分之一，其餘凡完成合格答卷者可獲得成功參賽獎。
2、各賽區組委會按全國組委會規定的數量將本賽區的優秀答卷送全國組委會。全國組委會聘請專家組成全國評閱委員會，按統一標准從各賽區送交的優秀答卷中評選出全國一等、二等獎。
3、全國與各賽區的一、二、三等獎均頒發獲獎證書。
4、對違反競賽規則的參賽隊，一經發現，取消參賽資格，成績無效。對所在院校要予以警告、通報，直至取消該校下一年度參賽資格。對違反評獎工作規定的賽區，全國組委會不承認其評獎結果。
參考資料：網路-中國大學生數學建模比賽
I. 高教社杯數學建模競賽是什麼
高教社杯全國大學生數學建模競賽創辦於1992年，是全國高校中規模最大的基礎性學科競賽。今年競賽要求學生結合實際，運用數學和計算機軟體以及其他學科的知識，通過建立、求解、評估和改善數學模型來解決現實生活中的問題，競賽題目涵蓋了社會、經濟、工程等領域。