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% h- T0 {/ x0 y9 q" e 今年“华为杯”研赛时间为2022年10月6日8:00至10月10日12:00。 - z7 o$ F+ f/ Z( b# z( R
我们整理了历年优秀论文，需要的朋友可直接划到文末领取。 ' G: |( Y, r& F7 o3 z' U
那么历年研赛具体都用到了什么算法呢？我们摘取近六年赛真题一等奖所用到的算法模型，具体结果如下：
% _ ]$ I8 i: v/ I4 d( v. ` 2016年研赛题型及需要掌握什么算法？ 赛题真题优秀论文使用算法模型A多无人机协同任务规划任务规划、贪心算法、遗传算法、分层规划、2-opt 算法、粒子群算法B具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析卡方检验、多元线性回归、典型相关分析、逻辑回归、全基因组关联性分析C基于无线通信基站的室内三维定位问题非线性规划模型、TOA 定位模型、最小二乘法D军事行动避空侦察的时机和路径选择最小误差法、模拟退火算法、覆盖模型、路径优化模型E粮食最低收购价问题研究线性规划、偏最小二乘回归、验证性因子分析、路径分析、多元回归分析、多目标规划、主成分分析2017年研赛题型及需要掌握什么算法？ 赛题真题优秀论文使用算法模型A无人机在抢险救灾中的优化运用模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、非线性规划、蚁群算法、分层规划、K-means 算法B面向下一代光通信的 VCSEL 激光器仿真建模粒子群算法、拉格朗日乘子法、非线性最优化算法、最小二乘回归、遗传算法、L-I 模型C基于贪婪算法的航班回复问题启发式求解贪心算法、模拟退火算法、匈牙利算法D基于监控视频的前景目标提取混合高斯模型、ViBe 算法E多波次导弹发射中的规划问题0-1 整数规划、层次分析法、聚类分析、排队论、TOPSIS、模糊综合评价、多目标优化2018年研赛题型及需要掌握什么算法？ - M8 z3 q. ~& n5 w9 K$ Z0 ?2 p0 K
赛题真题优秀论文使用算法模型A关于跳台跳水体型系数设置的建模分析多元线性回归、kick 动力学模型B光传送网建模与价值评估遗传算法、模拟退火算法、路径规划C对恐怖主义袭击事件数据的量化分析主成分分析、逻辑回归、机器学习、灰色预测、遗传模拟退火算法、支持向量机、贝叶斯网络、因子分析D基于卫星高度计海面高度异常资料 获取潮汐调和常数方法及应用多项式拟合、最小二乘法、调和分析E多无人机对组网雷达的协同干扰路径规划、枚举法、非线性规划模型、蚁群算法、遗传算法F中转航班调度：从 MILP 模型到启发式算法组合优化、贪婪算法、遗传算法、模拟退火、禁忌搜索算法2019年研赛题型及需要掌握什么算法？ 赛题真题优秀论文使用算法模型A无线智能传播模型神经网络、 随机森林、机器学习B天文导航中的星图识别最小二乘法C基于单目视觉的视频图像信息分析SFM 算法、SLAM 算法、边缘检测模型D基于随机搜索和聚类分析以及自编码器再优化的汽车行驶工况构建研究主成分分析、K-means 聚类分析、多目标线性规划E基于多变量的全球气候与极端天气模型的构建与应用关联性分析、随机森林算法、ARIMA模型、多目标规划F多约束条件下智能飞行器航迹快速规划贪婪算法、多目标规划模型、蚁群算法、禁忌搜索算法2020年研赛题型及需要掌握什么算法？ 赛题真题优秀论文使用算法模型AASIC 芯片上的载波恢复 DSP 算法设计与实现LS 算法、目标规划模型、蒙特卡洛模拟法、CR 算法B降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型灰色关联、BP 神经网络、遗传算法、随机森林、相关性分析、粒子群算法、非线性规划模型C面向康复工程的脑电信号分析和判别模型主成分分析、支持向量机、随机森林、K-Means聚类D无人机集群追逃博弈模型研究动态规划、蒙特卡洛、BP 神经网络E能见度估计与预测灰度预测模型、卷积神经网络、多元回归分析、时间序列模型、相关性分析F飞行器质心平衡供油策略优化贪婪算法、模拟退火、差分优化、粒子群算法、分层优化2021年研赛题型及需要掌握什么算法？ 赛题真题优秀论文使用算法模型A相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模相关矩阵组、相关性分析、SVD 算法B空气质量二次预报模型的设计与优化XGBoost 算法、BP 神经网络、随机森林、向量自回归模型 VAR、多元线性回归模型、灰色关联度分析C帕金森病的脑深部电刺激治疗建模研究最小二乘法、Hodgkin-Huxley 模型、多目标优化D抗乳腺癌候选药物的优化建模支持向量机、神经网络、目标规划、遗传算法、灰色关联分析、机器学习、相关性分析、随机森林E信号干扰下的 UWB 精确定位模型机器学习、BP 神经网络、分类预测、最小二乘法、粒子群算法F航空公司机组优化排班问题探析多目标规划、启发式算法、贪心算法、多目标规划PS：推荐所有数学建模的小伙伴们看看SPSSPRO这个免费数据分析软件！ t7 }1 \: N# @, w2 a( h
目前，SPSSPRO上线了200+算法模型，包含统计建模、机器学习、规划求解等模块，常用的层次分析法、主成分分析、线性回归、时间序列模型等模型都可以在SPSSPRO中找到，而且，所有的算法模型都可以免费使用！
3 F/ o# S0 P( ]. f& {3 |4 v1 |" n) Q SPSSPRO部分算法模型陈列我们只需简单三步操作，即可完成一个复杂的模型计算。 " L1 t1 U5 I+ @9 V. S% T
以主成分分析为例，操作步骤如下 } |& g$ a9 ~) j( P$ v' Z
1、打开SPSSPRO，上传数据 ( J& o7 \% Z$ L* U$ I) G/ b
2、拖拽变量，点击开始分析 6 L# v- n7 R$ v# x: G$ u! f6 J
3、系统自动分析出结果，含分析步骤、关键名词解释、图表、图表说明等
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此为案例数据，仅做操作演示结果可免费复制、可免费导出代码、可导出PDF、WORD，真建模神器！ ! d* g5 c. I% j1 o7 i- N
除了数据分析之外，SPSSPRO还可以免费做数据处理。
3 p5 c2 c# C/ y) P3 A 目前已经有60余种数据处理方法，常见的异常值处理、缺失值处理、数据降维等等都可以做，也是免费的。
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