2023年通信工程师考试综合能力中级真题标准答案.doc

化处理，采用 Pearson 相关系数和 Wasserstein 距离来分析饮食习惯与健康的关联。主成分分析法被用来确定各个评价指标的权重，通过多目标模糊综合评判模型，得出居民饮食习惯的综合评判值，进而揭示存在的问题。 对于问题二，我们需要探讨生活习惯和饮食习惯是否与个体的社会属性（如年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等）相关。通过量化这些生活习惯和饮食习惯的评价指标，然后计算与个人属性的协方差矩阵和相关系数，可以识别出各因素之间的相关性和相关程度。 问题三关注的是慢性病与生活习惯多个因素之间的关系。通过灰色关联分析法，我们可以量化吸烟、饮酒、饮食习惯、生活习惯、工作性质和运动等因素与常见慢性病的相关程度。接着，采用二分类 BP 神经网络构建模型，揭示这些因素与慢性病发病的关系。 至于问题四，我们基于问题三的结果，对居民进行分类，比如分为患病但饮食健康、患病且饮食不健康、不患病且饮食健康和不患病但饮食不健康四类。利用支持向量机（SVM）进行二分类，为每类居民提供定制的健康改善建议，包括膳食调整和运动方案。此外，通过灵敏度检验确保模型的稳定性和有效性。 总结来说，这篇论文运用了多种数学建模方法，包括主成分分析、模糊综合评判、灰色关联分析和神经网络，对城市居民的健康状况进行了深度研究。通过量化和分析饮食习惯，找出不合理之处；探究生活习惯和饮食习惯与个体特征的联系；接着，分析慢性病与生活习惯多因素的关联；为不同健康状态的居民提供个性化建议。这些方法的应用有助于理解影响城市居民健康的复杂因素，并为公共卫生政策的制定提供科学依据。关键词涉及的灰色关联分析法、主成分分析法、多目标模糊综合评判法和二分类 BP 神经网络，都是解决此类问题的关键工具，它们的结合使用展示了数学建模在解决实际问题中的强大能力。

1、资源内容：历届数学建模比赛题汇整理资料和一些思路，源码参考。适用于打算参加数学建模思路参考及一些算法参数等。 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为java实战项目，课程设计，毕业设计“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。

### 2023年全国大学生数学建模大赛C题知识点解析 #### 一、问题背景及重述 - **背景介绍**： - 在中国全面进入小康社会后，民众对高品质生活的需求日益增长，这对于传统生鲜超市而言既是机遇也是挑战。 - 蔬菜作为日常生活中的必需品之一，其保鲜周期短，且品质会随着时间的推移而降低。一旦当日未能售出，次日便难以继续售卖。 - 面对这一现状，超市需在不确定具体商品种类和进价的情况下做出合理的补货决策。 - 由于蔬菜种类繁多且来源不一，进货通常在凌晨完成，因此需要根据市场变化快速做出决策。 - **问题重述**： - 对于某超市的六个蔬菜类别（附件1），利用附件2和附件3提供的历史销售数据，构建模型以解决以下四个问题： 1. **销量分析**：分析各蔬菜品类和单品的销售规律及其相互关系。 2. **补货决策与定价**：预测销售量，并基于“成本加成定价”原则确定最优补货量与定价策略。 3. **单品预测与定价**：针对选定的30种单品，预测单日销量并确定最佳定价。 4. **综合策略制定**：结合供应端和消费端的因素，提出合理的补货和定价策略。 #### 二、数据预处理与分析方法 - **数据整合**：将附件中的四个数据集整合为单一数据集。 - **异常值处理**：剔除无效数据，使用3σ准则识别并移除异常值。 - **销量分析**： - **图表分析**：绘制各蔬菜销量分布图。 - **描述性统计**：计算平均值、标准差等统计量。 - **聚类分析**：利用K均值聚类算法对蔬菜进行分类。 - **频数分析**：分析各品类出现频率。 - **相关性分析**：通过皮尔逊相关系数分析蔬菜之间的相关性。 - **预测模型构建**： - **岭回归分析**：预测蔬菜销售总量及各品类销量。 - **ARIMA模型**：预测未来销售量和批发价。 - **定价策略**：基于成本加成定价原则确定各品类的最优定价。 - **遗传算法**：优化定价策略，寻找最大收益下的最优解。 #### 三、具体分析过程 - **销量分析**： - 将蔬菜分为三大类：日常主菜、辅菜、时令蔬菜。 - 发现花叶类、辣椒类和食用菌销量较大。 - 进行JB检验，验证销量是否符合正态分布。 - 皮尔逊相关性分析显示不同品类间的相关性。 - **补货决策与定价**： - 岭回归分析显示蔬菜销售总量与批发价、销售单价呈负相关。 - 计算加成率，确定合理定价范围。 - 使用ARIMA模型预测销售量和批发价。 - 结合预测结果和损耗率，计算最优补货量和定价。 - **单品预测与定价**： - 选取销量较大的30种单品。 - 运用ARIMA模型预测销量。 - 应用遗传算法确定最优定价。 - **综合策略制定**： - 供应链管理：收集产地数据，了解气候规律。 - 消费者行为研究：收集烹饪方式和消费者偏好数据。 - 制定合理的补货和定价策略，满足顾客需求。 #### 四、结论 - 通过对超市蔬菜销售数据的深入分析，本研究提出了有效的补货和定价策略。 - 通过构建预测模型和遗传算法优化，实现了蔬菜销量预测和定价策略的优化。 - 结合供应链管理和消费者行为分析，制定了更加灵活和高效的销售策略。 - 本研究不仅有助于提高超市的盈利能力，还能提升顾客满意度，促进超市长期稳定发展。

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2023 年依然是网络攻击极为活跃的一年。 僵尸网络、蠕虫木马继续横行，借助盗版系统和软件、破解补丁和外挂等广泛传播。虽然很多 C2主机已经失效，但仍有较多年代久远的木马在主机上运行，处于“僵而不死”的状态。 钓鱼仿冒攻击在 2023 年方兴未艾，各种仿冒企业和个人邮箱、银行 APP 和国家政府单位的页面层出不穷，删除邮箱中收到的钓鱼邮件，成为很多人每周甚至每天都要做的工作。 勒索软件在 2023 年第四季度前并未受到太多关注，直到年底勒索巨头LockBit，和新兴的勒索团伙 Rhysida开始活跃，攻击了重要的金融、航空和能源机构后，人们才发现原来勒索软件历久弥新，俨然成为攻击者一种全新的“商业模式”，是网络安全世界最为严峻的挑战之一。

标题中的“2023年西安市市域路网”指的是西安市在2023年的城市道路网络数据，这是一份全面、详细的道路信息资源。它涵盖了西安市行政区域内的所有主要道路，包括高速公路、主干道、次干道以及支路等不同等级的道路，为用户提供了一张完整的城市交通网络图。 描述中提到的“路网分类超级全”，意味着这份数据不仅包含道路的地理位置信息，还可能包括道路的类型、等级、宽度、车道数量、限速等详细属性。这些信息对于城市规划、交通管理、地图制作、物流分析、应急救援等多种应用场景具有极高的价值。数据质量非常好，表明其准确性高，误差小，可以信赖用于专业的工作需求。 “适合制作各类底图、网络分析”意味着这份路网数据可以被GIS（地理信息系统）软件处理，用于创建地图的基础图层，也可以进行复杂的网络分析，例如最短路径计算、交通流量模拟、服务范围分析等。 标签中的“shp”是Esri公司开发的Shapefile格式，这是一种广泛使用的矢量数据格式，用于存储地理空间信息，包括几何形状、属性数据和元数据。"wgs84"是全球定位系统（GPS）采用的世界大地坐标系，它是国际上通用的地理坐标系统，确保了数据的全球可比性和兼容性。“dbf”文件存储的是属性数据，与shp文件配合使用，提供每条道路的详细信息；“prj”文件记录了投影信息，定义了数据的空间参考系；“sbn”和“sbx”则是Shapefile的索引文件，加快了数据的读取速度；“shx”是Shapefile的几何索引，帮助快速定位特定的几何对象。 这个压缩包包含的是一套完整的、高质量的2023年西安市路网矢量数据，可以用在GIS软件中进行地图制作、交通分析、城市规划等多个领域。用户可以通过导入这些文件到GIS工具如ArcGIS或QGIS中，结合属性数据进行深度挖掘和应用，为决策提供科学依据。对于需要了解西安交通状况或进行相关研究的人来说，这是一个极其宝贵的资源。

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2023年最全前端面试（20w字）HTML5+CSS3+JS+TS4+Vue3+React18+八股文+手写+项目+笔试 （一开始就是在CSDN博客上写的，现在应部分同学的要求，我直接将博客内容复制成pdf，暂时没空整理格式，有的代码缺失还请见原文链接，见谅。https://blog.csdn.net/qq_28838891/article/details/124638456）