数学建模题目及其答案(疾病诊断)

数学建模题目及其答案(疾病诊断)
数学建模题目及其答案(疾病诊断)

数学建模疾病的诊断

现要你给出疾病诊断的一种方法。

胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者。从胃癌患者中抽

取5人(编号为1-5),从萎缩性胃炎患者中抽取5人(编号为6-10),以及非胃病者

中抽取5人(编号为11-15),每人化验4项生化指标:血清铜蓝蛋白(

X)、

1

蓝色反应(

X)、尿吲哚乙酸(3X)、中性硫化物(4X)、测得数据如表1 2

所示:

表1. 从人体中化验出的生化指标

*

根据数据,试给出鉴别胃病的方法。

论文题目:胃病的诊断

摘要

在临床医学中,诊断试验是一种诊断疾病的重要方法。好的诊断试验方法将对临床诊断的正确性和疾病的治疗效果起重要影响。因此,对于不同疾病不断发现新的诊断试验方法是医学进步的重要标志。传统的诊断试验方法有生化检测、DNA检测和影像检测等方法。而本文则通过利用多元统计分析中的判别分析及SPSS软件的辅助较好地解决了临床医学中胃病鉴别的问题。在临床医学上,既提高了临床诊断的正确性,又对疾病的治疗效果起了重要效果,同时也减轻了病人的负担。

判别分析是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

其基本原理是按照一定的判别准则,建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数,并计算判别指标。

,

首先,由判别分析定义可知,只有当多个总体的特征具有显著的差异时,进行判别分析才有意义,且总体间差异越大,才会使误判率越小。因此在进行判别分析时,有必要对总体多元变量的均值进行是否不等的显著性检验。

其次,利用判别分析中的费歇判别和贝叶斯判别进行判别函数的建立。

最后,利用所建立的判别函数进行回判并测得其误判率,以及对其修正。

本文利用SPSS软件实现了对总体间给类变量的均值是否不等的显著性检验并根据样本建立了相应的费歇判别函数和贝叶斯判别函数,最后进行了回判并测得了误判率,从而获得了在临床诊断中模型,给临床上的诊断试验提供了新方法和新建议。

关键词:判别分析;判别函数;Fisher判别;Bayes判别

一问题的提出

在传统的胃病诊断中,胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病患者,为了

提高医学上诊断的准确性,也为了减少因误诊而造成的病人死亡率,必须要找出一种最准确最有效的诊断方法。为诊断疾病,必须从人体中提取4项生化指标进行化验,即血清铜蓝蛋白、蓝色反应、尿吲哚乙酸、中性硫化物。但是,从人体中化验出的生化指标,必须要确定一个精准的指标来判断疾病所属的类型。设想,使用判别分析法,利用SPSS 软件对各个变量进行系统的分析,使该问题得到有效地解决。

二、问题的分析

由题意可知,目的就是为了建立一种模型,解决医学上的这种误诊问题。在该问题中,必须确定血清铜蓝蛋白、蓝色反应、尿吲哚乙酸、中性硫化物与胃癌、萎缩性胃炎的关系。衡量该四项指标的数学要点必然是相应的标准差、方差、均值等,同时,会建立一个或几个函数分析其间关系的正相关或负相关,即其具有一定的相关性,然后利用所给数据求解出一定的数学模型表达式,便可求解出胃病的鉴别方法。

三、符号的说明

X1:血清铜蛋白

X2:蓝色反应

X3:尿吲哚乙酸

X4:中型硫化物

]

N:被调查的样本数

Wilks的lambda:组内平方和与总平方和之比(当所有观测的组均值相等时,Wilks的lambda值为1;当组内变异与总变异相比小时,Wilks的lambda值接近于0。因此,Wilks的lambda值大,表示各个组的均值基本相等;Wilks的lambda小表示组间有差异。

在判别分析中,只有组均值不等时,判别分析才有意义)

F:F值,F分布中的统计检定值

df:自由度

sig.:统计显著性,即出现目前样本的机率

P:p值

四、问题的假设

1.该四项生化指标是分别可以测得的。

2.每个生化指标都不是其他三个指标的线性组合,即两两之间无相关性。

3.被抽取的三类人员中彼此没有任何血缘关系。

4.除了本题研究的疾病外,被调查的人员无任何疾病。

五、模型的建立

根据以上的分析,回忆所学的知识,发现该问题符合判别分析法的要求,因此可以

用判别分析法来求解,其中,判别分析法可以分为:距离判别法、Fisher 判别法、Bayes 判别法等。SPSS 软件是统计分析软件之一,它可以进行各种统计分析工作。另外,它所具有的强大的图形输出功能,使运行该软件不仅可以得到各种数字分析结果,还可以得到各种直观、清晰、漂亮的统计图形。从而利用软件SPSS ,将所有的数据输入进去,便可以得到协方差矩阵、自由度、p 值、均值、标准差等与该问题相关的有利于分析问题的数据及图形。

现在主要利用Fisher 判别法、Bayes 判别法来处理该问题。 《

Fisher 判别法的基本思想: 从k 个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据,借助

方差分析的构造一个线性判别函数:1122()p p U u X u X u X '=++

+=X u X ,其中系数

),,,(21'=p u u u u 确定的原则是使得总体之间区别最大,而使每个总体内部的离差最

小。有了线性判别函数U 后,对于一个新的样品,将它的p 个指标值代入以上线性判别函数式中求出()U X 值,然后根据判别一定的规则,就可以判别新的样品属于哪个总体。

Bayes 判别法的基本思想:设有k 个总体k G G G ,,,21 ,其各自的分布密度函数

)(,),(),(21x x x k f f f 互不相同的,假设k 个总体各自出现的概率分别为k q q q ,,,21 (先

验概率),0≥i q ,11

=∑=k

i i q 。假设已知若将本来属于i G 总体的样品错判到总体j G 时造

成的损失为)

i,

,2,1

,

。在这样的情形下,对于新的样品X判断其来自哪个

j

|

C,k

(i

j

总体。

通过这两种方式利用软件SPSS来求解,得出的数据在分析比较后,就可以得出结果。

六、模型的求解

操作步骤如下

(1)建立数据文件

在数据窗口中输入上入待分析的数据。

(2)按顺序单击分析→分类→判别菜单项,如图-1所示,系统弹出判别分析的对话框,如图-2所示

图-1 先选择菜单进入判别分析对话框

注:X1:血清铜蛋白

X2:蓝色反应

X3:尿吲哚乙酸

X4:中型硫化物

}

(3)选择参与判别分析的变量及其他相关设置

1)分组变量框:从左侧选入分类变量“类型”于分组变量框中。

2)定义范围按钮:定义分类变量的取值范围。单击分类变量按钮,系统弹出一个对话框,如图-3所示。最小值输入1,最大只输入3.完成设置后,单击继续按钮,返回判别分析主对话框,见图-2.

图-2 判别分析的主对话框

图-3 指定分类变量范围对话框

3)自变量列表框:从左侧的变量列表将参与判别分析的变量“X1—X4”于其中,如图-4所示。

\

4)一起输入变量单按钮:表示选择所有变量参与判别分析,如图-4所示。

图-4

(4)判别分析的统计输出设置。单击统计量按钮,系统弹出一个对话框,如图-5所示。

图-5 判别分析的统计输出设置

1)描述性框:描述统计量选项组,包括3个复选框项,复选均值复选框和单变量复选框。如图-5所示

均值复选框:各类中个变量的均值、标准差和各自变量总样本的均值、标准差;【

单变量复选框:变量均值的单因子差异假设实验。

2)函数系数框:判别函数系数选项组,复选Fisher复选框和未标准化复选框,如图-5所示。

Fisher复选框:给出贝叶斯判别函数的系数。

未标准化复选框:给出未标准化的Fisher判别函数的系数。

(5)指定判别分析的有关参数及有关输出结果设置。单击分类按钮,系统弹出一个对话框,如图-6所示。

图-6 指定参数与结果对话框

1)先验概率框:先验概率选项组,包括两个单选项,单选所有组相等框如图-6所示。(

所有组相等框:个二类先验概率相等。

2)输出框:分类结果选项组,包括三个复选项,复选个案结果、摘要表和不考虑该个案时的分类复选框如图-6所示。

个案结果复选项:对每个样品输出判别函数值、实际类、预测类和后验概率。

摘要表复选项:输出分类小结,给出正确分类的样品数、错分样品数和错分率。

不考虑该个案时的分类复选项:交叉验证的判别分类结果。

3)使用协方差矩阵框:分类使用的协方差矩阵,单选在组内单选项如图-6所示。

在组内单选项:使用合并类内协方差矩阵。

4)图框:复选合并组、分组和区域图复选框如图-6所示。

]

合并组复选项:使出包括各个类的散点图。

分组复选项:每类输出一个散点图。

区域图复选项:输出领域图。

所有设置完成后,单击继续按钮返回判别分析主对话框。

图-7 建立新变量对话框

(6)单击保存按钮,系统弹出一个对话框,复选预测组成员、判别得分和组成员概率复选项如图-7所示。

1)预测组成员复选项:根据判别函数的值,按后验概率计算预测分类结果。

2)判别得分复选项:建立判别函数值变量。

3)组成员概率复选项:建立新变量,表明每一个样品属于某一类的概率。

所有设置完成后,单击继续按钮返回判别分析主对话框。

(7)上述设置完成后,单击确定按钮进行判别分析,得到输出结果。

七、模型的结果

(1)描述性输出

图-8

图-8表示有效样本及样本变量的实际情况。

图-9

由图-9可知显著水平X2、X3最大,而X1、X4显著水平最小。但是由于判别变量间可能相互关联,仅单独检验是不够的。但是通过将X1和X4分别与X2和X3联合后发现,他们对判别的提高有很大的贡献。

x3.1380.05933;

5 x4.2000.133235

[ 2x15 x2| 5

x3.0700.01871[

5 x4.1360.075375

# 3x15 x2. 5

x3.0500.01871!

5 x4.0900.067825

合计x115 x2- 15

x3.0860.05221]

15 x4.1420.1009415

-

图-10

上表(图-10)表示各组变量的描述统计情况,给出了各个类型的均值、标准差等统计量。通过这些数据,可以大致了解3种类型在这4个指标上的差异。

(2)判别函数的检验

“特征值”(图-11)表格给出了两个典型判别函数所能解释的方差变异,其中第一个函数解释了所有变异的%,第二个函数解释了余下的%。因而第二个函数的相对重要性远远小于第一个函数。

;

“Wilks的lambda”(图-12)表格用来检验各个判别函数有无统计学上的显著意义,根据该表反应的值,这些数据表明,第二个判别函数对判别组仍有显著贡献(犯错概率为%)。

(3)典型判别式函数摘要

标准化的典型判别式函数系数

函数

12

.382.011

x1

x2.567

x3.673、

.633

x4.296.515

判别函数2变量X3、X4的判别意义最大。 (4)未标准化系数和质心函数

典型判别式函数系数

函数

1

2

x1

.008

~

.000

x2 .038

x3

x4

,

(常量)

非标准化系数

图-15 图-16

非标准化系数在使用时可以直接通过原始变量进行计算,如图-15所示。

>

“组质心处的函数”(图-16)表格给出的是各类别的重心在平面上的坐标,如类型一的坐标是(,).只要根据这里的典型判别函数(未标准化的),计算出每个观测的平面坐标,再计算它们和各类重心的距离,就可以判断其类型归属。

(5) Fisher 判别函数

组质心处的函数

类型 @

函数

1

2

1

2

|

.505

3

在组均值处评估的非标准化典型

判别式函数 分类函数系数

图-17

]

图-18

Fisher 判别函数的输出如图-17、图-18所示。

根据分类函数系数表格可得出各类型的Fisher 判别函数为:

525

.45537.7*382.2*611.0*101.0)(041.43376.1*723.24*569.0*104.0)(993.71742.4*599.68*715.0*127.0)(432134321243211--++=--++=-+++=x x x x x g x x x x x g x x x x x g

将某待诊者的四项生化指标分别带入到上述各类型对应的Fisher 判别函数,得到三个对应的Fisher 函数值,根据Fisher 后验概率最大这一判别规则,即所得函数值最大,可以判断某待诊者所属的类型。

(6)典型判别的散点图

·图-19

图-20

图-21

以上三图给出的是胃癌、萎缩性胃炎、非胃病三种类型的判别函数值的散点图。第一个图形表示将类型1,即胃癌的5个样本分别代入两个典型判别函数,得到5对判别函数值,从而构成散点图,其中,横坐标是第一典型判别函数值,纵坐标是第二典型判别函数值。在用SPSS软件进行判别分析时,都可以得到类似的判别函数值散点图。以上三点图比较直观地反映了各组观测的分类情况和各组的重心。

图-22

)

上图给出了三种类型的典型判别函数值总的散点图,同样是把各类的样品分别代入两个典型判别函数,计算得到15对判别函数值,从而构成这样的散点图,其中,横坐标是第一典型判别函数值,纵坐标是第二典型判别函数值。从图中可以看出,三种类型在图中有各自的分布领域,说明所建立的判别函数的判别精度不太好。

(7)每个个体的判别结果

按照案例顺序的统计量

案例数目

{

最高组第

212**.0054.913《

1

.3904.9972 31?

1

413**.3944%

2

.855

11.0044.9992

?

5

621***

4.8243

.148

722.5214.535| 3

3**.9754.566.4892 8(

2

921**.193"

.9183

4

1022.6994.507[

3 113】

.9694.723.5463

2**

1233.8744{

2

.601

33.3284.6122

13

4.5263

1432**;

.589

1532**.6314.518] 3

对初始数据来说,平方Mahalanobis 距离基于典则函数。

对交叉验证数据来说,平方Mahalanobis 距离基于观察值。

**. 错误分类的案例

a. 仅对分析中的案例进行交叉验证。在交叉验证中,每个案例都是按照从该案例以外的所有其他案例派生的函数来分类的。

图-23

上表中的案例数目列,是所有个体的编号。实际组列是每个个体实际上所在的类型。

在最高组(具有最大分辨率)下的预测组列,是按照计算结果的类型。可以看到编号4

经过判别分析后被判到了第三种类型中,即非胃病;编号8经过判别分析后被判到了第

三种类型中,即非胃病;编号11经过判别分析后被判到了第二种类型中,即萎缩性胃炎。

上表中的最高组(具有最大分辨率)下的P(D>d | G=g)列和df列,是在样本属于该类型而判别不是相应类型的条件概率及其自由度。表中P(D=d | G=g)列是判别样本属于相应类型,而样本确实是相应类型的后验概率。从表中可以看出后验概率还是比较大的。表中的最高组下的到质心的平方Mahalanobis 距离列,是相应个体距类别重心的马氏距离的平方。

上表中的第二最高组(具有第二大分辨率)下的组列,是把相应判为相应类型的情况。表中的第二最高组下的P(D=d | G=g)是判别样本属于相应类型,而样本确实是相应类型的后验概率。表中第二最高组下的到质心的平方Mahalanobis 距离列,与表中最高组下的定义相同。

表中最后一列是两个典则判别函数之值。

\

分类结果b,c

类型

预测组成员

合计123

初始计数1]

4

015

20,

4

15

301<

4

5 %1.0【

2.0

3.0

交叉验证a`

计数12215。

2

2215

3【

325

%1?

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数学建模竞赛C题解答

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————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

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因为 x ≥ 0,y ≥ 0,所以 l 应满足: ()a b k k l --≥ 2 4 且()a b k k l +-≤2 4 (a )当 )(42 a b k k l --≤ 时,此时交点在y 轴上,将0=x 代入①式,可得),0(a P =,即交点P 与A 点重合(如图2)。 ka l a b f ++-=22min )( (b) 当)(4)(42 2 a b k k l a b k k +-< <--时,交点在梯形内(如图1) 。??? ? ? ?--+---=)4(21),(24222k kl b a a b k k l P , 因为 2 42cos cos cos k l l x l x BP AP -==-+= +α βα,所以模型简化为: 2 42),(min k l ky y x f -+ =, () l k k b a f 2min 4)(2 1 -++= (c) 当)(42 a b k k l +-≥ 时,此时交点在x 轴上,即无共用管线的情形(如图3) 。

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数学建模模拟试题及答案.pdf

数学建模模拟试题及答案 一、填空题(每题5分,共20分) 1. 若,, x z z y ∝∝则y 与x 的函数关系是. 2. 在超级市场的收银台有两条队伍可选择,队1有1m 个顾客,每人都买了1n 件商品,队2有2m 个顾客,每人都买了2n 件商品,假设每个人付款需p 秒,而扫描每件商品需t 秒,则加入较快队1的条件是 . 3. 马尔萨斯与罗捷斯蒂克两个人口增长模型的主要区别是假设了 4. 在研究猪的身长与体重关系时,我们通过与已知其相关性质的的弹性梁作 的方法建立了模型. 二、分析判断题(每小题15分,满分30分) 1. 要为一所大学编制全校性选修课程表,有哪些因素应予以考虑?试至少列出5种. 2. 一起交通事故发生3个小时后,警方测得司机血液中酒精的含量是 ),m l /m g (100/56 又过两个小时,含量降为),m l /m g (100/40试判断,当事故发生时,司 机是否违反了酒精含量的规定(不超过80/100)m l /m g (. (提示:不妨设开始时刻为)(,0t C t =表示t 时刻血液中酒精的浓度,则依平衡原理,在时间间隔],[t t t ?+内酒精浓度的改变量为 t t kC t C t t C ??=??+)()()( 其中0>k 为比例常数,负号则表示了浓度随时间的推移是递减的.) 三、计算题(每题25分,满分50分) 1. 一个毛纺厂使用羊毛、兔毛和某种纤维生产甲、乙两种混纺毛料,生产一个单位产品甲需要的三种原料依次为3、2、8个单位,产值为580元;生产一个单位产品乙需要的三种原料依次为2、3、5个单位,产值为680元,三种原料在计划期内的供给量依次为90、30和80单位.试建立线性规划模型以求一个生产方案,使得总产值达到最大,并由此回答: (1) 最优生产方案是否具有可选择余地?若有请至少给出两个,否则说明理由. (2) 原材料的利用情况.

全国数学建模大赛题目

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 A题储油罐的变位识别与罐容表标定 通常加油站都有若干个储存燃油的地下储油罐,并且一般都有与之配套的“油位计量管理系统”,采用流量计和油位计来测量进/出油量与罐内油位高度等数据,通过预先标定的罐容表(即罐内油位高度与储油量的对应关系)进行实时计算,以得到罐内油位高度和储油量的变化情况。 许多储油罐在使用一段时间后,由于地基变形等原因,使罐体的位置会发生纵向倾斜和横向偏转等变化(以下称为变位),从而导致罐容表发生改变。按照有关规定,需要定期对罐容表进行重新标定。图1是一种典型的储油罐尺寸及形状示意图,其主体为圆柱体,两端为球冠体。图2是其罐体纵向倾斜变位的示意图,图3是罐体横向偏转变位的截面示意图。 请你们用数学建模方法研究解决储油罐的变位识别与罐容表标定的问题。 (1)为了掌握罐体变位后对罐容表的影响,利用如图4的小椭圆型储油罐(两端平头的椭圆柱体),分别对罐体无变位和倾斜角为α=4.10的纵向变位两种情况做了实验,实验数据如附件1所示。请建立数学模型研究罐体变位后对罐容表的影响,并给出罐体变位后油位高度间隔为1cm的罐容表标定值。 (2)对于图1所示的实际储油罐,试建立罐体变位后标定罐容表的数学模型,即罐内储油量与油位高度及变位参数(纵向倾斜角度α和横向偏转角度β)之间的一般关系。请利用罐体变位后在进/出油过程中的实际检测数据(附件2),根据你们所建立的数学模型确定变位参数,并给出罐体变位后油位高度间隔为10cm的罐容表标定值。进一步利用附件2中的实际检测数据来分析检验你们模型的正确性与方法的可靠性。 附件1:小椭圆储油罐的实验数据 附件2:实际储油罐的检测数据 地平线油位探针

数学建模模拟试题及参考答案

《数学建模》模拟试题 一、(02') 人带着猫、鸡、米过河,船除希望要人计划之外,至多能载猫、鸡、米三者之一,而当人不在场时猫要吃鸡、鸡要吃米,设计一个安全过河方案,并使渡河次数尽量地少。 二、(02') 雨滴的速度v 与空气密度ρ、粘滞系数μ和重力加速度g 有关,其中粘滞系数的定义是:运动物体在六题中受的摩擦力与速度梯度和接触面积的乘积成正比,比例系数为粘滞系数,用量纲分析方法给出速度v 的表达式。 三、(03') 要在雨中从一处沿直线跑到另一处,若雨速为常数且方向不变,试建立数学,模型讨论是否跑都越快,淋雨量越少。 将人体简化成一个长方体,高m a 5.1=(颈部以下),宽m b 5.0=厚m c 2.0=,设跑步距离 ,1000m d =跑步最大速度s m v m /5=,雨速s m u /4= ,降雨量h cm w /2=,记跑步速度为v ,按以下步骤进行讨论; (1)不考虑雨的方向,设降雨淋遍全身,以最大速度跑步,估计跑完全程的总淋雨量 (2)雨从迎面吹来,雨线与跑步方向在同一铅直平面内,且与人体的夹角为θ,如图1建立总淋雨量与速度v 及参数θ,,,,,,w u d c b a 之间的关系,问速度v 多大,总淋雨量最少,计算0 30,0==θθ时的总淋雨量。 (3))雨从背面吹来,雨线方向与跑步方向在同一铅直平面内,且与人体的夹角为?,如图2建立总淋雨量与速度v 及参数?,,,,,,w u d c b a 之间的关系,问速度v 多大,总淋雨量最少,计算030=θ时的总淋雨量。 四、(03') 建立铅球掷远模型,不考虑阻力,设铅球初速度为v ,出手高度为h 出手角度为α(与地面夹角),建立投掷距离与α,,h v 的关系式,并在h v ,一定的条件下求最佳出手角度。

数学建模题目及其答案

数学建模疾病的诊断 现要你给出疾病诊断的一种方法。 胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者。从胃癌患者中抽取5人(编号为1-5),从萎缩性胃炎患者中抽取5人(编号为6-10),以及非胃病者 中抽取5人(编号为11-15),每人化验4项生化指标:血清铜蓝蛋白( X)、 1 蓝色反应( X)、尿吲哚乙酸(3X)、中性硫化物(4X)、测得数据如表1 2 所示: 表1. 从人体中化验出的生化指标 根据数据,试给出鉴别胃病的方法。

论文题目:胃病的诊断 摘要 在临床医学中,诊断试验是一种诊断疾病的重要方法。好的诊断试验方法将对临床诊断的正确性和疾病的治疗效果起重要影响。因此,对于不同疾病不断发现新的诊断试验方法是医学进步的重要标志。传统的诊断试验方法有生化检测、DNA检测和影像检测等方法。而本文则通过利用多元统计分析中的判别分析及SPSS软件的辅助较好地解决了临床医学中胃病鉴别的问题。在临床医学上,既提高了临床诊断的正确性,又对疾病的治疗效果起了重要效果,同时也减轻了病人的负担。 判别分析是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 其基本原理是按照一定的判别准则,建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数,并计算判别指标。 首先,由判别分析定义可知,只有当多个总体的特征具有显著的差异时,进行判别分析才有意义,且总体间差异越大,才会使误判率越小。因此在进行判别分析时,有必要对总体多元变量的均值进行是否不等的显著性检验。 其次,利用判别分析中的费歇判别和贝叶斯判别进行判别函数的建立。 最后,利用所建立的判别函数进行回判并测得其误判率,以及对其修正。 本文利用SPSS软件实现了对总体间给类变量的均值是否不等的显著性检验并根据样本建立了相应的费歇判别函数和贝叶斯判别函数,最后进行了回判并测得了误判率,从而获得了在临床诊断中模型,给临床上的诊断试验提供了新方法和新建议。 关键词:判别分析;判别函数;Fisher判别;Bayes判别 一问题的提出 在传统的胃病诊断中,胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病患者,为了提高医学上诊断的准确性,也为了减少因误诊而造成的病人死亡率,必须要找出一种最准确最有效的诊断方法。为诊断疾病,必须从人体中提取4项生化指标进行化验,即血清铜蓝蛋白、蓝色反应、尿吲哚乙酸、中性硫化物。但是,从人体中化验出的生化指标,必须要确定一个精准的指标来判断疾病所属的类型。设想,使用判别分析法,利用SPSS 软件对各个变量进行系统的分析,使该问题得到有效地解决。

最新数学建模竞赛答案汇总

2010年数学建模竞赛 答案

输油管道的铺设设计 符号约定 m 炼油厂A 到铁路线L 的距离 n 炼油厂B 到铁路线L 的距离 b 炼油厂A 、B 间水平距离 F 输送管道的总费用 f 铺设管道的附加费用 W 铺设费用的权重系数 1k A 厂铺设非共用管线每千米的费用 2k B 厂铺设非共用管线每千米的费用 3k 共用管线每千米的费用 问题一分析与模型建立 最短路径的存在性论证 如图4.1,假设C 点为在铁路线上设计增建的车站,由费尔马问题的结论,在ABC ?中,存在费尔马点P ,使点P 与ABC ?三个顶点距离之和小于三角形二边之和,即有 PA+PB+PC∠ACB 时,费尔马点P 与C 点重合。 为此有如下结论:

①当0120<∠ACB 时,铺设公用管道PC 的输送费用比不铺设公用管道费用低; ②当0120>∠ACB 时,不需要铺设公用管道,即公用管道PC =0。 问题一分析与模型建立 如图4.1,以炼油厂A 、B 间铁路线所在直线为x 轴,以过炼油厂A 且垂直于铁路线L 直线为y 轴,建立平面直角坐标系。设 A(0,m), B(b,n),P(r,t),并设非公用管道的费用为每千米1个单位,公用管道的费用为每千米k 个单位(下同),根据实际意义易知21<≤k 。 根据参考文献[1],点P 不可能在A 的上方,故m t ≤≤0。 易得,A 点关于过点P 平行于x 轴的直线1L 的对称点'A (0,2t-m )。 由费尔马点的应用及平面几何对称性有 111F PB PA k PC BA k PC '=?+?+?>?+? 为此,得到铺设管道的最优模型 min 1F BA k PC '=?+? 4-1 问题一模型求解 对模型分两种管道费用相同与不同两种情形研究,并根据点A 、B 的坐标不同的取值,进行A 、B 不同位置时管道铺设设计。 1公用管道与非公用管道费用不同,即k <1时模型的求解 已知A 点关于1l 对称点'A (0,2t-m ) ()F t tk =

数学模型吕跃进数学建模A试卷及参考答案

数学建模A试卷参考答案 一.概念题(共3小题,每小题5分,本大题共15分) 1、什么是数学模型?(5分) 答:数学模型可以描述为,对于现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。 2、数学建模有哪几个过程?(5分) 答:数学建模有如下几个过程:模型准备,模型假设,模型构成,模型求解,模型分析,模型检验,模型应用。 3、试写出神经元的数学模型。 答:神经元的数学模型是 其中x=(x1,…x m)T输入向量,y为输出,w i是权系数;输入与输出具有如下关系: θ为阈值,f(X)是激发函数;它可以是线性函数,也可以是非线性函数.(5分) 二、模型求证题(共2小题,每小题10分,本大题共20分) 1、(l)以雇员一天的工作时间t和工资w分别为横坐标和纵坐标,画出雇员无差别曲线族的示意图。解释曲线为什么是你画的那种形状。(5分) (2)如果雇主付计时工资,对不同的工资率(单位时间的工资)画出计时工资线族。根据雇员的无差别曲线族和雇主的计时工资线族,讨论双方将在怎样的一条曲线上达成协议。(5分) 答:(l)雇员的无差别曲线族f(w,t)=C是下凸的,如图1,因为工资低时,他愿以较多的工作时间换取较少的工资;而当工资高时,就要求以较多的工资来增加一点工作时间. (2)雇主的计时工资族是w=at,a是工资率.这族直线与f(w,t)=c的切点P1,P2,P3,…的连线PQ为雇员与雇主的协议线.通常PQ是上升的(至少有一段应该是上升的),见图1. 2、试作一些合理的假设,证明在起伏不平的地面上可以将一张椅子放稳。(7分)又问命题对长凳是否成立,为什么?(3分) 答:(一)假设:电影场地面是一光滑曲面,方凳的四脚连线构成一正方形。 如图建立坐标系:其中A,B,C,D代表方凳的四个脚,以正方形ABCD的中心为坐标系原点。 记H为脚A,C与地面距离之和, G为脚B,D与地面距离之和, θ为AC连线与X轴的夹角, 不妨设H(0)>0,G(0)=0,(为什么?) 令X f(θ)=H(θ)-G(θ)图二 则f是θ的连续函数,且f(0)=H(0)>0 将方凳旋转90°,则由对称性知H(π/2)=0,G(π/2)=H(0) 从而f(π/2)=-H(0)<0 由连续函数的介值定理知,存在θ∈(0,π/2),使f(θ)=0 (二)命题对长凳也成立,只须记H为脚A,B与地面距离之和, G为脚C,D与地面距离之和, θ为AC连线与X轴的夹角 将θ旋转1800同理可证。 三、模型计算题(共5小题,每小题9分,本大题共45分)

数学建模b题标准答案

2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名):北京大学 参赛队员(打印并签名) :1. 姚胜献 2. 许锦敏 3. 刘迪初 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):刘业辉 日期: 2011 年 9 月 12日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号): 交巡警服务平台的设置与调度 摘要 本文通过建立整数规划模型,解决了分配各平台管辖范围、调度警务资源以及合理设置交巡警服务平台这三个方面的问题;通过建立线性加权评价模型定量评价了某市现有交巡警服务平台设置方案的合理性,并根据各个区对服务平台需求量的不同,提出了重新分配全市警力资源的解决方案。在计算交巡警服务平台到各个路口节点的路程时,使用了图论里的floyd算法。 针对问题一的第一个子问题,首先假设交巡警服务平台对某个路口节点的覆盖度是二元的,引入决策变量,建立了0-1整数规划模型。交巡警出警应体现时间的紧迫性,所以选择平均每个突发事件的出警时间最短作为目标函数,运用基于MATLAB的模拟退火算法进行求解,给出了中心城区A的20个服务平台的管辖范围,求得平均每个案件的出警时间为1.013分钟。 针对问题一的第二个子问题,为了实现对中心城区A的13个交通要道的快速全封锁,以最短的封锁时间为目标,建立了0-1整数规划模型,利用lingo软件编程求解,给出了该区交巡警服务平台警力合理的调度方案,并求得对13个交通要道实现全封锁最短需要8.02分钟。 问题一的第三个子问题是交巡警服务平台的选址问题。考虑到建设新的服务平台需要投入更多的成本和警务资源,还需平衡各个服务平台的工作量。因此,以增加最少的服务平台数和服务平台工作量方差最小为目标,采用集合覆盖理论,建立了双目标0-1整数规划模型,用基于MATLAB的模拟退火算法求解出增加的服务平台数为4个,新增 的服务平台具体位置为A 28,A 40 ,A 48 ,A 88 ,并得到各个服务平台的工作强度方差为2.28。 针对问题二的第一个子问题,通过建立线性加权评价模型定量评价了该市现有交巡警服务平台设置方案的合理性,结果发现全市服务平台覆盖率较低且各个区的工作量不均衡,得出全市服务平台的布局存在明显的不合理的结论。并确定各区域人口密度、各区域公路总长度以及各区域平均每天总的发案率为各区域对交巡警需求的指标,然后根据各个区对服务平台需求量的不同,提出了较为合理的分配全市警力资源的解决方案。 对于问题二的第二个子问题,以围堵范围最小和调动警力最少的原则,通过分析案发后嫌疑犯可能到达的位置,给出了围堵方案。 关键词:交巡警服务平台 0-1整数规划模拟退火法

数学建模考试题(开卷)及答案

2010年上学期2008级数学与应用数学,信息与计算科学专业 《数学建模》课程考试供选试题 第1题 4万亿投资与劳动力就业: 2008以来,世界性的金融危机席卷全球,给我国的经济发展带来很大的困难。沿海地区许多中小企业纷纷裁员,造成大量的人员失业。据有关资料估计,从2008年底,相继有2000万人被裁员,其中有1000万人是民工。部分民工返乡虽然能够从一定程度上缓解就业压力,但2009年的600多万毕业大学生给我国就业市场带来巨大压力。但可喜的是,我国有庞大的外汇储备,民间资本实力雄厚,居民储蓄充足。中国还是发展中国家,许多方面的建设还处于落后水平,建设投资的潜力巨大。为保持我国经济快速发展,特别是解决就业问题带来希望,实行政府投资理所当然。在2009年两代会上,我国正式通过了4万亿的投资计划,目的就是保GDP增长,保就业,促和谐。但是有几个问题一直困扰着我们,请你运用数学建模知识加以解决。问题如下: 1、GDP增长8%,到底能够安排多少人就业?如果要实现充分就业,2009年的GDP到底要增长多少? 2、要实现GDP增长8%,4万亿的投资够不够?如果不够,还需要投资多少? 3、不同的产业(或行业)吸纳的劳动力就业能力不同,因此投资的流向会有所不同。请你决策,要实现劳动力就业最大化,4万亿的投资应该如何分配到不同的产业(或行业)里? 4、请你给出相关的政策与建议。 第2题 深洞的估算:假如你站在洞口且身上仅带着一只具有跑秒功能的计算器,你出于好奇心想用扔下一块石头听回声的方法来估计洞的深度,假定你捡到一块质量是1KG的石头,并准确的测定出听到回声的时间T=5S,就下面给定情况,分析这一问题,给出相应的数学模型,并估计洞深。 1、不计空气阻力; 2、受空气阻力,并假定空气阻力与石块下落速度成正比,比例系数k1=0.05; 3、受空气阻力,并假定空气阻力与石块下落速度的平方成正比,比例系数k2=0.0025; 4、在上述三种情况下,如果再考虑回声传回来所需要的时间。 第3题 优秀论文评选:在某数学建模比赛的评审过程中,组委会需要在一道题目的150 篇参赛论文中选择4 篇论文作为特等奖论文。评审小组由10 名评委组成,包括一名小组组长(出题人),4 名专业评委(专门从事与题目相关问题研究的评委),5 名普通评委(从事数学建模的教学和组织工作,参与过数学建模论文的评审)。组委会原先制定的评审步骤如下: step1:首先由普通评委阅读所有150 篇论文,筛选出20 篇作为候选论文。 Step2:然后由小组内的所有评委阅读这些候选论文,每人选择4 篇作为推荐的论文。 Step3:接着进入讨论阶段,在讨论阶段中每个评委对自己选择的 4 篇论文给出理由,大家进行讨论,每个评委对论文的认识都会受到其他评委观点的影响。 Step4:在充分讨论后,大家对这些推荐的论文进行投票,每个评委可以投出4票,获得至少6 票的论文可以直接入选,如果入选的论文不足,对剩余的论文(从20篇候选论文中除去已经入选的论文)重复step2至step4 步的评审工作。如果三轮讨论后入选的论文仍然不够,则由评选小组组长确定剩下名额的归属。 如果有超过4 篇的论文获得了至少6票,则由评选小组组长确定最终的名额归属。问题:

高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题参考答案

交巡警服务平台的设置与调度优化分析 摘要 本文以实现警察的刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能为宗旨,利用有限的警务资源,根据城市的实际情况与需求合理地设置了交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围及调度警务资源。并分别对题目的各问,作了合理的解答。 问题一: (1)、根据题目所给数据,确定各节点之间的相邻关系和距离,利用Floyd算法及matlab编程求出两点之间的最短距离,使其尽量满足能在3分钟内有交巡警平台警力到达案发结点的原则,节点去选择平台,把节点分配给离节点距离最近的平台管辖,据此,我们得到了平台的管辖区域划分。 (2)、我们对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁的问题,我们认定在所有调度方案中,某种方案中耗时最长的的围堵时间最短即最佳方案,利用0-1变量确定平台的去向,并利用线性规划知识来求解指派问题,求得了最优的调度方案。 (3)、在确定增添平台的个数和具体位置的问题中,我们将尽量保证每个节点都有一个平台可以在三分钟内到达作为主要原则来求解。我们先找出到达每个平台的时间都超过三分钟的节点,并尝试在这些节点中选取若干个作为新的平台,求出合理的添加方案。 问题二: (1)、按照设置交巡警服务平台的原则和任务,分析现有的服务平台的设置是否合理,我们以各区覆盖率作为服务平台分布合不合理的评价标准,得到C、D、E、F区域平台设置不合理。并尝试一些新的设置方案使得设置更为合理,最后以覆盖率最低的E区为例,使用一种修改方案得到一个比原方案更合理的交巡警服务平台的设置方案。 (2)、追捕问题要求在最快的时间内抓到围堵罪犯,在罪犯和警察的行动速度一致的前提假设下,我们先设定一个具体较小的时间,编写程序检验在这个时间内是否可以成功抓捕罪犯,不行则以微小时间间隔增加时间,当第一次成功围堵时,这个时间即为最佳围堵方案。 关健字:MATLAB软件,0-1规划,最短路,Floyd算法,指派问题 一、问题重述 “有困难找警察”,是家喻户晓的一句流行语。警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。为了更有效地贯彻实施这些职能,需要在市区的一些交通要道和重要部位设置交巡警服务平台。每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相同。由于警务资源是有限的,如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源是警务部门面临的一个实际课题。 试就某市设置交巡警服务平台的相关情况,建立数学模型分析研究下面的问题:

全国研究生数学建模比赛E题解答

参赛密码 (由组委会填写) 第十二届“中关村青联杯”全国研究生 数学建模竞赛 学校 参赛队号 队员姓名 参赛密码 (由组委会填写) 第十二届“中关村青联杯”全国研究生 数学建模竞赛 题目数控加工刀具运动的优化控制 摘要:

本文基于计算机数控系统的工作原理,建立了刀具运动的优化控制模型,目的在于寻求机床刀具在单个坐标轴方向上的运动合理控制,从而增强机床运行的平稳性。主要运用了S型曲线的加减速控制方法,建立了通用模型,该模型可通过已经设定的刀具加工路径,得出机床运动过程中任意一点的速度,从而验证所设定的符合加减速控制原理,得到最优的数控加工刀具的路径。在该通用模型中,机床控制的加速度和速度都是连续变化的,因此通过渐变控制使机床运动按S型曲线式平稳变化,保证了速度的光顺及加速度的连续,提高了机床运动的平稳性,运用该模型,可以帮助寻找最优刀具路径,从而实现数控刀具加工的优化。 本论文的创新点在于模型适用范围广,突破了速度范围和加速度的限制不仅适用于S型曲线七阶段的加减速,而且适用于平稳性更强的五阶段和三阶段的S型曲线加减速控制路径。 论文中主要采用了力学分析建模、直线插补法建模和最优化方法建模。在直线插补模型中,不论运行轨迹是直线还是曲线,刀具的运行都是按阶梯形路径行走,用步长乘以步数即可求得刀具的运行长度。并且每一步长的增量均为分辨率???,并且每个增量的长度均为分辨率的整数倍。根据此原理,采用直线插补,, x y z 法,建模可画出刀具沿轨迹的路径变化,在模型中输入刀具起点坐标和终点坐标即可求得刀具沿路径运行的长度。 对于问题一:根据问题二的相关提示,我们设定加工线型分别为正方形和八边形即转角分别为90°和135°,然后根据S型曲线的减加速控制方法,建立了力学分析模型,再运用牛顿第二定理和受力分析可得出速度变化特征。分别对刀具在拐角为90°和135°处进行受力分析得到结果:转角为90°时的合力F2>0.765F2(135°

数学建模拟合与差分习题答案

第一题 解:由题意可设 2 123()s t a t a t a =++ 中的A=(1a ,2a ,3a )使得: 2 6 1 [()]i i i s t s =-∑最小 用多项式拟合的命令 输入以下命令: 输出结果:A = 2.2488 11.0814 -0.5834 2() 2.2488t 11.0814t 0.5834f x =+- 第二题 输入以下命令: >> x=[19 25 31 38 44]; >> y=[19.0 32.3 49.0 73.3 97.8]; >> A=polyfit(x,y,2)

>> z=polyval(A,x); >> plot(x,y,'k+',x,z,'r') 输出结果:A = 0.0497 0.0193 0.6882 =x x (2+ f ) x + .0 6882 .0 0193 .0 0497 因为2 6882 .0 ) = .0 f+ x (x f+ ) b 0497 (x a =,所以2 x 草图 >> x=1200:400:4000; >> y=1200:400:3600; >> height=[1130 1250 1280 1230 1040 900 500 700; 1320 1450 1420 1400 1300 700 900 850; 1390 1500 1500 1400 900 1100 1060 950; 1500 1200 1100 1350 1450 1200 1150 1010; 1500 1200 1100 1550 1600 1550 1380 1070; 1500 1550 1600 1550 1600 1600 1600 1550; 1480 1500 1550 1510 1430 1300 1200 980]; >> mesh(x,y,height) >>

数学建模试卷及参考答案

数学建模试卷及参考答案 一.概念题(共3小题,每小题5分,本大题共15分) 1、一般情况下,建立数学模型要经过哪些步骤?(5分) 答:数学建模的一般步骤包括:模型准备、模型假设、模型构成、模型求解、模型分析、模型检验、模型应用。 2、学习数学建模应注意培养哪几个能力?(5分) 答:观察力、联想力、洞察力、计算机应用能力。 3、人工神经网络方法有什么特点?(5分) 答:(1)可处理非线性;(2)并行结构.;(3)具有学习和记忆能力;(4)对数据的可容性大;(5)神经网络可以用大规模集成电路来实现。 二、模型求证题(共2小题,每小题10分,本大题共20分) 1、某人早8:00从山下旅店出发,沿一条路径上山,下午5:00到达 山顶并留宿.次日早8:00沿同一路径下山,下午5:00回到旅店. 证明:这人必在2天中同一时刻经过路途中某一地点(15分) 证明: 记出发时刻为,到达目的时刻为,从旅店到山顶的路程为s. 设某人上山路径的运动方程为f(t), 下山运动方程为g(t)是

一天内时刻变量,则f(t)(t)在[]是连续函数。 作辅助函数F(t)(t)(t),它也是连续的, 则由f(a)=0(b)>0和g(a)>0(b)=0,可知F (a )<0, F(b)>0, 由介值定理知存在t0属于()使F(t0)=0, 即f(t0)(t0) 。 2、三名商人各带一个随从乘船过河,一只小船只能容纳二人,由他们自己划行,随从们秘约,在河的任一岸,一旦随从的人数比商人多,就杀人越货,但是如何乘船渡河的大权掌握在商人们手中,商人们怎样才能安全渡河呢?(15分) 解:模型构成 记第k 次渡河前此岸的商人数为k x ,随从数为k y ,1,2,........, k x ,k y =0,1,2,3。将二维向量k s =(k x ,k y )定义为状态。安全 渡河条件下的状态集合称为允许状态集合,记做S 。 ()}{2,1;3,2,1,0,3;3,2,1,0,0|,======y x y x y x y x (3分) 记第k 次渡船上的商人数为k u 随从数为k v 将二维向量k d =(k u , k v )定义为决策。允许决策集合记作 D ,由小船的容量可知 (){2 ,1,0,,1|,=≤+≤v u v v u v u } (3分) 状态 k s 随 k d 的变化规律是: 1 +k s = k s +()k k d *-1

大学生数学建模竞赛A题参考答案

2018高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 <请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”) A题城市表层土壤重金属污染分析 随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加,人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证,以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价,研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式,日益成为人们关注的焦点。 按照功能划分,城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等,分别记为1类区、2类区、……、5类区,不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。 现对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此,将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域,按照每平方公里1个采样点对表层土<0~10 厘M深度)进行取样、编号,并用GPS记录采样点的位置。应用专门仪器测试分析,获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。另一方面,按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样,将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。 附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息,附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度,附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。 现要求你们通过数学建模来完成以下任务: (1> 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布,并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。 (2> 通过数据分析,说明重金属污染的主要原因。 (3> 分析重金属污染物的传播特征,由此建立模型,确定污染源的位置。 (4> 分析你所建立模型的优缺点,为更好地研究城市地质环境的演变模式,还应收集什么信息?有了这些信息,如何建立模型解决问题? 题目A题城市表层土壤重金属污染分析 摘要: 本文研究的是某城区警车配置及巡逻方案的制定问题,建立了求解警车巡逻方案的模型,并在满足D1的条件下给出了巡逻效果最好的方案。 在设计整个区域配置最少巡逻车辆时,本文设计了算法1:先将道路离散化成近似均匀分布的节点,相邻两个节点之间的距离约等于一分钟巡逻路程。由警车的数目, 将全区划分成个均匀的分区,从每个分区的中心点出发,找到最近的道路节点,作 为警车的初始位置,由Floyd算法算出每辆警车3分钟或2分钟行驶路程范围内的节点。考虑区域调整的概率大小和方向不同会影响调整结果,本文利用模拟退火算法构造出迁移几率函数,用迁移方向函数决定分区的调整方向。计算能满足D1的最小车辆

数学建模题目及答案

09级数模试题 1. 把四只脚的连线呈长方形的椅子往不平的地面上一放,通常只有三只脚着地,放不稳,然后稍微挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了。试作合理的假设并建立数学模型说明这个现象。 (15分) 解:对于此题,如果不用任何假设很难证明,结果很可能是否定的。 因此对这个问题我们假设 : (1)地面为连续曲面 (2)长方形桌的四条腿长度相同 (3)相对于地面的弯曲程度而言,方桌的腿是足够长的 (4)方桌的腿只要有一点接触地面就算着地。 那么,总可以让桌子的三条腿是同时接触到地面。 现在,我们来证明:如果上述假设条件成立,那么答案是肯定的。以长方桌的中心为坐标原点作直角 坐标系如图所示,方桌的四条腿分别在A 、B 、C 、D 处,A 、B,C 、D 的初始位置在与x 轴平行,再假设有一条在x 轴上的线ab,则ab 也与A 、B ,C 、D 平行。当方桌绕中心0旋转时,对角线 ab 与x 轴的夹角记为θ。 容易看出,当四条腿尚未全部着地时,腿到地面的距离是不确定的。为消除这一不确定性,令 ()f θ为A 、B 离地距离之和, ()g θ为C 、D 离地距离之和,它们的值由θ唯一确定。由假设(1), ()f θ,()g θ均为θ 的连续函数。又由假设(3),三条腿总能同时着地, 故 ()f θ()g θ=0必成立(?θ )。 不妨设 (0)0f =,(0)0g >g (若(0)g 也为 0,则初始时刻已四条腿着地,不必再旋转),于是问题归 结为: 已知 ()f θ,()g θ均为θ 的连续函数, (0)0f =,(0)0g >且对任意θ 有 00()()0f g θθ=,求证存 在某一0θ,使00()()0f g θθ=。 证明:当θ=π时,AB 与CD 互换位置,故()0f π>,()0g π=。作()()()h f g θθ θ=-,显然,() h θ也是θ的连续函数,(0)(0)(0)0h f g =-<而()()()0h f g πππ=->,由连续函数的取零值定 理,存在0θ,0 0θπ<<,使得0()0h θ=,即00()()f g θθ=。又由于00()()0f g θθ=,故必有 00()()0f g θθ==,证毕。 2.学校共1000名学生,235人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍。学生 们要组织一个10人的委员会,试用合理的方法分配各宿舍的委员数。(15分) 解:按各宿舍人数占总人数的比列分配各宿舍的委员数。设:A 宿舍的委员数为x 人,B 宿舍的委员数为y 人,C 宿舍的委员数为z 人。计算出人数小数点后面的小数部分最大的整数进1,其余取整数部分。 则 x+y+z=10;

2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目A题

2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”) A题CT系统参数标定及成像 CT(Computed Tomography)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。 (3) 附件5是利用上述CT系统得到的另一个未知介质的接收信息。利用(1)中得到的标定参数,给出该未知介质的相关信息。另外,请具体给出图3所给的10个位置处的吸收率。 (4) 分析(1)中参数标定的精度和稳定性。在此基础上自行设计新模板、建立对应的标定模型,以改进标定精度和稳定性,并说明理由。 (1)-(4)中的所有数值结果均保留4位小数。同时提供(2)和(3)重建得到的介质吸收率的数据文件(大小为256×256,格式同附件1,文件名分别为problem2.xls和problem3.xls) 图1.CT系统示意图图2.模板示意图(单位:mm)图3. 10个位置示意图

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