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包含了数学建模常用的算法，如多元回归、决策树、粒子群算法、模拟退火等30个算法以及对应论文，对于数学建模有很大帮助。

要： 针对问题（一）采用了层次分析方法来构建合理的评价指标体系进而建立数学模型，求解到一致性比率小于0.1则一致性检验通过，得到的权向量就可以作为最终决策的依据。 针对问题（二）为使病床的使用效率尽可能高，在确定病人优先级的情况下结合FCFS规则，建立优化分配模型，对有限的病床进行具体合理的分配，再根据分配的结果利用所建立的评价指标体系对其进行评价，从而确定该模型的可行性。 针对问题（三），根据已知附录中的数据，运用Excel进行处理，分析得出平均每天的空床数，并根据该病人住院的先后顺序及等待住院的病人数量，从而建立模型，将病人的大致入住时间告知病人。 针对问题（四）根据住院部不安排周六、日做手术这一情况，对问题二中的模型做出相应的调整，使其满足现有条件，从而构建新的优化方案。 针对问题（五）是根据平均逗留时间最短建立的比例分配模型，最终得出明确的、有说服力的结论即医院眼科仅有的79张病床按33%、16%、16%、13%、22%比例分别分配给白内障单眼、双眼、青光眼、视网膜、外伤病人的病床数为26张、13张、13张、10张、17张。 此论文获黑龙江赛区一等奖

本文针对齿轮箱故障检测与诊断问题，运用信号处理和神经网络等相关知识，构建了小波变换模型、1D-CNN 模型进行齿轮箱工作状态的分析。综合运用 MATLAB 和 Python 等软件编程求解，通过模型参数调整使 1D-CNN 模型效果趋于最优，最终得到较为准确的诊断结果。对于输入神经网络的数据，进行训练集与测试集的划分以及归一化、编码分类标签等操作便于模型训练。 有问题欢迎私信沟通交流，共同学习！ 参考文献 [1] 李鹏, 孔凡让, 何清波. 齿轮箱状态监测中的振动信号多标度分析[J]. 计算机工程, 2011, 37(14):242-244. [2] 杨永灿, 刘韬, 柳小勤,等. 基于注意力机制的一维卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断 [J]. 机械与电子, 2021, 39(10):6. [3] 梁睿君, 冉文丰, 余传粮,等. 基于 CWT-CNN 的齿轮箱运行故障状态识别[J]. 航空动 力学报, 2021, 36(12):9. [4] 吴春志, 江鹏程, 冯辅周,等. 基于一维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断[J]. 振动与冲 击, 2018, 37(22):6.

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