研究生数学建模2019A-F题目集

2007年研究生数学建模大赛的竞赛题目和出色研究论文，可作为学习数学建模和Matlab的重要参考资料。

本资料详细介绍了中国研究生数学建模竞赛常用的基础算法，包括粒子群算法、马尔可夫链、模拟退火法、小波分析、神经网络和遗传算法的原理及其在matlab中的应用代码和实例。

这是一个非常出色的数学建模案例，对研究生们来说，观看后将会有相当大的收获。

2018年第十五届“华为杯”中国研究生数学建模竞赛A题试题。

2019 年 APMCM 的题目资源算是数学建模圈里的“老宝贝”了，压缩包里都是当年比赛的原始题目。题目质量挺高，涉及的方向也广，像是经济、环境、社会这些常见的跨学科话题都有。 2019 APMCM Problems.zip的内容比较全，一般是 PDF 格式的题干，有的还会附上数据集。适合想练建模思维的朋友，不管是准备比赛还是提升能力，都挺有用。 题目风格偏真实场景，要求你从 0 开始建模、找数据、设计算法，还得写份能讲清楚逻辑的报告。蛮锻炼综合能力的，是你在用Python或MATLAB做算法的时候，能学到不少实用技巧。 如果你打算参加像美赛、国赛这类的建模竞赛，提前刷一下 APMCM 的题，

查临界值查到头大？F 分布表看不懂？时临界值这篇就挺能帮你的，专门讲那些你学得半吊子的数学概念，尤其是研究生数学建模绕不开的统计。比如你经常会遇到的 F 检验，Fcr(2,12)=3.89，查表步骤一说就明白，顺带帮你捋顺了显著性水平、置信区间这些关系，省得每次做题都抓瞎。

首先，快速了解常用技术（分类、聚类等）。其次，选择一个课题。在研究过程中，深入了解所选技术的算法和应用。此外，关注数据挖掘的交叉学科性质，结合统计学、机器学习等知识。最后，注意及时与导师沟通，及时调整研究方向。

第一章数据挖掘基本知识.pdf 第二章数据预处理.pdf 第三章定性归纳.pdf 第四章分类与预测.pdf 第五章关联挖掘.pdf 第六章聚类分析.pdf 第七章复杂数据的挖掘.pdf 附：数据挖掘读书笔记(一二三四章).doc

这本数据挖掘教材专为研究生课程设计，能够帮助学生深入理解数据挖掘的核心概念、算法和应用。 它也为数据挖掘项目实践提供了宝贵参考，涵盖了项目实施过程中的常见问题和解决方案。