2022年五一赛B题一等奖论文,西南交通大学作品; 本文针对矿山加工质量控制问题进行研究,采用多元线性回归、BP 神经网络 预测、人工神经网络评价模型,旨在对矿石温度、指标、产品合格率做出预测。 针对问题四,在神经系统输出层中通过合格率给系统设定温度导出温度数据。 采用 Sobol 法进行敏感度分析,得出指标 B 的敏感性最大,A 和 C 次之,指标 D 的敏感性最小。利用 Matlab 计算系统设定温度的预测值与实际值的误差,发现误 差值较小,准确性较高,经计算得出合格率为 80%,满足要求,此时系统Ⅰ温度为 1329.27,系统Ⅱ温度为 884.00。
2022年五一赛B矿石加工质量控制一等奖--江苏师范大学做作品,仅供参考学习,博主版权所有。 本文针对影响矿产加工因素问题进行研究,采用多元线性回归等模型,旨在为矿产 加工提出最优方案。 针对问题一,采用回归分析分别对质量指标 A、B、C、D 与系统温度、原矿参数的 六个因素建立多元线性回归模型
2022年五一赛A血管机器人订购一等奖-南京理工大学(matlab代码全),博主版权所有,严谨二次上传,仅供参考和学习。 本文针对血管机器人的订购与生物学习问题进行研究,运用了整数规划模 型、时间序列 ARIMA 模型,旨在解决血管机器人的订购与生物学习问题,对我国医 疗行业具有重大意义。 针对问题一,本文建立了整数规划模型。通过找出六个约束条件和目标(即最 小运营成本),列出目标函数,
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C火灾报警系统问题一等奖-武汉理工(数据代码在附录),博主版权所有,请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统进行研究,建立熵权 TOPSIS 模型、Fisher 判别分析模 型、模糊综合评价模型,对火灾报警器的选择及管理维护具有指导性意义。 针对问题一,本文运用熵权法,建立 TOPSIS 模型。根据机号、回路等条件筛选出 存在误报情况的样本,结合地址以及误报次数得到 6 月 1 日至 18 日真实火灾起数。采 用误报警率、MTBF(平均故障间隔时间)作为可靠性、故障率的衡量标准,并对其客 观赋权。通过计算各部件与最优、最劣的距离,对部件打分,并将得分归一化。
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)
2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖--东南大学(代码在附录),博主版权所有,请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统问题,建立熵权-TOPSIS、Logistic 回归等模型,旨在平 衡探测器的灵敏度和可靠性 针对问题一,建立了熵权-TOPSIS 模型。首先根据地址、机号和回路,确定真 实火灾数为 392 起。然后从可靠性和故障率角度,选取误报警率和故障率这 2 个指 标,运用熵权法确定各指标的权重,最后利用 TOPSIS 法构建各类型部件评价模型, 对 16 种部件的可靠性进行评价
2022年五一赛C火灾报警问题一等奖--山东大学,博主版权所有,请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统的问题进行研究,建立 TOPSIS、灰色关联度等模型,旨 在解决火灾探测器的选取等问题,对火灾的探测与防护具有重要意义。 针对问题一,本文筛选出同时存在于附件 1 和附件 2 的火灾探测器,剔除误报 警的次数和属于同一火灾的报警次数,得出该城市 6 月 1 日至 6 月 18 日的真实火灾 起数为 432。 本文根据可靠性和故障率共选取 5 个评价指标,建立灰色关联度分析模型对各 火灾探测器进行评价,最终得出点型感烟探测器的归一化评价得分最高,为 0.4627, 其他类型火灾探测器评分见图 5-2。
2022年五一赛A论文,代码数据都在附录,代码很全,可以用来参考学习和作业使用,几十篇成品,可以保证质量; 本文针对血管机器人的订购与生物学习进行了研究,运用了集合划分等思 想,建立了动态规划模型,旨在解决医院治疗需求与运营成本的平衡问题。