2022年国赛高教杯数学建模B题无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位原题再现  无人机集群在遂行编队飞行时，为避免外界干扰，应尽可能保持电磁静默，少向外发射电磁波信号。为保持编队队形，拟采用纯方位无源定位的方法调整无人机的位置，即由编队中某几架无人机发射信号、其余无人机被动接收信号，从中提取出方向信息进行定位，来调整无人机的位置。编队中每架无人机均有固定编号，且在编队中与其他无人机的相对位置关系保持不变。接收信号的无人机所接收到的方向信息约定为：该无人机与任意两架发射信号无人机连线之间的夹角（如图1所示）。例如：编号为FY01、FY02及FY03的无人机发射信号，编号为FY04的无人机接收到的

以下为部分，word下载链接：下载链接04烯焼制备分析与试验设计摘要C；烯短可用于化学工业生产与医药制造，是重要的基础化工原料，是石油化工产业的基础。近些年，随君国内化工产业的不断进步，Q烯姪的综合利用越来越受到重视.乙酔催化偶合制备0烯姪逐渐进入人们的视野。因此,选择合适的催化生产工艺,实现稳定、高效生产的目标，将有助于相关企业经济效益的提升，同时也能促进我国的化工产业的发展。针对问题•.首先，经过皮尔逊相关系数分析.计算每神催化剤组合下乙醵转化率、C4烯燈选择性与温度的相关性：根据计算结果所得的相关性系数表可知数据之间存在较强的相关性。以乙醇转化率、C4烯燈选择性为因变量・温度作为自变锻进

2018年第八届MathorCup高校数学建模挑战赛C题陆基导弹打击航母的数学建模与算法设计原题再现：  火箭军是保卫海疆主权的战略力量,导弹是国之利器。保家卫国,匹夫有责。为此,请参赛者认真阅读"陆基反舰导弹打击航母的建模示意图"。(附图1)参考图中的描述,请根据如下的已知条件和有关数据,设计导弹运行的数学模型及其命中目标的算法。导弹发射车初始位置坐标已知为东经120’o30’‘0’“,北纬27’o30’'0^”,它可直接设为导弹打击航母的坐标系原点。  (2)导弹运行的轨道曲线划分为发射段,中段和末段。发射段通常为抛物线,发射速度为500m/s。中段可设计为不同的飞行轨道,由导弹的飞行参数

  目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。  下面是架构图：数据仓库分层设计  数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应用友好，也对用户友好，希望大部分（80%以上）的需求，都用DWS，DW的表来支持就行，所以ODS层数据不能被DM层任务引用，需要抽取数据到DW,或者DWS。  DWS汇总层应优先调用DW明细层。在调用可累加类指标计算时，DWS汇总层尽量优先调用已经产出的粗粒度汇总层，以避免大量汇总都直接从海量的明细数据层计算。

从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。书籍推荐《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》数据仓库工具箱本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当然里面的内容偏理论化，举的例子也比较理想化，不过对于我们对数仓有一个全面的

文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码建模资料0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理，他解决了Apriori算法在过程中会产生大量的候选集的问题，而FP-Tree算法则是发现频繁模式而不产生候选集。但是频繁模式挖掘出来后，产生关联规则的步骤还是和Apriori是一样的。常见

目录1.Subplot函数简介2.Subplot绘图范例1:绘制规则子图3.Subplot绘图范例2:绘制不规则子图4.Subplot绘图范例3:gridspec辅助实战15.Subplot绘图范例4:gridspec辅助实战21.Subplot函数简介"""最近在数学建模种需要绘制多张子图,发现对于subplot函数的运用还不熟练所以我们利用subplot绘制几张图片感受一下""""""subplot()的函数定义如下所示:matplotlib.pyplot.subplot(*args,**kwargs)#调用格式说明subplot(nrows,ncols,index,**kwargs)su

古代玻璃制品的成分分析与鉴别摘要对于问题一：判断文物是否风化，现逐级对玻璃类型、玻璃纹饰、玻璃颜色进行分析，绘制出流程图，即可得到玻璃表面风化与玻璃的类型、纹饰、颜色之间的关系；分析玻璃表面有无风化的化学成分含量统计规律，通过查阅文献了解到统计规律为随机事件在大量的试验中出现的频率，常会在某个固定的常数附近摆动，即选用期望值来表示统计规律，将玻璃类型与有无风化之间进行结合分类，得到高钾玻璃风化、高钾玻璃未风化、铅钡玻璃风化、铅钡玻璃未风化四种类别，对得到的四种类别数据进行归一化处理，求出期望值；对风化前的化学成分含量量进行预测，利用上一小问所求得四种数据类别的期望值进行风化前后求差值，对求得差

目录一、根据目标函数约束条件类型分类1、线性规划①线性规划模型的一般形式​②用MATLAB优化工具箱解线性规划 ③模型分析    2、非线性规划①非线性规划的基本概念②非线性规划的基本解法③二次规划④一般非线性规划 二、控制变量类型分类1、整数规划①matlab编程②模型求解2、混合整数规划（MIP）①matlab语法②模型案例3、0-1规划①应用范围②案例分析③matlab代码如下：三、其他分类方法1、单目标规划与多目标规划①理想点法 ②线性加权和法 ③最大最小值法 ④目标规划法 ⑤模糊数学求解方法2、动态规划与静态规划①动态规划思路②最短路径规划3、随机规划与确定规划①随即规划②案例分析一

数学建模常用的算法分类 全国大学生数学建模竞赛中，常见的算法模型有以下30种：最小二乘法数值分析方法图论算法线性规划整数规划动态规划贪心算法分支定界法蒙特卡洛方法随机游走算法遗传算法粒子群算法神经网络算法人工智能算法模糊数学时间序列分析马尔可夫链决策树支持向量机朴素贝叶斯算法KNN算法AdaBoost算法集成学习算法梯度下降算法主成分分析回归分析聚类分析关联分析非线性优化深度学习算法 一、线性回归：用于预测一个连续的输出变量。线性回归是一种基本的统计学方法，用于建立一个自变量（或多个自变量）和一个因变量之间的线性关系模型，以预测一个连续的输出变量。这个模型的形式可以表示为：y=β0+β1x1+