2013数学建模B
2013年数学建模国赛b题
2013年数学建模国赛b题
摘要：
1.背景介绍：2009 年3 月合肥市非国有建筑专业职称资格评审通过人员名册
2.名册内容：通过人员名单、职称、资格等信息
3.意义：对非国有建筑行业的专业人才的肯定和鼓励
正文：
2009 年3 月，合肥市对非国有建筑专业职称资格进行了评审，并通过了一份详细的名册。
这份名册包含了通过人员名单、职称、资格等信息，是对非国有建筑行业的专业人才的肯定和鼓励。
在这个名册中，我们可以看到各位通过人员的姓名、工作单位、评审职称以及资格等信息。
他们经过了严格的评审，最终脱颖而出，获得了相应的职称资格。
这不仅是他们个人努力的结果，也是他们所在单位和行业的认可。
这份名册的意义不仅在于对个人的肯定，更在于对整个非国有建筑行业的
推动。
它鼓励了更多的专业人士积极投身于建筑行业，提高了整个行业的专业水平。
同时，它也为行业内外提供了一个参考，让人们更好地了解非国有建筑行业的发展和人才状况。
2013年美国数学建模竞赛B题
水资源计划摘要本文是要设计一个有效的，可行的，低成本的用水计划，来满足某国2025年的用水需求。
我们选择中国为研究对象，根据中国各地区历年的水资源总量并求出其均值，参考各地区历年用水总量来预测2025年的用水总量，将两者相减得出差值，并以此为依据将中国各地区分为缺水地区，不缺水地区，水资源丰富地区三类。
经研究分析有两种可行性高的方案。
第一种，由水资源丰富地区向缺水地区提供水。
第二种，是由沿海缺水城市进行海水淡化并运往其他缺水城市。
我们主要考虑经济因素对两种方案进行分析研究，最终得出结论由水资源丰富地区铺设管道向缺水地区提供水为最优方案。
并以各省的省会作为核心城市，说明全省的需水和调水情况，并以省会城市或直辖市为顶点构成一个赋权图，即把问题转换为求水资源丰富地区到缺水地区的最短路问题，并用图论的知识来解决问题。
在此基础上考虑到此方案会改变就业，生产力，水资源利用等因素，从而对经济，物理，环境产生不同程度的影响，并用层次分析加以研究，最终以报告的方式向政府反映。
关键词：回归分析最小生成树层次分析法一、问题重述淡水是世界大部分地区的发展限制。
试建立一个数学模型，用来确定一个有效的、可行的和低成本的水资源战略，以满足2025年预计的用水需求，特别是，您的数学模型必须解决存储和输送，去盐碱化和环境保护等问题。
如果可能的话，用你的模型探讨此战略在经济，物理和环境等方面的影响。
试提供一个非技术性的文件，向政府相关部门介绍你的方法以及其可行性和成本，并说明为什么它是“最好的水战略”。
二、符号说明ˆy：预测得出的2025年用水量；S：输水的造价；1S：海水淡化的造价；2d1: 输水工程的单位造价；d2：海水淡化的单位造价；2R：拟合度.三、模型假设1.从2013年到2025年各外部因素对水资源总量无影响，例如：雪灾、地震、洪水、战争等对环境的影响；2.各地区海水淡化单位费用相同；3.不同地区淡水转移的单位费用相同；4.人们的消费水平及劳动力费用不会随意外事故发生明显改变。
数学建模国赛2013年b题
数学建模国赛2013年b题（最新版）目录一、数学建模国赛 2013 年 b 题概述二、题目背景及要求三、解题思路与方法四、具体解题过程五、总结与展望正文【一、数学建模国赛 2013 年 b 题概述】数学建模国赛是一项面向全国大学生的竞技活动，旨在通过对现实问题进行抽象、建模和求解，培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。
2013 年 b 题为该年度竞赛中的一道题目，具有一定的代表性和难度，本文将对此题进行分析和解答。
【二、题目背景及要求】2013 年 b 题的题目背景是关于某城市公交车站的乘客候车问题。
题目要求参赛选手建立一个数学模型，描述乘客的候车时间、乘客数量以及公交车的发车间隔等要素之间的关系，并通过模型求解在满足乘客舒适度的前提下，如何调整公交车的发车间隔，使得乘客的候车时间最短。
【三、解题思路与方法】针对这道题目，我们可以采用以下思路和方法：1.根据题目描述，建立乘客候车时间的数学模型。
我们可以将乘客的候车时间看作一个随机变量，其期望值表示乘客平均候车时间。
2.建立乘客数量与公交车发车间隔的关系。
根据题目描述，当公交车站内乘客数量超过一定阈值时，公交车会提前发车。
因此，我们可以将乘客数量作为一个影响发车间隔的因素。
3.利用数学方法求解最优的发车间隔。
根据乘客候车时间的数学模型和乘客数量与公交车发车间隔的关系，我们可以建立一个优化问题，求解在最小化乘客平均候车时间的前提下，公交车的最佳发车间隔。
【四、具体解题过程】具体解题过程如下：1.根据题目描述，建立乘客候车时间的数学模型。
假设乘客到达公交车站的间隔时间为{λ_i}，每个乘客的候车时间为{t_i}，则乘客平均候车时间为 E(t) = ∑(t_i * λ_i)。
2.建立乘客数量与公交车发车间隔的关系。
假设公交车发车间隔为Δt，当乘客数量超过阈值 K 时，公交车提前发车。
因此，我们可以得到以下关系式：E(t) = ∫(λ_i * min(t_i, Δt)) dλ_i + K * ∫(min(t_i, Δt - τ)) dλ_i，其中τ表示公交车提前发车的时间。
2013关于数学建模B题,碎纸片拼接技术
承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
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章程和参赛规则的，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，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。
以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。
如填写错误，论文可能被取消评奖资格。
）日期： 2013 年 9 月 16 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：碎纸片的拼接复原摘要本文主要结合司法鉴定这一应用背景，对于给定的来自同一页印刷文字的碎纸机破碎纸片，建立模型，并对其进行拼接复原。
针对问题一：首先，拼接碎片前对碎片图像要进行灰度处理。
其次，利用Matlab编程获取碎纸片边界特征，进而获取碎纸片内文字行方向、间距等文字行特征。
再次，利用最小二乘原理对碎纸片边界进行差值处理，同时，对处理后的数据进行了筛选，剔除异常数据，筛选出最小数据。
最后，对所筛选出的数据进行人工干预。
针对问题二：对于碎纸机既纵切又横切的情形，碎片内文字图像的个数是获取文字行方向的关键。
数学建模国赛2013年b题
数学建模国赛2013年b题【最新版】目录一、数学建模国赛 2013 年 b 题概述二、题目背景与要求三、题目分析与解题思路四、解答过程与结果五、总结与启示正文【一、数学建模国赛 2013 年 b 题概述】数学建模国赛是一项面向全国大学生的竞赛活动，旨在培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。
2013 年的 b 题是关于传染病传播的动力学模型，要求参赛选手运用数学方法对传染病的传播进行建模和预测。
【二、题目背景与要求】传染病在全球范围内造成了巨大的经济损失和人员伤亡。
因此，研究传染病的传播规律，预测疫情发展趋势，对制定防控措施具有重要意义。
2013 年 b 题要求参赛选手建立一个传染病传播的动力学模型，并根据实际数据进行参数估计和模型验证，最终预测疫情在未来一段时间内的传播情况。
【三、题目分析与解题思路】传染病传播的动力学模型主要包括三个基本要素：感染者、易感者和康复者。
根据题目给出的数据，我们需要建立一个包含这三个要素的数学模型，并利用相关数学方法对模型进行求解。
【四、解答过程与结果】解答过程主要包括以下几个步骤：1.根据题目描述，确定感染者、易感者和康复者之间的转换关系。
2.根据实际数据，建立初始值和边界条件。
3.利用微分方程等数学方法，求解模型。
4.对模型进行参数估计和模型验证。
5.根据模型预测疫情在未来一段时间内的传播情况。
通过以上步骤，我们可以得到传染病在未来一段时间内的传播趋势，从而为政府和相关部门制定防控措施提供科学依据。
【五、总结与启示】数学建模国赛 2013 年 b 题的解答过程充分体现了数学方法在解决实际问题中的应用价值。
通过参加此类竞赛，学生可以提高自己的数学素养、团队协作精神和创新能力。
2013年数学建模B题
碎纸片的拼接复原摘要本文主要研究了规则碎纸片的拼接复原问题。
首先利用二值法、Freeman链码和环形像素点匹配等算法建立基于像素点数值匹配模型，然后利用MATLAB 软件对碎纸片像素点进行数字化处理，得到各碎纸片的像素点数值矩阵，再利用MATLAB软件编程进行矩阵特征优化匹配得到复原图。
（图5、图6、图7、图8 、图9、图10）对于问题一，要解决纵向切割二维规则碎片拼接，利用MATLAB软件对碎纸片进行像素点数字化处理，根据像素点数值利用二值法和Freeman链码算法找到相邻的碎纸片，编程求解得到碎纸片的拼接复原图，对于顺序错乱的碎片进行人工干预，结合MATLAB软件求解，最后得到碎纸片的拼接复原图。
（见附录1）对于问题二，要解决横纵切割碎片的拼接，使用环形像素点匹配算法对碎纸片进行跟踪匹配，在SSDA算法的基础上确定最左侧为初始模板。
根据碎片对应的行像素特征的粗细搜索匹配，选出最佳匹配区域作为目标的当前位置，然后对模板进行逐一更新，得出每一行后再按行拼接得出复原图。
（见附录2）对于问题三，要解决横纵切割碎片的正反面拼接，根据环形像素点匹配算法和像素行算法思想进一步扩展，对碎片进行匹配得到11条行碎片，根据问题一的算法思想，进行行之间的匹配拼接，得到初始复原图后，人工微调程序输出顺序和正反面互换语句，运行程序输出完整单面图。
正反顺序对照后确定为最优复原图。
(见附录3)关键字：Freeman链码环形像素点匹配二值法一、问题的背景及重述1.1问题的背景在考古研究、公安调查取证、自动装配、虚拟现实、测量建模等领域中，经常需要把大量的碎片物体拼接成一个或几个完整物体，如考古出土的一些破损的珍贵文物需要重现历史文物的形貌；公安机关调查取证中有可能发现被撕毁的报纸、照片、文件，对这些碎片物体加以复原有利于案件的侦破。
在很多情况下，由于事先对碎片的数目和形状都无法估计，如果通过手工进行拼接，不仅费时费力，而且也不能保证能得到较好效果的复原物体。
2013年数学建模b题纸片拼接
2013年数学建模b题纸片拼接
（最新版）
目录
一、2013 年数学建模 b 题背景
二、纸片拼接问题的基本概念
三、纸片拼接问题的解决方法
四、纸片拼接问题的实际应用
正文
一、2013 年数学建模 b 题背景
数学建模是一种重要的数学方法，它将实际问题抽象为数学问题，再通过数学方法求解，以解决实际问题。
2013 年数学建模 b 题就是一道典型的数学建模题目，它涉及到的问题是纸片拼接。
二、纸片拼接问题的基本概念
纸片拼接问题是指，给定一些形状、大小和颜色不同的纸片，要求将它们拼接在一起，使得拼接后的图形满足一定的要求，比如面积最大、周长最小等。
纸片拼接问题实际上是一个组合优化问题，它需要寻找一种最优的拼接方案。
三、纸片拼接问题的解决方法
解决纸片拼接问题的方法主要有两种，一种是基于启发式的方法，另一种是基于精确算法的方法。
基于启发式的方法，如模拟退火算法、遗传算法等，它们通过模拟自然界的进化过程，逐步寻找到最优的拼接方案。
这类方法的优点是计算速度快，缺点是可能无法得到全局最优解。
基于精确算法的方法，如整数线性规划、混合整数线性规划等，它们
通过建立数学模型，精确求解拼接问题。
这类方法的优点是能得到全局最优解，缺点是计算过程复杂，需要大量的计算资源。
四、纸片拼接问题的实际应用
纸片拼接问题在实际生活中有着广泛的应用，比如在制造业中，它可以用于优化材料的切割方案，提高材料的利用率；在图像处理中，它可以用于图像的拼接，提高图像的分辨率等。
2013全国大学生数学建模竞赛B题
将008代表的矩阵C8的第二列元素与其它矩 阵的第一列元素进行两两匹配。记录元素相 同的个数，个数除以1980为C8矩阵第二列对 其它矩阵第一列的边缘匹配度，记为：
比较这18个数据，最大的即为与008匹配的 碎纸片。然后以所找到的碎纸片的第二列开 始，求出它与其它矩阵第一列的边缘匹配度， 找出最大的，以此类推把19张碎纸片拼接完 成。
三.问题2的分析
英文碎纸片的分析 通过观察可以发现英文字母的主要的 部分拥有同一上界和同一下界，例如：
将图片中每一行中黑色像素数少于13的及 字母的次要部分转变为二值化矩阵中的0， 将每一行中黑色像素大于等于13的及字母 的主要部分转化为二值化矩阵中的1，这样 得到的新的二值化矩阵 。例如图像转变为 如下图的方式：
二.问题1的分析
步骤一：使用matlab中的imread函数 可以做出图片的灰度矩阵 ，读取每 张图片文件的数据，其目的是将附件 中给的 bmp 格式的碎纸片图以灰度 值矩阵的形式存储。再将灰度值矩阵 转化为 0-1 矩阵，来得到模型的数 据基础；
由于该像素图片转换后为
的矩阵，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
论文中无法放置，所以仅简单举例说明:
以纸片000与001为例，匹配方式可能为：
将①②的边缘匹配度相加得到边缘匹配度 之和，将③④的边缘匹配度相加得边缘匹 配度之和，两者的和做出比较。若仅有一 个大于等于1.9，则计算机输出该匹配度， 人工判断是否碎纸片是否匹配；若两者均 大于等于1.9，计算机把两个匹配度之和输 出，人工选择判断碎纸片应是否匹配与如 何匹配；若两者均小于1.9，则计算输出最 大者，人工判断碎纸片是否匹配。这样可 以得到一些在同一横行的碎纸片的拼接。
总体思路
三步走：分行，行内排序，行间排序
2013年数学建模b题纸片拼接
2013年数学建模b题纸片拼接2013年数学建模B题是关于纸片拼接的问题。
以下是该题的问题描述和解题方法的一个简要说明。
问题描述：问题要求将一张长为L1、宽为W1的纸片与另一张长为L2、宽为W2的纸片进行拼接，形成一个平面图案。
拼接的要求是两张纸片不能重叠，且只能通过边缘进行拼接。
问是否存在一种拼接方式满足要求，并给出拼接的方法。
解题方法：1. 首先，我们需要明确问题的约束条件。
根据题目的描述，可以得到以下约束条件：- 拼接后的平面图案的长为L1+L2或W1+W2- 拼接后的平面图案的宽为W1或W2- 拼接的方式有两种情况：将L1与L2拼接，或将W1与W2拼接2. 根据约束条件，我们可以列出两种情况的拼接方式，并通过计算判断是否满足要求。
具体步骤如下：- 情况一：将L1与L2拼接。
这种情况下，需要比较W1和W2的大小。
若W1>=W2，则满足要求，可以得到拼接的方法；若W1<W2，则需要继续考虑情况二。
- 情况二：将W1与W2拼接。
这种情况下，需要比较L1和L2的大小。
若L1>=L2，则满足要求，可以得到拼接的方法；若L1<L2，则无法满足要求。
3. 根据以上步骤，可以得出结论：若情况一满足，将L1与L2拼接；若情况二满足，将W1与W2拼接；若两种情况都不满足，则无法完成纸片的拼接。
注意事项：- 在计算过程中需要注意单位一致性。
- 在判断拼接条件时，需要考虑等号情况。
以上是对2013年数学建模B题纸片拼接问题的简要说明。
具体的计算步骤和具体数值计算需要根据实际题目给出的数值进行具体分析和计算。
2013年全国数学建模B题省一等奖
承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
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章程和参赛规则的，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，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
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）：024B03所属学校（请填写完整的全名）：山东科技大学参赛队员(打印并签名) ：1. 张鑫2. 吕彦全3. 孙红华指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：赵文才（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。
以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。
如填写错误，论文可能被取消评奖资格。
）日期： 2013 年 9 月 16 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：基于最小二乘法的碎纸片拼接复原数学模型摘要首先对图片进行灰度化处理,然后转化为0-1二值矩阵，利用矩阵行（列）偏差函数，建立了基于最小二乘法的碎纸片拼接数学模型，并利用模型对图片进行拼接复原。
针对问题一，当两个数字矩阵列向量的偏差函数最小时，对应两张图片可以左右拼接。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
求matlab图像拼接程序
clear;
I=imread('xingshi32.bmp');
if(isgray(I)==0)
disp('请输入灰度图像,本程序用来处理128 *128的灰度图像!'); else
if (size(I)~=[128,128])
disp('图像的大小不合程序要求!');
else
H.color=[1 1 1]; %设置白的画布
figure(H);imshow(I);
title('原图像');
zeroImage=repmat(uint8(0),[128 128]);
figure(H); %为分裂合并后显示的图设置画布meansImageHandle=imshow(zeroImage);
title('块均值图像');
%%%%%设置分裂后图像的大小由于本图采用了128像素的图blockSize=[128 64 32 16 8 4 2];
%%设置一个S稀疏矩阵用于四叉树分解后存诸数据
S=uint8(128);
S(128,128)=0;
threshold=input('请输入分裂的阈值(0--1):');%阈值threshold=round(255*threshold);
M=128;dim=128; %%%%%%%%%%%%%%%%% 分裂主程序%%%%%%%%%%%
while (dim>1)
[M,N] = size(I);
Sind = find(S == dim);
numBlocks = length(Sind);
if (numBlocks == 0)
%已完成
break;
end
rows = (0:dim-1)';
cols = 0:M:(dim-1)*M;
rows = rows(:,ones(1,dim));
cols = cols(ones(dim,1),:);
ind = rows + cols;
ind = ind(:);
tmp = repmat(Sind', length(ind), 1);
ind = ind(:, ones(1,numBlocks));
ind = ind + tmp;
blockValues= I(ind);
blockValues = reshape(blockValues, [dim dim numBlocks]);
if(isempty(Sind))
%已完成
break;
end
[i,j]=find(S);
set(meansImageHandle,'CData',ComputeMeans(I,S)); maxValues=max(max(blockValues,[],1),[],2);
minValues=min(min(blockValues,[],1),[],2);
doSplit=(double(maxValues)-double(minValues))>threshold;
dim=dim/2;
Sind=Sind(doSplit);
Sind=[Sind;Sind+dim;(Sind+M*dim);(Sind+(M+1)*dim)];
S(Sind)=dim;
end
[i,j]=find(S); % 用来寻找四叉机分解结果中大小为S的块的位置
set(meansImageHandle,'CData',ComputeMeans(I,S)); % 显示分解结果块均值图像
Numberofbloks=length(i); %计算块数
%sizev=size(v);
end
end
程序2
其实很简单的，看懂下面的语句：
PicName1='a.jpg'; % 要合并的图片1
PicName2='b.jpg'; % 要合并的图片2
PicOut='c.jpg'; %合并的结果
IV1=imread(PicName1); % 读入图片1
IV2=imread(PicName2); % 读入图片2
PicData=[IV1; IV2]; % 如果是纵向拼接用这个
PicData=[IV1 IV2]; % 如果是横向拼接用这个
imwrite(PicData, PicOut, 'Quality', 75); % 输出图形。