这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

2017年全国大学生数学建模大赛ABCD题优秀论文，具有较高的参考意义。

北航机电系统建模、辨识与控制大作业考虑如图1.1所示为具有弹性联接的双质量(惯量)伺服系统机床伺服进给系统进行建模

介绍了有色Petri网的建模与应用，对于学习Petrri网建模的用户来说不错

参加2018年数学建模大赛时，应用到的部分程序源码。
其中一些代码解释的非常清楚。
望需要的人下载

时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。
分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。
代码

本书的第１章简要地介绍了MATLAB的基本知识和编程中常用的语句及函数，使者能够阅读本书各章节中的程序。
第２章系统地介绍了有限元的理论基础———微分方程的近似解法。
这部分内容在一的有限元书籍中是很少介绍的，它不仅可以使我们了解有限元的发展过程，也能够使读者加深对有限元方法的理解。
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第４章简要介绍了有限元编程方法。
与大多数有限元书籍不同的是，用其他高级语言编写有限元程序时所需的一般编程技巧在MATLAB中不再需要，因此，本书不再赘述。
第５章详细讨论了构造单元和插值函数的原则和方法，并着重讨论了在实际中有着广泛应用的等参数单元的构造方法和表达格式，以及与广义坐标单元的变换方法。
第６章和第７章讨论了杆系结构有限元问题。
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卫星对地定向动力学模型控制器建模仿真MATLABSIMULINK

自己搜集的排队论算法，包含MATLAB程序，可以用于数学建模学习算法，比较全面

电机控制与matlab仿真，本书着眼于现代永磁同步电机控制原理分析及MATLAB仿真应用，系统地介绍了永磁同步电机控制系统的基本理论、基本方法和应用技术。
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每种控制技术都通过了MATLAB仿真建模并进行了仿真分析。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。