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标题: 过来人看国赛 [打印本页]

作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-11 16:47
标题: 过来人看国赛
又快到了国赛的时间了,想想去年,LZ我也是每天辛勤备战,可是结果只是个SP= =||,后来再做美赛,毛线都没准备,结果是一个Meritorious分析了一下,原因有以下几点:* A7 F) I2 c- U0 {
0 s  G. b5 l9 E" i1 o. o
1. 国赛的数据给的太死了,做不出来可以“借鉴”别人的结果,导致论文结果的正确性跟最后得奖与否的相关性变得很弱。虽然这是一件心照不宣的事情,但是宣出来也没啥,毕竟大家都不想有什么遗憾。美赛就不一样了,做不完的大有人在,问问别人怎么个思路,也没什么作用,因为自己找来的数据跟别人肯定不大一样,当然去年过河的那道离散的题目可能能够借鉴下结果,LZ做的A题所以不是很清楚。% Z/ f& e' @6 }

3 u4 V! S& k0 \) ?5 Y* U. g6 r2. 不过国赛的获奖率是很低的,所以即便你“借鉴”了不错的成果,论文写得不好也会悲剧,毕竟结果大家都差不多,所以格式神马的一定要注意,版面我觉得要写清晰,不要太乱,我觉得我国赛悲剧就是因为论文写得太乱,也很散,散是指的思路,不是一气呵成的。美赛的话就不是那么严格,美赛国赛都在格式上做的不是那么完美吧,但是结果相差甚远,除去获奖率的问题,我觉得就是论文格式的问题了。而且摘要出问题的可能性也不大,国赛摘要改了10遍,美赛我赶时间,一个人写了一遍,然后草草检查了一下就交了……囧!
+ ~: @7 W% C, K+ B
+ U& [8 B# ?$ m# ]: \3. 美赛我觉得自己真的做出来获奖就离你很近了,国赛……呵呵……做不出来没关系,用一下别人的数据拿个全国二等奖还是很有可能的……= =|||不过这么降人品的事情劝大家还是少做的好; [" B; n2 r8 s& s7 I4 z5 S
) G" f- Q9 C4 G, r, }
最后,祝大家建模愉快~其实数模本身是很有趣的,也很有用~不过事情都有漏洞,还是要看重自己真正获得了什么吧~
. Y9 l  z7 ?" F9 C' A- fPS:LZ从来都是让别人借鉴我们组的数据的……LZ人品较差,希望各位勿喷= =||
" k! T) F# I9 i& \还有……没事学学神经网络遗传算法啥的,相信我,会挺有用的,让一个人学就够了
作者: zhangc_ningbo    时间: 2012-8-11 17:37

作者: shaox    时间: 2012-8-11 18:15
美赛的获奖概率确实比国赛高~~
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-11 23:03
zhangc_ningbo 发表于 2012-8-11 17:37
, R* C" R: d$ A0 u. A. |" X
莫鄙视……是事实,国赛那么多论文哪有心思看,非常水……
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-11 23:07
shaox 发表于 2012-8-11 18:15
0 X/ e/ h. q) N: M5 ~美赛的获奖概率确实比国赛高~~
0 @/ d8 |9 X: b- L* i. j
但是题目也不好做,做不出来还是悲剧
作者: luvian    时间: 2012-8-11 23:11
经典啊……
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-12 01:21
luvian 发表于 2012-8-11 23:11 4 {! z1 L9 T6 ?# t
经典啊……

9 e: G! K* |. z3 _6 r) V/ k看了你也有此经历啊……
作者: 竹下夜月    时间: 2012-8-12 13:38
嗯  最后一句很有用  老师老说建模很简单  用最简单的方法做就好  可实际情况却不是那样
作者: 小猪尾巴乖    时间: 2012-8-12 14:36

作者: frihealwea    时间: 2012-8-12 16:56
真心感谢啊!
作者: ~遺落の幸福~    时间: 2012-8-13 16:18
有些论文确实有水分...
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 17:56
~遺落の幸福~ 发表于 2012-8-13 16:18
! ^+ _3 f! Z- o& d5 m: v有些论文确实有水分...

7 O0 w3 {) Q6 }! I4 s中国的大环境导致的吧……现在哪有纯学术,也不是纯学术的时代……
作者: 632588785    时间: 2012-8-13 18:40
竹下夜月 发表于 2012-8-12 13:38
! X/ |; B* |" i/ d+ ?嗯  最后一句很有用  老师老说建模很简单  用最简单的方法做就好  可实际情况却不是那样
0 }( r+ I) n# h$ s$ s; ~  }
国赛感觉就是用最复杂最难懂的模型解决问题,越是让人看不懂就是好,而美赛感觉模型简单化最好,我记得我们今年美赛的时候就没用什么算法,都是最基本的方法
作者: 632588785    时间: 2012-8-13 18:41
深有感触啊!!还有中国的比赛有一部分还是靠关系的!
作者: 残月未坠    时间: 2012-8-13 20:27
感觉很有道理,不过想问一下神经网络遗传算法有什么用啊?
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:50
残月未坠 发表于 2012-8-13 20:27 # n* h( o3 \! ]1 Z( l6 C4 ~
感觉很有道理,不过想问一下神经网络遗传算法有什么用啊?
# c8 I0 ]# u5 q1 a0 t5 }8 L
做预测和分类用,有些东西不好寻找机理,无法用明确的数学公式推导的时候,这些非启发式算法就有大用了。分类跟预测是两大问题啊,很难逃掉的
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:52
竹下夜月 发表于 2012-8-12 13:38
1 s2 T4 J" g- [/ d' x嗯  最后一句很有用  老师老说建模很简单  用最简单的方法做就好  可实际情况却不是那样

3 M; {3 D* y; n+ I+ G* x# U, N简单模型能处理的问题都被处理干净了……总觉得建模的方法好多越来越靠拢模式识别了……
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:54
632588785 发表于 2012-8-13 18:40
1 O0 s" ^3 V: S国赛感觉就是用最复杂最难懂的模型解决问题,越是让人看不懂就是好,而美赛感觉模型简单化最好,我记得我 ...

: z8 W0 N( F/ G( j+ h4 x* q5 K6 }国内学术环境太差了,我们辅导的时候,老师在图的数据结构的存储方式上毛都不懂,被我们组搞ACM的忽悠的直说好,他们自己根本就不懂……虚荣啊= =|||
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:55
KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50 2 z  a1 m5 P2 {; c/ U
做预测和分类用,有些东西不好寻找机理,无法用明确的数学公式推导的时候,这些非启发式算法就有大用了。 ...

5 K( @# w; ]8 ]( w我记得我回过一个人得帖子,有推荐的书,那本书讲的很不错,做数模很足够了,而且例程非常好,但是神经网络要慎用,能用基本的数学公式推导的还是用数学公式推一下,直接上神经网络可能会不对某些老师的胃口
作者: 竹下夜月    时间: 2012-8-14 09:25
KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50 ' w. |4 ]$ k/ p, p
做预测和分类用,有些东西不好寻找机理,无法用明确的数学公式推导的时候,这些非启发式算法就有大用了。 ...

; g7 b& ~& f; i. x& y  t, t分形  支持向量机 聚类  都是分类的方法  还有好多  完全就是一个学科了
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-14 10:25
竹下夜月 发表于 2012-8-14 09:25
& O% b4 m& d. H! ^: Z8 w7 P分形  支持向量机 聚类  都是分类的方法  还有好多  完全就是一个学科了
9 V+ N$ j8 m. R" h
嗯,对,这些也都是……完全就是模式识别嘛= =||
作者: 残月未坠    时间: 2012-8-14 12:42
KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50
6 t$ |/ X$ ^! H# J5 L% `# g7 S: f# w做预测和分类用,有些东西不好寻找机理,无法用明确的数学公式推导的时候,这些非启发式算法就有大用了。 ...
% E! r$ V7 Y* X/ G7 {3 }. Z
哦,明白了,谢谢!




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