├── 22年E题优秀论文复现E22107100039 ├── 算法 │ ├── 建模算法 │ │ ├── BP神经网络 │ │ │ ├── 1.BP神经网络在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用BP神经网络.md │ │ │ ├── 3.用通俗的语言解读BP神经网络.md │ │ │ └── BP神经网络通用模板.py │ │ ├── LSTM神经网络 │ │ │ ├── 1.LSTM神经网络在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用LSTM神经网络.md │ │ │ ├── 3.用通俗的语言解读LSTM神经网络算法.md │ │ │ └── LSTM神经网络通用模板.py │ │ ├── 带注意力机制的双向LSTM │ │ │ ├── 1.带注意力机制的双向LSTM在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用带注意力机制的双向LSTM.md │ │ │ ├── 3.用通俗的语言解读带注意力机制的双向LSTM.md │ │ │ └── 带注意力机制的双向LSTM通用模板.py │ │ ├── 微分方程建模 │ │ │ ├── 1.微分方程建模在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用微分方程建模.md │ │ │ ├── 3.用通俗的语言解读微分方程建模.md │ │ │ └── 微分方程建模通用模板.py │ │ ├── 改进欧拉法 │ │ │ ├── 1.改进欧拉法在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用改进欧拉法.md │ │ │ ├── 3.用通俗的语言解读改进欧拉法.md │ │ │ └── 改进欧拉法通用模板.py │ │ └── 随机森林 │ │ │ ├── 1.随机森林在论文中的描述.md │ │ │ └── 2.为什么选用随机森林.md │ ├── 所用到的算法.md │ └── 数据预处理算法 │ │ ├── 主成分分析 │ │ ├── 1.主成分分析在论文中的描述.md │ │ ├── 2.为什么选用主成分分析.md │ │ ├── 3.用通俗的语言解读主成分分析.md │ │ └── 主成分分析通用模板.py │ │ ├── 数据预处理通用流程.md │ │ └── 滑动窗口 │ │ ├── 1.滑动窗口在论文中的描述.md │ │ ├── 2.为什么选用滑动窗口.md │ │ ├── 3.用通俗的语言解读滑动窗口.md │ │ └── 滑动窗口通用模板.py ├── 论文 │ └── E22107100039 │ │ ├── E22107100039.md │ │ ├── E22107100039_meta.json │ │ ├── _page_0_Picture_0.jpeg │ │ ├── _page_11_Figure_1.jpeg │ │ ├── _page_11_Figure_3.jpeg │ │ ├── _page_12_Figure_6.jpeg │ │ ├── _page_16_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_16_Figure_6.jpeg │ │ ├── _page_17_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_18_Figure_3.jpeg │ │ ├── _page_18_Figure_5.jpeg │ │ ├── _page_20_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_21_Figure_7.jpeg │ │ ├── _page_22_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_22_Figure_1.jpeg │ │ ├── _page_22_Figure_2.jpeg │ │ ├── _page_22_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_23_Figure_2.jpeg │ │ ├── _page_23_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_24_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_25_Figure_2.jpeg │ │ ├── _page_25_Figure_5.jpeg │ │ ├── _page_27_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_28_Figure_1.jpeg │ │ ├── _page_29_Figure_6.jpeg │ │ ├── _page_30_Figure_12.jpeg │ │ ├── _page_32_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_34_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_35_Figure_5.jpeg │ │ ├── _page_36_Figure_2.jpeg │ │ ├── _page_38_Figure_7.jpeg │ │ ├── _page_39_Figure_2.jpeg │ │ ├── _page_41_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_42_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_43_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_43_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_44_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_45_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_45_Figure_2.jpeg │ │ ├── _page_46_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_48_Figure_3.jpeg │ │ ├── _page_49_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_50_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_51_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_51_Figure_8.jpeg │ │ ├── _page_54_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_56_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_57_Figure_7.jpeg │ │ ├── _page_59_Figure_3.jpeg │ │ ├── _page_63_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_66_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_67_Figure_7.jpeg │ │ ├── _page_68_Figure_7.jpeg │ │ ├── _page_68_Figure_8.jpeg │ │ ├── _page_70_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_71_Figure_8.jpeg │ │ ├── _page_72_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_73_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_74_Figure_0.jpeg │ │ └── _page_9_Figure_4.jpeg └── 题目 │ ├── 背景以及建模目标.md │ └── 草原放牧策略研究 │ ├── 草原放牧策略研究.md │ └── 草原放牧策略研究_meta.json ├── 23年E题优秀论文复现E23100650012 ├── 论文以及代码复现 │ ├── 建模算法 │ │ ├── BIRCH聚类 │ │ │ ├── 1.BIRCH聚类在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用BIRCH聚类算法.md │ │ │ └── BIRCH聚类通用模板.py │ │ ├── DBSCAN聚类 │ │ │ ├── 1.DBSCAN聚类在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用DBSCAN聚类算法.md │ │ │ └── DBSCAN聚类通用模板.py │ │ ├── KNN │ │ │ ├── 1.K近邻算法在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用KNN.md │ │ │ └── KNN通用模板.py │ │ ├── SVM │ │ │ ├── 1.SVM在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用SVM.md │ │ │ └── SVM算法通用模板.py │ │ ├── Stacking集成算法 │ │ │ ├── 1.Stacking集成算法在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用Stacking集成算法.md │ │ │ └── Stacking集成算法通用模板.py │ │ ├── 梯度提升决策树 │ │ │ ├── 1.梯度提升决策树在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用梯度提升决策树算法.md │ │ │ └── 梯度提升决策树通用模板.py │ │ ├── 线性回归 │ │ │ ├── 1.线性回归在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用线性回归算法.md │ │ │ └── 线性回归通用模板.py │ │ ├── 谱聚类 │ │ │ ├── 1.谱聚类在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用谱聚类算法.md │ │ │ ├── 3.谱聚类通用模板.py │ │ │ └── 4.谱聚类原理通俗解释.md │ │ ├── 逻辑回归 │ │ │ ├── 1.逻辑回归在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用逻辑回归算法.md │ │ │ └── 逻辑回归通用模板.py │ │ ├── 随机森林分类器 │ │ │ ├── 1.随机森林分类器在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用随机森林.md │ │ │ └── 随机森林算法模板.py │ │ └── 高斯混合聚类 (GMM) │ │ │ ├── 1.高斯混合聚类 (GMM)在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用高斯混合聚类 (GMM)算法.md │ │ │ └── 高斯混合聚类 (GMM)通用模板.py │ ├── 所用到的算法.md │ ├── 数据预处理算法 │ │ ├── 23年E题通用数据预处理流程模板.md │ │ ├── Borderline-SMOTE过采样算法 │ │ │ ├── 1.Borderline-SMOTE过采样算法在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用Borderline-SMOTE过采样算法.md │ │ │ └── Borderline-SMOTE过采样算法通用模板.py │ │ ├── 主成分分析 (PCA) │ │ │ ├── 1.主成分分析 (PCA)在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用主成分分析 (PCA)算法.md │ │ │ └── 主成分分析 (PCA)通用模板.py │ │ ├── 并查集 │ │ │ ├── 1.并查集算法在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用并查集算法.md │ │ │ └── 并查集通用模板.py │ │ ├── 拉依达准则 │ │ │ ├── 1.拉依达准则在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用拉依达准则算法.md │ │ │ └── 拉依达准则通用模板.py │ │ └── 相关性分析算法 │ │ │ ├── 1.相关性分析算法在论文中的描述.md │ │ │ ├── 2.为什么选用相关性分析算法.md │ │ │ ├── 互信息检验算法通用模板.py │ │ │ ├── 斯皮尔曼相关系数通用模板.py │ │ │ ├── 灰色关联度算法通用模板.py │ │ │ ├── 皮尔逊相关系数通用模板.py │ │ │ └── 肯德尔相关系数通用模板.py │ └── 论文 │ │ └── E23100650012 │ │ ├── E23100650012.md │ │ ├── E23100650012_meta.json │ │ ├── _page_0_Picture_0.jpeg │ │ ├── _page_11_Figure_6.jpeg │ │ ├── _page_14_Figure_5.jpeg │ │ ├── _page_18_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_19_Figure_5.jpeg │ │ ├── _page_21_Figure_2.jpeg │ │ ├── _page_23_Figure_7.jpeg │ │ ├── _page_23_Figure_8.jpeg │ │ ├── _page_24_Figure_1.jpeg │ │ ├── _page_28_Figure_3.jpeg │ │ ├── _page_29_Figure_9.jpeg │ │ ├── _page_30_Figure_3.jpeg │ │ ├── _page_31_Figure_6.jpeg │ │ ├── _page_32_Figure_2.jpeg │ │ ├── _page_33_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_36_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_38_Figure_7.jpeg │ │ ├── _page_38_Figure_8.jpeg │ │ ├── _page_39_Figure_11.jpeg │ │ ├── _page_41_Figure_0.jpeg │ │ ├── _page_43_Figure_3.jpeg │ │ ├── _page_7_Figure_4.jpeg │ │ ├── _page_7_Figure_7.jpeg │ │ └── _page_8_Figure_10.jpeg └── 题目和数据集 │ ├── 出血性脑卒中临床智能诊疗建模 │ ├── _page_0_Picture_6.jpeg │ ├── 出血性脑卒中临床智能诊疗建模.md │ └── 出血性脑卒中临床智能诊疗建模_meta.json │ ├── 数据.rar │ ├── 附件2-相关概念 │ ├── _page_1_Figure_5.jpeg │ ├── 附件2-相关概念.md │ └── 附件2-相关概念_meta.json │ └── 题目背景以及建模目标.md ├── Overleaf工作区文件说明.md ├── README.md ├── md_img ├── Overleaf工作区文件说明.png └── 算法出现频次图.png ├── 如何读题.md ├── 提示词参考 ├── 5、GPT提示词 │ ├── ChatGPT辅助数学建模技巧（附镜像网站）.pdf │ ├── 【华为杯】数学建模研赛AI提示词.pdf │ ├── 国赛AI新规、降AIGC.pdf │ ├── 数据类赛题AI提示词.docx │ ├── 降低AIGC.png │ ├── 降重降AI.pdf │ └── 非数据类赛题AI提示词.docx ├── ~$词教学(2).docx └── 提示词教学(2).docx └── 数模模型概述-常见模型、高阶模型适用范围、缺陷、算法原理{大白话版本-简单易懂}.xlsx /22年E题优秀论文复现E22107100039/算法/建模算法/BP神经网络/1.BP神经网络在论文中的描述.md: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/LUORANCHENG/HUAWEI_Math_Modeling_Knowledge/HEAD/22年E题优秀论文复现E22107100039/算法/建模算法/BP神经网络/1.BP神经网络在论文中的描述.md -------------------------------------------------------------------------------- /22年E题优秀论文复现E22107100039/算法/建模算法/BP神经网络/2.为什么选用BP神经网络.md: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/LUORANCHENG/HUAWEI_Math_Modeling_Knowledge/HEAD/22年E题优秀论文复现E22107100039/算法/建模算法/BP神经网络/2.为什么选用BP神经网络.md 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