全国研究生数学建模竞赛一等奖论文E题.doc

标题：指纹识别中的模式匹配算法研究摘要指纹识别作为一种常见的生物识别技术，在现代社会中得到广泛应用。

本文针对指纹识别中的模式匹配算法进行研究，探讨了传统的指纹特征提取和匹配算法的局限性，并介绍了一种基于深度学习的指纹识别算法。

通过对比实验，证明了基于深度学习的指纹识别算法在准确性和鲁棒性方面的优势。

本研究为指纹识别技术的进一步发展提供了一种新的思路和方法。

引言指纹作为一种独特的生物特征，具有不可伪造性和稳定性，因此在安全验证领域被广泛应用。

指纹识别的关键任务之一是通过模式匹配算法，实现指纹图像的识别和比对。

传统的指纹识别算法主要基于特征提取和匹配的两个步骤。

然而，传统算法在对指纹图像的光照、旋转和变形等干扰下，容易出现准确性和鲁棒性不足的问题。

因此，本文旨在通过研究和比较不同算法，探索指纹识别中的模式匹配算法的优化方案。

传统模式匹配算法传统的指纹识别算法通常采用Minutiae特征提取和匹配的方法。

Minutiae特征是指指纹图像中细小特征点的位置和方向信息，如脊线和分叉点等。

传统算法会首先对指纹图像进行预处理，包括图像增强和去噪等操作，然后提取Minutiae特征。

特征提取通常通过对指纹图像进行滤波和边缘检测等操作，以获取特征点的位置和方向信息。

提取得到的Minutiae特征会被转换为可比较的特征向量，并用于后续的模式匹配。

传统的模式匹配算法通常基于相似性度量，如欧氏距离、曼哈顿距离等，来计算待比对指纹图像和数据库中指纹图像的相似性。

然而，传统算法在处理光照变化、旋转和变形等情况时，容易出现准确性下降的问题。

特别是在指纹图像质量较低的情况下，传统算法的准确性更加有限。

因此，为了提高指纹识别算法的性能，需要引入更加高级的算法模型。

基于深度学习的指纹识别算法近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的突破，在指纹识别中也引起了研究者的广泛关注。

基于深度学习的指纹识别算法通常采用卷积神经网络（CNN）作为基本模型。

2023 研究生数模竞赛 E 题1.概述2023 年全国研究生数学建模竞赛（简称“研赛”）E 题是该次竞赛中的一道重要题目。

通过参与 E 题的解答，研究生将能够展示他们的数学建模能力、分析问题的能力以及解决实际问题的能力。

本文将对2023 年研究生数模竞赛 E 题进行深入分析和探讨，希望能够对解答该题提供一定的参考和指导。

2. E 题题目概述2023 年研究生数模竞赛 E 题具体内容如下：根据我国某地区近年来的空气质量监测数据，建立数学模型，预测未来一周的空气质量变化趋势。

数据包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 等污染物浓度的日监测数据，以及气温、湿度等相关气象数据。

通过分析相关因素，给出空气质量改善的建议和措施。

3. 解题思路针对以上题目，我们可以采取以下步骤进行解题：3.1 数据分析：对给定的空气质量监测数据进行详细的分析，包括数据的统计特征、趋势分析、相关性分析等，从中发现规律和规律性因素，并为建模提供依据。

3.2 建立数学模型：根据数据分析的结果，选择合适的数学模型，如时间序列模型、回归分析模型等，对未来一周的空气质量变化趋势进行预测。

3.3 给出改善建议：根据预测结果和相关因素的分析，给出空气质量改善的建议和措施。

4. 关键技术与方法在解答研究生数模竞赛 E 题时，需要掌握和运用一定的关键技术和方法，包括：4.1 数据分析方法：数据处理、数据清洗、数据可视化、统计分析等方法，用于对监测数据的分析和提取有用信息。

4.2 数学建模方法：时间序列分析、回归分析、神经网络等数学建模方法，用于建立空气质量变化趋势的预测模型。

4.3 空气质量改善方法：环境保护、减排措施、治理技术等方法，用于给出空气质量改善的建议和措施。

5. 解题策略解答研究生数模竞赛 E 题时，需要有一定的解题策略，包括：5.1 综合分析：对监测数据进行全面综合的分析，充分挖掘其中的信息和规律，为建模和预测提供充分的依据。

2023年研究生数学建模竞赛-e题2023年研究生数学建模竞赛-e题-第一部分：在2023年研究生数学建模竞赛的e题中，我们面对的问题是关于供应链网络的优化和最优决策问题。

供应链网络是由供应商、制造商、分销商和最终用户等多个环节组成的系统，其目标是以最低的成本和最高的效率将产品从生产者传递给消费者。

在实际应用中，供应链网络的规模和复杂性往往非常高，因此如何优化供应链网络，实现最优决策，成为了重要的研究课题。

为了解决这一问题，我们首先需要构建数学模型，以描述供应链网络的基本结构和运作机制。

在这个模型中，我们考虑了供应商、制造商、分销商和消费者之间的关系以及相关的影响因素。

我们将每个环节中的决策变量和约束条件纳入模型中，以便对整个供应链网络进行分析和优化。

在这个模型中，我们需要考虑以下几个重要的因素：1.供应商的选择：供应商是供应链网络中的第一环节，他们为制造商提供原材料和组件。

在这一环节中，我们需要确定供应商的选择策略，即从哪些供应商采购原材料，以及如何确定采购数量和价格。

2.制造商的生产决策：制造商负责将原材料制造成最终产品。

在这一环节中，我们需要确定制造商的生产决策，即生产的数量、生产周期、生产成本等。

3.分销商的配送决策：分销商负责将产品分发给最终用户。

在这一环节中，我们需要确定分销商的配送策略，即如何选择配送路径、配送数量和配送时间，以及如何优化配送成本。

4.消费者的需求预测：消费者的需求是供应链网络中的关键因素之一。

在这一环节中，我们需要通过对历史数据和市场趋势的分析，预测消费者对产品的需求，并将这一需求信息传递给制造商和分销商。

以上这些因素相互交织，相互影响，决定了整个供应链网络的效率和成本费用。

因此，在解决这一问题时，我们需要综合考虑这些因素，并找到最优的决策方案。

对于这个问题，我们可以运用一些经典的优化方法和决策支持工具来解决。

例如，我们可以使用线性规划、整数规划、动态规划等数学方法，以及供应链协同优化模型、供应链风险管理模型等决策支持工具。

数学建模竞赛e 题一、单选题1.要得到函数2sin x y e =的图像，只需将函数cos2x y e =的图像（ ）A ．向右平移4π个单位B ．向右平移2π个单位C ．向左平移4π个单位D ．向左平移2π个单位2.命题：00x ∃≤，20010x x -->的否定是（ ）A ．0x ∀>，210x x --≤B ．00x ∃>，20010x x -->C ．00x ∃≤，20010x x --≤D ．0x ∀≤，210x x --≤3．定义区间[]()1212,x x x x <的长度为21x x -，已知函数||2x y =的定义域为[,]a b ，值域为[1,2]，则区间[,]a b 的长度的最大值与最小值的差为（ ）A.1B.2C.3D.124．袋中有2个白球，2个黑球，若从中任意摸出2个，则至少摸出1个黑球的概率是（ ）A ．16B ．13C ．34D ．56 5.tan 3π=（ ）A ．3B ．3C ．1D 36．已知函数()f x 的定义域为[0，2]，则(2)()1f x g x x =-的定义域为（ ）A.[)(]0,11,2B.[)(]0,11,4C.[0,1)D.(1,4]7.在三棱锥B ACD -中，若AB AC AD BC BD CD =====，则异面直线AB 与CD 所成角为（ ）A ．30°B ．60°C ．90°D ．120°8.“1＜x ＜2”是“x ＜2”成立的A.充分不必要条件B.必要不充分条件C.充分必要条件D.既不充分也不必要条件9．已知集合{}3,1,0,2,3,4A =--，{|0R B x x =≤或3}x >，则A B =（ ）A.∅B.{}3,1,0,4--C.{}2,3D.{}0,2,310.下列计算正确的是A.()22x y x y +=+B.()2222x y x xy y -=-- C.()()2111x x x +-=- D.()2211x x -=-11.2020年，一场突如其来的“肺炎”使得全国学生无法在春季正常开学，不得不在家“停课不停学”.为了解高三学生居家学习时长，从某校的调查问卷中，随机抽取n 个学生的调查问卷进行分析，得到学生可接受的学习时长频率分布直方图（如下图所示），已知学习时长在[9,11)的学生人数为25，则n 的值为（ ）A ．40B ．50C ．80D ．100二、填空题12.定义在(1,1)-上的函数()f x 满足()()()1f x g x g x =--+，对任意的1212,(1,1),x x x x ∈-≠，恒有()()()12120f x f x x x -->⎡⎤⎣⎦，则关于x 的不等式(21)()2f x f x ++>的解集为（ ）。

2023研究生数学建模国赛e题一、概述自20世纪80年代以来，数学建模作为一门重要的交叉学科逐渐成为数学、计算机、工程、管理等学科之间的重要桥梁，对于促进科学技术进步和经济社会发展起到了重要的作用。

而作为数学建模能力的考核和培养，各种数学建模竞赛也逐渐兴起。

本文将重点介绍2023年研究生数学建模国赛e题的相关内容。

二、赛题背景2023年研究生数学建模国赛的e题是一个与实际问题相关但又具有一定抽象性的题目，旨在考察参赛者在数学建模实际应用中的综合分析和解决问题的能力。

赛题背景与相关问题如下：1.题目背景描述题目背景描述了一个与生活相关的实际问题，如社会经济、环境保护、资源管理等方面的案例，并对于该问题的背景进行了详细的描述，为解决问题提供了一个清晰的背景场景。

2.问题提出在题目的问题提出部分，通常会含有一些与实际问题相关的数据或信息，考生需要根据提供的信息，建立相应的数学模型，分析问题和提出解决方案。

三、解题思路解题思路是解答研究生数学建模国赛e题的关键，通常需要从数据收集、问题建模、模型求解和结果分析等方面入手，全面深入地分析问题。

一般来说，解题思路可以分为如下几个方面：1.数据分析首先需要对于问题相关的数据进行分析，包括数据的来源、合理性、可靠性等方面，对于数据的特点和规律进行初步的分析。

2.问题建模在对数据进行分析的基础上，需要根据实际问题，将问题进行建模，确定问题的数学表达方式，并且选择合适的数学模型，考虑模型的逼近性和实际应用的可行性。

3.模型求解在建立数学模型的基础上，需要进行模型的求解过程，使用相应的数学方法和工具，对模型进行求解，并且验证模型的合理性和可行性。

4.结果分析最后需要对于模型的求解结果进行深入的分析，结合实际问题，给出相应的结论和建议，对于模型的适用性和局限性进行进一步的讨论。

四、参赛注意事项在参加研究生数学建模国赛e题时，需要注意以下几个方面：1.时间规划研究生数学建模国赛通常具有一定的时间限制，需要合理安排比赛期间的时间，包括解题思路的确定、模型建立和求解、结果分析和撰写报告等环节。

2023研究生数学建模比赛e题1. 概述2023年研究生数学建模比赛是一项具有重要意义的学术竞赛，旨在促进研究生学生运用数学建模方法解决实际问题的能力。

其中，e题作为比赛的一个重要组成部分，涉及的内容涵盖了数学、计算机科学与技术等多个学科领域。

在这篇文章中，我们将就2023年研究生数学建模比赛的e题进行深入分析和讨论。

2. e题的背景与意义e题是研究生数学建模比赛的必答题目之一，它通常涉及与实际生活或科学研究相关的问题，要求参赛选手通过数学建模的方法，对问题进行分析、建模与求解。

通过e题的学习与训练，能够提高研究生学生的数学建模能力，培养他们综合运用所学知识解决实际问题的能力，对于他们的学术研究与未来的职业发展都具有重要的意义。

3. e题的具体要求e题的具体内容、背景和要求每年都有所不同，但通常会以某一具体问题为背景，要求参赛选手进行问题分析、建模、求解与结果分析，并撰写完整的报告。

在此过程中，可能涉及到数学理论、模型假设、数据处理、编程求解等多个方面的知识与技能，需要选手具备扎实的数学基础与较强的分析和解决问题的能力。

4. e题的解题思路与方法对于e题的解题思路与方法，一般可以分为以下几个步骤：4.1 问题分析：首先对于所给问题进行深入的分析，理解问题的背景、要求与限制条件，明确问题的求解目标。

4.2 建模与假设：根据问题的特点和要求，选择合适的数学模型，进行假设与简化，将实际问题抽象为数学问题。

4.3 数据处理与拟合：对于给定的数据进行处理与分析，可能需要进行曲线拟合、统计分析等操作。

4.4 模型求解：根据建立的数学模型，运用数值计算或计算机程序求解，得到问题的定量结果。

4.5 结果分析与讨论：对于求解得到的结果进行深入分析与讨论，检验模型的有效性与可靠性，对问题的实际意义进行解释与说明。

4.6 撰写报告：整理所做的工作与成果，撰写完整的报告，清晰地陈述问题、分析过程与结论。

5. e题的学习与训练对于研究生学生而言，如何有效学习与训练e题成为了一个重要的问题。

2021年研究生数学建模竞赛e题（最新版）目录一、2021 年研究生数学建模竞赛 E 题背景介绍二、2021 年研究生数学建模竞赛 E 题题目分析三、2021 年研究生数学建模竞赛 E 题解决方案四、2021 年研究生数学建模竞赛 E 题参考资料正文一、2021 年研究生数学建模竞赛 E 题背景介绍2021 年研究生数学建模竞赛 E 题的背景集中在草原生态系统的保护和改善方面。

我国草原面积约为 3.55 亿公顷，占世界草原总面积的6%~8%，居世界第二。

草原在维护生物多样性、涵养水土、净化空气、固碳、调节水土流失和沙尘暴等方面具有重要的生态功能。

自 2003 年以来，党中央、国务院实施退牧还草政策，取得了显著成效。

退牧还草并不是禁止放牧，除了部分区域禁牧外，很多草原实行划区轮牧以及生长季休牧。

二、2021 年研究生数学建模竞赛 E 题题目分析2021 年研究生数学建模竞赛 E 题主要涉及草原生态系统的保护和改善。

题目要求参赛者运用数学建模方法，分析退牧还草政策对草原生态系统的影响，并提出解决方案。

具体来说，题目要求参赛者从以下几个方面进行研究：1.草原生态系统的现状分析，包括草原面积、生物多样性、水土流失等方面；2.退牧还草政策的实施情况分析，包括政策措施、实施效果等方面；3.退牧还草政策对草原生态系统的影响分析，包括正面影响和负面影响等方面；4.提出解决草原生态系统问题的方案，包括政策调整、技术创新等方面。

三、2021 年研究生数学建模竞赛 E 题解决方案针对 2021 年研究生数学建模竞赛 E 题，我们可以从以下几个方面提出解决方案：1.加强政策宣传和实施，提高牧民对退牧还草政策的认识和理解，鼓励牧民积极参与草原生态保护；2.建立草原生态补偿机制，对退牧还草的牧民给予经济补偿，保障其生活质量；3.加大草原生态监测力度，对草原生态系统进行定期监测和评估，及时发现和处理草原生态问题；4.推广草原生态保护技术，如划区轮牧、生长季休牧、植被恢复技术等，提高草原生态系统的自我修复能力；5.加强草原生态保护的科研力度，开展草原生态系统保护和改善方面的研究，为政策制定和技术创新提供科学依据。

货运车物流运输计划问题在整数线性规划的基础上建立适当的模型、再运用分支定界法找到满足约束条件的较优变量，同时比较两种算法的迭代次数和运行时间，为进一步提高算法的利用率提供了依据。

最后通过MATLABGUI做成软件模拟在不同配置下相对应的分配方案，在总费用最小的前提下，程序运行时间短、效率高、能够较精确快速的找到合适的解决方案。

通过分析相应的整数线性规划建立相关的数学模型最后通过软件计算得到理想的效果，但是考虑到装箱调度决策过程中有多种可能，保证所有运输任务完成的情况下分配尽可能少的车辆来运输，因此，我们选择在货运车尽可能满载的情况下的分配方案。

这样可以减程序中少大量的矩阵运算和程序运行时间以及变量的迭代次数。

随着变量个数的增多，约束条件下不能得到较优的目标值，因此我们采用分支定界法先定出可选择的分配方案，再在优化的分配方案中找出相对较优的分配方案，例如运用整数线性规划得到不同车配置方案，运用分支定界法改变约束条件得到结果，在有路径的约束条件下我们运用两阶段法考虑整个分配方案。

先考虑第一阶段数量上的优化再考虑第二阶段路径上的优化。

运用逐步调优的策略在相同路程下就不优先考虑路径的优化，进一步调整配置方案。

在给定装配任务和分配任务的同时我们运用关联分类器先按题目要求将两张表建立关联，通过所给轿用车型的长、宽、高建立一个分类器。

按照表二中长、宽、高的不同分类分为12类，根据调度经验改用启发式算法将分类数降低至10类。

在满足题目要求的前提下我们采用货运车车型混装的形式，在一定程度上减少货运车的使用数量。

从而达到最充分的发挥资源的效能去获取最佳的经济效益。

对整车装箱调度问题进行研究从而降低运输成本具有一定的意义。

1、问题重述智能装载的问题描述：在一个配送中心，有N件货物需要分别配送至目的地A，B，C……，可以使用M辆车。

问如何规划车辆的配送路线，以及如何合理分配车辆的货物装载情况，提高车辆的实载率，减少车辆的数量。

（由组委会填写）第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛学校西安理工大学参赛队号10700002队员姓名1.柯俊山2.朱文奇3.胡凯（由组委会填写）第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛题目乘用车物流运输计划问题摘要：本文主要解决的是乘用车整车物流的运输调度问题，通过对轿运车的空间利用率和运输成本进行优化，建立整数规划模型，设计了启发式算法，求解出了各种运输条件下的详细装载与运输方案。

针对前三问，由于不考虑目的地和轿运车的路径选择，将问题抽象为带装载组合约束的一维装车问题，优化目标是在保证完成运输任务的前提下尽可能满载，选择最优装载组合方案使得所使用的轿运车数量最少。

对于满载的条件，将其简化为考虑轿运车的空间利用率最大，最终建立了空间利用率最大化和运输成本最小化的两阶段装载优化模型。

该模型类似于双目标规划模型，很难求解。

为此，将空间利用率最大转换为长度余量最少，并为其设定一个经验阈值，将问题转换为求解整数规划问题，利用分支定界法进行求解。

由于分支定界法有时并不能求得最优解，设计了一种基于阈值的启发式调整优化算法。

最后，设计了求解该类问题的通用算法程序，并对前三问的具体问题进行了求解和验证。

通过求解得出，满足前三问运输任务的1-1型轿运车和1-2型轿运车数量如下表所示（具体的乘用车装载方案见表2、表5、表7）：第一问第二问第三问1-1 16 12 251-2 2 1 5针对问题四，其是在问题一的基础上加入了整车目的地的条件，需要考虑最优路径的选择。

在运输成本上，加入了行驶里程成本，因而可以建立所使用的轿运车数量最少和总里程最少的双目标整数规划模型。

对于此种模型，可以采用前三问所设计的通用算法进行求解。

此时，需要重新设计启发式调整优化算法。

为此，根据路线距离的远近和轿运车数量需要满足的比例约束条件设计了新的调整优化方案。

最终求得的各目的地的轿运车使用数量如下表所示，此时的总路程为6404，具体装载方案见表9。