数学建模国赛临近，为大家整理了近两年的一等奖论文和赛题后期点评讲解，希望能给大家带来帮助，谢谢！

含2007-2016年美国大学生数学建模特等奖论文集（含赛题），工欲善其事必先利其器，看好的论文有助于提升自己写作能力与逻辑思维能力

基于FPGA的神经网络硬件实现 本文主要的工作是研究神经网络的硬件实现问题，神经网络的硬件实现是神经网络研究的基本问题之一，在构造神经网络的实际应用系统时，必然要研究和解决其硬件实现的问题。神经网络专用硬件可提供高速度，并具有比通用串、并行机高得多的性能价格比，所以，特定应用下的高性能专用神经网络硬件是神经网络研究的热点。本文在比较了几种神经网络的可行性基础上，选用了BP神经网络作为硬件实现的神经网络模型。BP神经网络对输入输出非线性关系的高精度映射能力、较强的包容性、良好的推广能力和泛化能力，使得它们在实际应用中表现出了强大的生命力，成为当今的研究热点之一。作为BP神经网络中的激励函数之一的双曲正切S型(tan-s)函数适用于变化剧烈的场合，能够加快网络学习收敛速度。可编程技术的迅猛发展，在EDA技术中占有举足轻重的地位。

数模比赛历年来收集的优秀论文，供广大学生参考学习！

计算机与信息科学通信，第35届全国会议，NCTCS 2017，论文集，包括该次会议的所有论文。

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2013美国大学生数学建模特等奖论文集 可供数模学生看、学习。

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

包括所有得奖论文及采纳论文，包括电子信息专业各个方面，主要来自东南大学、南京大学等高校的研究生

天线原理与设计绪论 ism天线 天线阵 行波天线 开槽天线 应用HFSS9.0设计波导裂缝驻波阵天线 HFSS在反射腔天线设计中的应用 HFSS9.0在喇叭天线设计中的应用 Ansoft软件在天线、电磁兼容