2020年全国数学建模一等奖论文及完整代码解析

资源摘要信息:"本压缩包包含了2020年全国大学生数学建模竞赛C题的一等奖论文，以及与之相关的完整代码和数据处理表格，适合用于建模学习与个人技能提升。文件中涵盖了使用多种方法和编程语言进行数学建模的案例，展示了如何处理和分析实际问题中的数据，以及如何编写高质量的数学建模论文。" 数学建模是一种运用数学方法解决实际问题的技术，通常涉及建立数学模型、求解模型以及对模型结果进行验证和解释。在本资源中，论文部分详细记录了一等奖团队在2020年全国大学生数学建模竞赛中针对C题目的解题过程，包括问题的理解、模型的选择、假设的建立、公式的推导、算法的应用、结果的分析以及最终的结论。 代码文件则提供了在建模过程中所使用的具体实现，例如： - associationanalysis.m：该MATLAB脚本可能用于关联规则分析，通过挖掘数据集中的项集关联性来揭示变量之间的有趣关系。 - CRITIC.m：这个MATLAB函数可能用于实现CRITIC方法，这是一种客观赋权方法，用于确定多属性决策分析中各个属性的权重。 - problem1.py、problem2.py、problem3result.m：这些文件包含了针对不同问题的算法实现，Python和MATLAB代码分别代表了不同问题的解决方案，而problem3result.m可能用于展示第三个问题的最终结果。 数据表格方面，提供了两种类型的数据文件： - 行业与规模分类.xlsx：该Excel表格可能用于存储行业分类以及不同规模企业的数据，这些信息可能用于分析企业分布、行业发展趋势等方面。 - 问题2数据处理.xlsx：这个表格可能包含了针对第二个问题的数据处理结果，为后续分析提供了基础数据。 从标签中我们可以得知，这个资源集是针对2020年全国大学生数学建模竞赛的，其中的"2020C题"指的是那一年竞赛的题目C。"数学建模"是应用数学知识解决实际问题的领域，而"国赛"则是指该竞赛是在全国范围内开展的。标签中的"MATLAB"指出了在解决问题中可能使用的编程语言和工具之一。 通过这份资源，学习者可以学习到如何： 1. 理解和分析实际问题，将其转化为数学模型。 2. 选择和应用适当的数学方法和算法。 3. 进行数据预处理和统计分析。 4. 使用MATLAB和Python等工具实现算法。 5. 将编程结果转化为论文形式，并进行逻辑严密的分析和解释。 全国大学生数学建模竞赛(CMCM)是推动中国大学生数学应用能力培养的重要活动，参赛学生需要在限定时间内对给定的实际问题建立数学模型，并撰写论文展示他们的工作。一等奖论文代表了中国大学生数学建模的高水平，因此这份资源具有很高的参考价值。通过学习这份资源，建模学习者可以更好地掌握数学建模的方法和技巧，并提升自己在实际问题分析和解决方面的能力。