数学建模——摘要写作
距离数学建模国赛仅一月左右,博主针对国赛题目类型,对论文各部分进行学习,并总结在这里。
摘要是建模论文全文最为关键的部分,不仅在比赛中需要进行多次修改完善,而且在备赛中,同样需要阅读大量优秀论文总结其写法。
对于摘要学习,我分为以下几步:
- 模仿其形:这部分是在没有经过实战演练,只对数学模型有大概的了解的情况下,通常只能模仿出优秀论文中的一小部分句式。
- 初有收获:在进行了实战演练后,能够写出一篇“有套路”的摘要,也就意味着在此阶段,你对整篇论文有了较为系统的认识,并能有逻辑地叙述出来。
- 初出茅庐:经过多次写作后,已经形成了一些自己的看法,这个阶段需要对优秀论文中较好的摘要进行学习,取其精华。
博主备赛国赛C题,因此选取了多篇历年C题优秀论文进行学习,并根据题目大致问法,总结其语句的描述。
问题大致问法如下:
2020 C 中小微企业的信贷决策
- 量化分析,给出XX策略
- 基于1,量化分析,给出XX策略
- 考虑XX因素,给出XXX调整策略
2019 C 机场的出租车问题
- 分析影响因素,给出策略
- 收集数据,给出方案,分析合理性与依赖性
- 优化某一目标
- 给出某一方案
2018 C 大型百货商场会员画像描绘
- 数据挖掘
- 量化、定义某一指标,并进行计算
- 划分某一指标
- 条件改变,提出策略
2017 C 颜色与物质浓度辨识
- 挖掘数据,确定变量关系
- 建立两变量间的数学模型,误差分析
- 讨论某些因素的影响
因此,除了开头和结尾段有迹可循,中间段亦可对问题进行分类汇总。
如以下四类:
- 数据挖掘
- 量化指标,分析影响因素
- 制定策略、方案
- 模型检验
下面结合多篇优秀论文摘要,进行学习。
以上摘要参考自:https://blog.csdn.net/qq_41149269/article/details/102961160/
可以得出:
第一段:
介绍背景(一句话,阐明问题对象,之后对全文高度概括)本文应用XXX方法,引入/建立了/构造出/确立了XXX模型,得出了XXX方案/结果,实现了XXX。【连接词:进一步地、最后】
中间段:
针对问题X,我们通过XXX(指标、考虑的方面)得到XXX,使用XXX模型,最后通过进一步考虑XXX的影响,XXX(回答题目问题)。
针对问题X,我们收集了XXX的相关数据,给出实际情况下XXX,并分析模型的合理性和依赖性。XXX(回答题目问题)。
结尾段:
综上所述,本文对XXX进行了分析,设计了XXX,实现了XXX,可以将其推广至XXX等相关领域,这对于今后的实际生产和应用具有重要的参考价值。
以上摘要参考自:[2016年国赛MATLAB创新奖C题]海军蚌埠士官学校-电池剩余放电时间预测
可以得出:
第一段:
本文是关于XXX的问题。根据题目所给的附件,分别考虑XXX,我们首先通过XXX建立XXX模型,然后计算出XXX,最后XXX。
中间段:
针对问题X:首先,通过XXX可以看出,XXX。这符合XXX模型。然后利用XXX(公式)计算XXX。
针对问题X:首先。对问题X中的XXX进行分析,发现XXX符合XXX模型。进一步根据XXX方法,利用XXX(软件)计算出XXX。建立了X与Y之间的关系式。通过计算XXX,可以看出XXX。最后,根据模型拟合出XXX,通过图X可以看出XXX,符合实际结论。
针对问题X:我们首先对XXX进行XXX,发现XXX,据此我们推断出
结尾:
最后,我们随机给定了XXX,利用模型算出的XXX与XXX进行比较,发现两者之间的XXX,可以看出给出的模型是有效的,和实际情况吻合度较高。(模型检验部分)
以上摘要参考自 [2018C基于 RFMS 指标的大型百货商场会员画像数据挖掘]
第一段:
背景+问题的重要性。解决问题的意义。
中间段:
针对问题X,分离数据后首先通过XXX(考虑的指标、方面等)分析XXX,得出XXX结论。然后对比XXX,发现XXX。
针对问题X, 构建XXX模型,通过XXX,可XXX。将其对应XXX。随机检验表明模型评价高质量率达XXX,其余均为中上评价水平。
针对问题X,构建XXX模型,通过XXX,发现XXX。
针对问题X,计算出XXX,XXX主要受XXX(指标)的影响,因此XXX对XXX十分重要。
针对问题X,通过XXX数据挖掘,以XXX为指标分析出XXX,并计算出XXX。
以上摘要参考自 [2018C大型百货商场会员画像描述]
可以得出:
第一段:
背景+问题的重要性。解决问题的意义。
中间段:
针对问题X,助XXX软件的XXX功能,XXX(对数据的操作),即分别提取出XXX(见附录X),再导入EXCEL统计出XXX,最后列表对比XXX。
针对问题X,本题选用XXX算法,以XXX作为衡量XXX的特征数据。运用XXX软件对提取好的数据(见附录X)对XX进行XXX操作。XX以公式(X)进行确定。XXX(结果)见表XX。
针对问题X,我们自定义规则,我们选择XXX,作为XXX的指标。选择XXX作为研究对象,根据XXX得到XXX(见表X),基于XXX采用X软件计算XXX(见表X),由表X可知,XXX(结论)。
针对问题X,采用XX算法对XXX数据进行XXX,首先根据XX(数据列)删除XX,然后根据XX(数据列)提取XX,最后采用XX数据进行XXX(操作)。算法计算结果及XXX等见附录X。通过XXX给出XX建议:(1)XXX。(2)XXX。(3)XXX。
以上摘要参考自 [2018C基于 RFMT 模型的百货商场会员画像描绘]
可以得出:
第一段:
背景+问题的重要性。解决问题的意义。
中间段:
本文利用XXX(数据以及信息),XXX。本文从XXX三个维度分析XXX。以XXX代表XXX。
为进一步说明XXX,本文XXX。