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一.2023华数杯数学建模最新思路：比赛开始后第一时间更新
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二.华数杯简介
华数杯简介
国赛前的预热”华数杯“第四届正在报名中，看到咨询我们的同学不少，挺多同学都非常感兴趣，但是又不清楚比赛的相关情况，这里将会给同学们一一答疑。
比赛难度：难度适中，获奖比例挺高的。分为研究生、本科、专科三组。
1、全国一等奖：不超过报名队数的10%，荣誉证书；
2、全国二等奖：不超过报名队数的20%，荣誉证书；
3、全国三等奖：不超过报名队数的30%，荣誉证书；
4、优秀奖：若干支，荣誉证书；
竞赛题目类型：
竞赛题目共三个赛题A、B、C
均由各行业实际问题经过简化形成
题目类型、难度和国赛数模类似，但相对更简单，同学们可以大胆准备。
三.往年华数杯赛题简介分析：
2022华数杯A题思路：
A题是一个典型的优化类问题，需要我们解决芯片中的振荡器设计结构问题，首先我们根据题中所给的指标来给出约束条件，本题中需要考虑的指标：速度、面积、功率，我们可以考虑使用线性规划模型，构建变量之间的数学关系，设立目标函数，并进一步对该模型进行优化，而后进行求解，具体的思路之后进行详细分析！
第一问：阈值电压、K值、栅长栅宽最大最小值在附录1中都有。漏源电压：漏极和源极两端的电压。栅源电压：栅极和源极两端的电压。栅极（Gate——G，也叫做门极），源极(Source——S)， 漏极（Drain——D），题目中Id的公式注意要看附录1的图1，第一问的输出频率怎么来算，其实就是根据电压通过Id公式推导得出电流，要算频率就要算一下单级反相器的延迟时间。
2022华数杯B题思路：
B题为机器人组装问题，工厂每次生产计划的计划期为一周，在总成本最小的情况下，需要我们制定7天的生产计划，我们把它看做一个动态规划类问题就比较容易解决了。
将多阶段决策过程划分阶段，恰当地选择状态变量、决策变量以定义最优指标函数，从而把问题化成一族同类型的子问题，然后逐个求解；
求解时从边界条件开始，逆序过程行进，逐段递推寻优．在每一个子问题求解时，都要使用它前面已求出的子问题的最优结果．最后一个子问题的最优解，就是整个问题的最优解；
动态规划方法是既将当前一段与未来各段分开，又把当前效益和未来效益结合起来考虑的一种最优化方法，因此每段的最优决策选取是从全局考虑的，与该段的最优选择一般是不同的；
机器人在组装过程中，由于需求是随时间变化的，因此企业为了获得最佳生产效益，就要在整个生产过程中逐日地根据库存和需求决定生产计划。对于这个问题，我们只需要把多阶段决策问题转化为一系列单阶段最优化问题，从而逐个求解即可。
2022华数杯C题思路：
问题一：请研究插层后结构变量、产品性能的变化规律，并分析插层率对于这些变化是否有影响？
C题为材料性能研究问题，需要我们研究插层后结构变量、产品性能的变化规律，来分析插层率对于这些变化是否 有影响，我们首先需要对数据进行清理，并且对数据进行描述性的统计，我们考虑使用因子分析模型，还可以使用灰色关联分析（将插层率作为母序列，其余变量作为子序列），或者是单因素方差分析，需要注意的是，如果使用单因素方差分析，需要将插层率转化为定类数据进行讨论（将插层率划分一个分类标准即可）。
问题二：请研究工艺参数与结构变量之间的关系。表1给了8个工艺参数组合，请将预测的结构变量数据填入表1中。
问题二是一个预测类的问题，我们考虑使用神经网络算法/时间序列算法来进行预测，为提高模型的准确性，本部分增加了更多的考量变量，同时采用精度更高的，基于遗传算法的神经网络模型，将整理后的数据集中，80%的数据用于模型求解，以确定变量指标的权值与阈值，将剩余的20%的数据通过残差计算用于模型精度检验。为进一步提高模型精度与计算效率，本文提出采用基于Levenberg-Marquardt算法求解。最后我们进行一个仿真，将表中的数据进行数据，将仿真结果填入表中。
问题三：请研究结构变量与产品性能的关系，以及结构变量之间、产品性能之间的关系。结合第二问，研究当工艺参数为多少时，产品的过滤效率将会达到最高？
当工艺参数为多少时，产品的过滤效率将会达到最高，将过滤效率作为一个因变量，其他指标作为自变量进行一个回归分析，构建判别函数，同问题二相关机器学习方法即可，也可以使用线性SVM（支持向量机）等
下面给出一些参考代码：神经网络代码，对数据进行预测