焦作建设网站的公司,wordpress 登录验证,网站直播间怎么做,公司变更法人大家好呀#xff0c;比赛开赛后我一直在去写各个题#xff0c;深圳杯的难度还是比较大的#xff0c;在这里给大家带来初步的选题建议及思路。
本次深圳杯小白推荐选择A题#xff0c;数据分析类题目无论怎样都能完成论文#xff0c;内容也会比较丰富。学过嵌入信息的可以选…大家好呀比赛开赛后我一直在去写各个题深圳杯的难度还是比较大的在这里给大家带来初步的选题建议及思路。
本次深圳杯小白推荐选择A题数据分析类题目无论怎样都能完成论文内容也会比较丰富。学过嵌入信息的可以选择b数理基础比较扎实会模拟仿真的可以选择CD只建议有医学专业知识的人选择。
我会先做A题预计28号完成完整论文之后我会做BC其中一道。后续还会持续更新哈图文版讲解得比较简陋详细的视频版讲解请移步
2023深圳杯东北三省数学建模选题建议及初步思路_哔哩哔哩_bilibili
A题影响城市居民身体健康的因素分析
请你们团队研究解决下面问题
问题1 参考附件A3分析附件A2中居民的饮食习惯的合理性并说明存在的主要问题。 这一问主要是统计分析针对于附件3的8个准则中的标准对应寻找相应的附件2中的数据之后进行统计汇总以及图表可视化即可。
问题2 分析居民的生活习惯和饮食习惯是否与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素相关。 做相关性分析即可绘制热力图给出相关系数大小。重点是用什么对于数据对生活习惯进行表征如果按照问题3来说那么生活习惯与吸烟、饮酒、饮食习惯、工作性质、运动等因素是并列关系没有包含关系但是问卷调查数据中除了其他因素没有相应的生活习惯数据因此还是通过吸烟饮酒运动去表征生活习惯即可。
问题3 根据附件A2中的数据深入分析常见慢性病如高血压、糖尿病等与吸烟、饮酒、饮食习惯、生活习惯、工作性质、运动等因素的关系以及相关程度。 可以做差异性分析也就是说患不患病在这些因素上是否存在显著差异也可以做一样的相关性分析。
问题4 依据附件A2中居民的具体情况对居民进行合理分类并针对各类人群提出有利于身体健康的膳食、运动等方面的合理建议。 可以做简单分类例如直接进行年龄划分也可以针对于一个因素例如吸烟频率进行聚类划分。
B题 电子资源版权保护问题
隐写术一般被认为是信息隐藏学的一个重要分支它专门研究如何隐藏实际存在的信息。隐写术有悠久的历史部分案例甚至可追溯到公元前数百年。随着计算机和互联网技术的高速发展近代隐写技术的研究被认为大约起始于20世纪90年代。因为隐写技术能将特定信息嵌入信息载体且不易被察觉所以它可被广泛地应用于著作权保护、数据附加等领域。 问题1 针对附件1的图片P建立生成嵌入信息深圳杯数学建模挑战赛的图片SP的数学模型使得图片SP在人的视觉上尽可能与原图P相近。设计并实现生成图片SP的算法将生成SP源代码和结果图片SP置于参赛作品的附录A中给出从图片SP提取著作权信息使用的源代码并置于参赛作品的附录B中。 主要就是嵌入信息给一个图片。
给大家看一下我目前用到的一些代码吧注意只是初步代码还没有完整实现
function stego_image embedTextToImage(original_image, text_to_embed, alpha)% 嵌入信息% 输入% original_image: 原始图像% text_to_embed: 要嵌入的文本信息字符串% alpha: 嵌入强度调节参数一般取值在0.1-1之间越大越明显% 输出% stego_image: 嵌入了文本信息的图像
% 读取原始图像
original_image imread(image.jpg);% 要嵌入的文本信息
text_to_embed 深圳杯数学建模挑战赛;% 嵌入强度根据需要调整
alpha 0.1;% 嵌入信息并得到嵌入后的图像
stego_image embedTextToImage(original_image, text_to_embed, alpha);% 保存嵌入后的图像如果需要
imwrite(stego_image, path_to_save_stego_image.jpg);% 将RGB图像转换为灰度图像gray_image rgb2gray(original_image);[M, N] size(gray_image);% 获取文本信息的二进制编码binary_text reshape(dec2bin(text_to_embed, 8). - 0, 1, []);% 确定嵌入位置这里简单地按照zigzag顺序选取zigzag_indices zigzagOrder(M, N);num_bits_to_embed numel(binary_text);% 嵌入信息stego_image double(gray_image);for i 1:num_bits_to_embed% 选择当前位置current_index zigzag_indices(i);[row, col] ind2sub([M, N], current_index);% 获得DCT系数block stego_image(row:row7, col:col7);dct_block dct2(block);% 判断当前位应该嵌入0还是1bit_to_embed str2double(binary_text(i));% 根据嵌入强度调节系数alpha_i alpha * (max(dct_block(:)) - min(dct_block(:)));% 嵌入信息if bit_to_embed 0dct_block(2, 1) dct_block(2, 1) - alpha_i;elsedct_block(2, 1) dct_block(2, 1) alpha_i;
注意以上只是部分代码完整代码见文末。
我做完A再看看要继续做b还是c吧。
C题 无人机协同避障航迹规划
平面上A、B两个无人机站分别位于半径为500 m的障碍圆两边直径的延长线上A站距离圆心1 kmB站距离圆心3.5 km。两架无人机分别从A、B两站同时出发以恒定速率10 m/s飞向B站和A站执行任务。飞行过程中两架无人机必须避开障碍圆、并且不得碰面即两架无人机的连线必须保持与障碍圆处于相交状态。无人机的转弯半径不小于30 m。请建立数学模型解决以下问题 问题1 要求两架无人机中第一个到达目的站点的用时最少给出两架无人机的飞行航迹方案。 题面不用解释了大家应该都能看懂给大家看一下我目前写的代码吧注意只是初步代码还没有完整实现
function main()% 障碍圆参数obstacle_center [0, 0]; % 障碍圆的圆心坐标obstacle_radius 500; % 障碍圆的半径% 无人机A和B的初始位置A_start [1000, 0]; % 无人机A的初始位置B_start [3500, 0]; % 无人机B的初始位置% 无人机的速度V 10; % m/s% 定义优化问题options optimoptions(fmincon, Display, off, Algorithm, interior-point);x0 [0, 0]; % 初始猜测的无人机A和B的角度lb [0, 0]; % 无人机A和B的角度下界ub [2*pi, 2*pi]; % 无人机A和B的角度上界[best_angles, ~] fmincon((x) objective_function(x, A_start, B_start, V), x0, [], [], [], [], lb, ub, (x) constraints(x, A_start, B_start, V, obstacle_center, obstacle_radius), options); % 最佳角度best_angle_A best_angles(1);best_angle_B best_angles(2);disp([无人机A的最佳角度, num2str(best_angle_A)]);disp([无人机B的最佳角度, num2str(best_angle_B)]);
end% 目标函数最小化无人机A到达目的地的时间
function time objective_function(angles, A_start, B_start, V)theta_A angles(1);theta_B angles(2);time_A norm(A_start - B_start) / V;time_B norm(B_start - A_start [cos(theta_A), sin(theta_A)] * V * time_A) / V;time max(time_A, time_B);
end% 约束条件避开障碍圆并不碰面
function [c, ceq] constraints(angles, A_start
注意以上只是部分代码完整代码见文末。
我做完A再看看要继续做b还是c吧。
D题 基于机理的致伤工具推断
题目看得我有点生理不适此外我也不擅长这种题目我就不做了有医学专业知识的队伍可以尝试下。。
OK总体而言还是那句话本次深圳杯小白推荐选择A题数据分析类题目无论怎样都能完成论文内容也会比较丰富。学过嵌入信息的可以选择b数理基础比较扎实会模拟仿真的可以选择CD只建议有医学专业知识的人选择。
我会先做A题预计28号完成完整论文之后我会做BC其中一道。
以上只是比较简略的图文版讲解视频版讲解以及后续完整成品的预定请点击下方我的个人卡片查看↓
