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论文集总结范文 第十轮，长江水质的评价与预测模型 1、综合评价主成分分析法的综合测评、模糊数学的综合测评（用shang权值法确定权重）模型二建立微分方程，将模型进行简化，理想化后。 模型三数据的预测，灰色预测模型（后验差检验C P）、神经网络预测、多元回归模型预测。 第九轮学费1对题目的背景不了解；2考虑了学费与什么因素有关，但是没有考虑学费是否合理没有指定检验模型，满意度等；3查数据有比较大的欠缺；模型中的应用拟合线性回归用于多因素的拟合，回归方程的检验；扩展，可以用最小二乘法，当为多对多因素时可以用偏最小二乘法，还可以用神经网络（弊端是没有式子，不过模型的建立可以用神经网络中的式子）；对于各因素与学费的关系还可以用微分方程求解（这方面差）。 聚类神经网络聚类分析，根据不同区域一些指标数据，将不同区域划分为不同的类别，注意要用一些样本训练神经网络，同时留一些样本作为检验；扩展，聚类分析的方法多元分析中的聚类方法，系统聚类，Q/R聚类，模糊聚类。 第八轮，薄膜切割第七轮乘公交，看奥运这题主要是编程的难点 1、主要是建模的与编程之间交流不够，出现很多问题具体有a、编程产生数据过多，数据困难（制表格花了太多的时间）b、程序方面自己无法切入进去c、程序采取穷搜不好评价没有利用一些优秀算法的思想模型主要是考虑的指标多，人性化又优点；分段函数，01函数；GUI界面设计？第六轮，快速评卷仿真题目，也就是产生随机数的题目；圆桌模型圆桌模型的改进（将其改为一个大的圆桌模型里面有多个圆桌模型的循环（大改）、把剔除率改为动态的（小聪明）如果要原来模型进行改进，这需要大改，而不要小修小改小聪明表达式采取组合的方式？要好好思考！第五轮，灾情巡视图图论知识，图中的，最小生成树（kruskal算法）、最短距离图（floyd算法、distance算法）。 多于多人TSP问题，首先要自己划分区域，然后再利用模拟退火算法或者汉密尔顿回路（需要用二边逐步修正）求得最短路径图。 第四轮，公司投资问题，主要考察数据预测灰色预测的残差检验？（具有波动性的数据预测？）lingo软件的使用模型就是一个线性回归的模型，需要考虑的问题比较多第三轮，乳腺癌应用模型，模式识别类型fisher，马氏距离，神经网络，等多种方式进行判断；（由于判别类模式的准确性并不能确定，所以需要用多种方式对比）；主成分的选择 1、可以用逐步回归的方法一个个剔除；（可以用matlab软件也可以用excel中的6sq统计软件） 2、利用主成分分析可以求出几个主成分，然后利用每个主成分的贡献率做权值后求出最终的表达式，再利用表达式的系数大小作为对每个因素的权重，以此
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