研究生数学建模竞赛，研究生数学建模竞赛优秀论文
2022年国赛已经结束两天啦，同学们休息好了么？对于刚参加完的国赛大家有什么经验和感受，或者有什么难忘的经历与回忆呢？欢迎大家评论区留言或者联系小编分享，今天我们来看看两位刚参加完国赛的同学的经验与赛题思路吧！
我与国赛相爱相杀的三天
以下是一位刚参加2022年国赛的同学得出经验与总结。
首先，非常感谢我的室友和基友能陪我一起浪，参加这个几乎没有修过前置课程的比赛。（笔者大二，强基化学专业） 总结如下：
1.比赛的前两天一定要保持正常的作息时间，否则得不偿失。
2.开赛后不需要到网上大量地找资料，基于一两本合适的参考书籍或者文献资料即可，否则会花费大量额外的精力。
3.数据预处理应该包含提取与分类数据，创建新表单，以便后续调用。
4.对导出的文件、图片进行命名时，一定要基于方便检索的原则，否则调用时根本找不到。
5.在写论文草稿的时候，一定要把思路写下来，否则在最后写论文的时候容易忘记自己之前的想法。
6.在写代码的时候（基于python），一定一定一定要把注释写清楚，否则在debug或同类调用的时候会觉得自己写的代码就是天书。另外，在写代码的时候如果一直报错（笔者水平有限），可以以增加复杂度为代价放弃修改，不用再去纠缠了。
7.学会基于百度的编程方法。
8.在多人协同办公的时候，一定要分工明确，尽最大可能不干涉别人的分工。
9.论文写作时要注意提前想好各级标题的字体大小（基于WPS office），而且要注意正文、标题、洋文和数字的字体（突然想起我部分标题貌似忘改成黑体了！）
10.累了就休息，或者打游戏。（我这几天打了有十几把大乱斗）
拿到赛题后我的思路分享
以下是一位刚参加完2022年国赛的同学对于赛题思路的分享，仅代表个人观点哦~
针对本次国赛，没有经常做A题这种类型题目的经验，此次不建议冒险选择A题，这种类型的题目通过往年的获奖论文和评审要点来看，对结果的精度要求是较高的，如果选择后解题不理想，那只能换题，换题带来的后遗症不用多说，首先要面对的就是时间问题，其次就是心态问题了。
仔细看完所有的题，很明显C题最简单，但与此同时肯定选择的人一定最多，因此选择本题最大的难点不是题目的难度，而是如何在众多人中脱颖而出，因此选择C题的话，追求的已经不是解出题目，而是展现出自己解答思路中亮眼与创新的点，当然一味的追求亮眼、创新，去选择比如神经网络又或是现代智能算法等这一类“高级”的模型，在评委眼里，就像是一个娃娃艰难的举着大斧头去坎一堆小柴火，首先我们要给评委展示的是我们的优秀之处，而不是我们用的模型多么优秀，那是模型厉害，并不是代表我们厉害。因此，如何更完善的使用一个契合本题的模型去解决问题才是我们追求的。
对于B题的话，同样也是一个不错的选择，首先第一个优点就是竞争力小了点，但解题难度明显要比C题要难一点，喜欢深度钻研题目，慢慢寻找思路的人完全可以选择B题。对于喜欢迅速开始工作，慢慢细致完善工作的人就建议选择C题了。
对于C题，看完问题一二可以粗略看出本题聚焦点就是分类。此时我们的第一步目标已经明确：在分类算法中寻找适合本题的。对于问题一，分析是否风化与三种特征的关系就是让我们熟悉数据；结合玻璃的类型，分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律，就是让我们分别分析两种玻璃类型风化前后化学成分的变化规律，然后预测其风化前的化学成分含量，熟悉数据之间联系。
对于风化和三种特征的关系，先将三种类型的数据量化后进行聚类，然后分析不同类中风化概率，根据结果可以分析哪类的玻璃类型、纹饰和颜色更容易导致风化。（此问非常不建议进行相关性分析，千万别看到要分析关系就去硬做相关性，相关性首先是根据两类数据变化的依赖性进行判断的，但是本题首先是否风化就是个概率问题，其次是否风化这组数据只有是或否，也即0或1，可想而知，我们如果采用相关性分析，得出的结果毫无意义）
对于风化前后成分的变化规律，根据不同的玻璃类型将数据分组，然后分析统计规律的时候，这里的亮点就是寻找不变量，也就是找不论风化是否，该元素几乎不变的量，通过此量定位出风化前相似度最高的文物采样点，在获得更精确有效的数据的前提下，进行预测无疑会使结果更加精确。
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以上是两位同学的分享，同学们在竞赛三天中有什么收获和感悟吗？或者有什么难忘的经历欢迎大家后台私信小编投稿哦~
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