全国大学生数学建模竞赛题目A题

高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（四套ABCD）当我第一遍读一本好书的时候，我仿佛觉得找到了一个朋友;当我再一次读这本书的时候，仿佛又和老朋友重逢。

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让我们一起到店铺一起学习吧!2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目A题 CT系统参数标定及成像CT(Computed T omography)可以在不破坏样品的情况下，利用样品对射线能量的吸收特性对生物组织和工程材料的样品进行断层成像，由此获取样品内部的结构信息。

一种典型的二维CT系统如图1所示，平行入射的X射线垂直于探测器平面，每个探测器单元看成一个接收点，且等距排列。

X射线的发射器和探测器相对位置固定不变，整个发射-接收系统绕某固定的旋转中心逆时针旋转180次。

对每一个X射线方向，在具有512个等距单元的探测器上测量经位置固定不动的二维待检测介质吸收衰减后的射线能量，并经过增益等处理后得到180组接收信息。

CT系统安装时往往存在误差，从而影响成像质量，因此需要对安装好的CT系统进行参数标定，即借助于已知结构的样品(称为模板)标定CT系统的参数，并据此对未知结构的样品进行成像。

请建立相应的数学模型和算法，解决以下问题：(1) 在正方形托盘上放置两个均匀固体介质组成的标定模板，模板的几何信息如图2所示，相应的数据文件见附件1，其中每一点的数值反映了该点的吸收强度，这里称为“吸收率”。

对应于该模板的接收信息见附件2。

请根据这一模板及其接收信息，确定CT系统旋转中心在正方形托盘中的位置、探测器单元之间的距离以及该CT系统使用的X射线的180个方向。

(2) 附件3是利用上述CT系统得到的某未知介质的接收信息。

利用(1)中得到的标定参数，确定该未知介质在正方形托盘中的位置、几何形状和吸收率等信息。

另外，请具体给出图3所给的10个位置处的吸收率，相应的数据文件见附件4。

A题炉温曲线在集成电路板等电子产品生产中，需要将安装有各种电子元件的印刷电路板放置在回焊炉中，通过加热，将电子元件自动焊接到电路板上。

在这个生产过程中，让回焊炉的各部分保持工艺要求的温度，对产品质量至关重要。

目前，这方面的许多工作是通过实验测试来进行控制和调整的。

本题旨在通过机理模型来进行分析研究。

回焊炉内部设置若干个小温区，它们从功能上可分成4个大温区：预热区、恒温区、回流区、冷却区（如图1所示）。

电路板两侧搭在传送带上匀速进入炉内进行加热焊接。

图1 回焊炉截面示意图某回焊炉内有11个小温区及炉前区域和炉后区域（如图1），每个小温区长度为30.5 cm，相邻小温区之间有5 cm的间隙，炉前区域和炉后区域长度均为25 cm。

回焊炉启动后，炉内空气温度会在短时间内达到稳定，此后，回焊炉方可进行焊接工作。

炉前区域、炉后区域以及小温区之间的间隙不做特殊的温度控制，其温度与相邻温区的温度有关，各温区边界附近的温度也可能受到相邻温区温度的影响。

另外，生产车间的温度保持在25ºC。

在设定各温区的温度和传送带的过炉速度后，可以通过温度传感器测试某些位置上焊接区域中心的温度，称之为炉温曲线（即焊接区域中心温度曲线）。

附件是某次实验中炉温曲线的数据，各温区设定的温度分别为175ºC（小温区1~5）、195ºC（小温区6）、235ºC（小温区7）、255ºC（小温区8~9）及25ºC（小温区10~11）；传送带的过炉速度为70 cm/min；焊接区域的厚度为0.15 mm。

温度传感器在焊接区域中心的温度达到30ºC时开始工作，电路板进入回焊炉开始计时。

实际生产时可以通过调节各温区的设定温度和传送带的过炉速度来控制产品质量。

在上述实验设定温度的基础上，各小温区设定温度可以进行ºC范围内的调整。

调整时要求小温区1~5中的温度保持一致，小温区8~9中的温度保持一致，小温区10~11中的温度保持25ºC。

2022年第十二届MathorCup 高校数学建模挑战赛题目A 题 大规模指纹图像检索的模型与实现在生物特征识别领域，指纹作为最具独特性与持久性的生物特征之一，被广泛应用于身份识别。

指纹识别过程分为特征提取和比对两个环节。

其中特征提取环节会提取用于指纹识别的指纹特征，一般国际上最为常见的指纹特征为“细节点”特征，其可视化展示形式如图1中的浅蓝色小圆圈及对外伸出的浅蓝色短线段，短线段用于指示细节点处纹线方向。

细节点一般采用三元存储格式： ，分别表示x 轴像素坐标、y 轴像素坐标及细节点方向。

一般而言：（1）指纹图像坐标体系：左上角为坐标原点，且x 轴方向向右，y 轴方向向下；（2）细节点表达约定：细节点x , y 的位置采用指纹图像坐标系表达，其方向规定：零度方向为x 轴正方向（向右），90度方向为y 轴负方向（向上），180度方向为x 轴负方向（向左），270度方向为y 轴正方向（向下），最大角度为359度。

角度的最小区分单位为1度。

图1 指纹识别原理(,,)x y q在指纹匹配环节，需要对两幅指纹图像的“同一性”进行定量评价，通常采用相似度指标。

常见的两枚指纹之间的相似度评价主要依据每枚指纹图像中各个细节点之间的匹配关系。

如图1所示，相互具有匹配关系的细节点之间用一根跨越两幅图像的红线将其互相连接，用于可视化展示。

在指纹图像匹配环节，常需要考虑如下的情况：考虑到在采集指纹图像时，手指按压图像采集设备的角度、轻重及位置各不相同，因此两幅指纹图像需要做图像的旋转、平移后才能相互对准。

由于手指皮肤较为柔软，通过按压方式采集到的指纹图像会发生一定程度的不规则弹性形变，在图1中会发现两幅指纹图像中，某些相互匹配的细节点在对准时，不能完全“重叠”，有一定幅度的位置及角度的偏差。

这一现象也可以从“跨越两幅图像的红线并不是都平行”现象中观察到。

考虑到手指可能存在临时性蜕皮、褶皱等因素，且空气中的湿度及皮肤表面的干燥程度或粘附在皮肤上的异物等都会导致采集到的指纹图像存1中可以观察到并不是所有的细节点都有对应的红线进行关联。