2005年大学生数学建模竞赛B题特等奖论文

2022年五一赛A血管机器人订购二等奖--中国矿业大学（lingo代码全），博主版权所有，仅供参考学习。 本文主要研究血管机器人的订购问题，建立了动态规划模型和时间序列模 型，运用了 Lingo 算法，对得到订购物品的最优规划具有指导意义。 针对问题一，建立动态规划模型，以医院的总花费最小作为目标函数，将总花 费分为购买器材的费用、保养器材的费用和新器材参与训练的费用三个方面进行计 算。以满足医院需求作为约束条件，即可用于工作的器材必须满足当周的需求，建 立模型为：

2022年五一赛A血管机器人订购与学习二等奖--成都理工（matlab） 博主版权所有，仅供参考和学习 本文针对血管机器人的订购问题进行研究，通过动态规划、多周期折扣订购模型以 及最优订购控制等方法，得出存在设备损坏、多周期购买以及优惠购买政策的最佳订货 方案，对降低医院的血管机器人运营成本具有重要意义。 针对问题一，求解满足治疗需求和最低运营成本的第 1-8 周订购方案。血管机器人 的运营成本包含设备的购买、保养和训练等三部分费用。以设备购买量为决策变量。分 析各周期中设备购买、保养和训练量这三者之间的影响关系，得出状态转移方程，将最 低的运营成本作为动态规划的目标函数。解出第 1-8 周的每周设备购买量，最低运营成 本为 7625 元。 针对问题二，每次工作后血管机器人的损毁比例是 20%。血管机器人的损毁导致每 个阶段结束时容量艇的可使用量和操作手的保养量发生改变。在问题一的状态转移方程 中引入损毁系数，通过改变容量艇和操作手在每个阶段的购买量，抵消血管机器人损毁 带来的影响，满足各阶段的治疗需求。解出第 1-104 周共需要购买 882 个容器艇和 3836 个操作手。

2022年五一赛A血管机器人订购与学习二等奖，博主版权所有，请勿二次出售 本文针对医院血管机器人如何订购最优进行研究，通过建立动态规划和一元线性回 归模型，旨在合理规划血管机器人的订购，对人体血管健康有的重大意义。 针对问题一，本文要求对 1-8 周购买的容器艇和操作手数量进行规划，满足医院每 周治疗和最低运营成本，通过附件 2 中医院每周血管机器人需要，分别对容器艇和操作 手建立动态规划模型，求出 1-8 各周购买的操作手和容器艇数量（详见表 5-1）

内容：数据可视化 项目：诺贝尔奖获得者的视觉历史 安装 该项目需要安装Python 3.8.3和以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 数据 数据集csv文件： nobel.csv

整体介绍 我们的队名是：鹏脱单攻略队后面改为“天晨破晓”最终我们团队成绩在复赛AB榜均排在第一名，识别准确率达0.996952 团队成绩：2019CCF-BDCI大赛最佳创新探索奖和“基于OCR的身份证要素提取”单赛题冠军 系统处理流程图 方案亮点 我们采用条件生成对抗网络（CGAN）处理赛题中的水印干扰，取到了比较好的效果，展示一下效果图片： 仿真数据二进制文件，生成仿真训练数据训练去水印模型和文字识别模型 执行方式介绍 完整执行示例: CPU执行,单进程: python main_process.py --test_experiment_name test_example --test_data_dir ./test_data --gan_ids -1 --pool_num 0 参数详解: --test_experiment_name:实验名,将决定中间数据结果存放目录 --test

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