; u& K! ^/ }- d 在建立和解决一个模型后,可能在此过程中,又收集到了更多的数据或有新的想法加入,不用推翻原模型,再次构建一个更加准确的模型就可。 . m; d& Z% W3 R* l+ m# [ ; K$ ^9 s" X' ^- n/ K四、模型评价 Y, D" I7 g+ p( l: U# v; a5 A
( E4 s5 s* o) _
在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。% |( J: O% t. z( O6 j
/ m B+ J3 N. J( P! D五、其他建议 4 w: J& l" d4 l! c M" X7 g$ x2 u1 d6 K9 A3 H+ H0 C$ a
论文撰写建议: ; ?! { D" _5 h6 G3 Q6 `( \. O / K% t/ y; K3 p# B; p( \+ _. W+ G 1、 准备通用的论文模板。% k5 { n8 ]4 j
4 U0 x& x, N8 t6 `
2、 多采用图表进行表示。 2 X | |& c! m e j 2 [- J2 I( n4 O% F 3、 提出重点,在自认为的模型重点部分使用斜体、增加标注等方式进行强调。 " i3 s& b4 k2 W- w% \4 Z# ~- D ; w. {3 p8 d& c: u% Y% H 4、 使用最顺手的工具。$ H7 L& j2 T& e0 U
( Y! p! G! x( M9 r6 I7 L: ]+ b- ~5 J2 X9 ?: N+ H
/ O; D3 h: k5 h7 m 代码准备:1 {9 e6 y5 i, f- S' p
7 T( r+ e" d' A- I# D 1、 因MCM的题目一般都为优化问题,比如求最小值、最大值等,包括单目标和多目标,建议准备遗传算法备用。 ' o* R. r: R) x6 j7 h" d3 V S. g4 m
2、 因为可能涉及到函数拟合部分(大数据的情况下),建议准备BP或者RBF神经网络代码。 3 {# g2 l) l v) J8 {2 p/ f6 G. k0 t) [0 i: l; c& v7 W
9 o ?' G, i9 ?% B ' u `' M. M! [( N* V7 y 其他建议:2 p/ u# p( m( A: M. }
6 S" R- v% p5 v6 w6 f7 F 1、 当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。5 ]' ?, n+ G# }( M Q$ R1 `
) i* d1 i; ~& C$ n( _( S
2、 题目中如果要给出建议,可以根据不同的情况,进行多个建议的提出。 ; t( L! p4 W, u0 W! @$ J0 I0 o+ y9 z0 E v 8 ?0 b5 U; F6 [ K% x 3、 切记不要只提出一种建议,或者只出现一种答案。比如在A题中考虑到花费最小,那么安全性肯定就不能最优,此时就可以根据实际情况,在安全性达标的情况下,考虑花费最小。而安全性达标是考虑极端情况下达标,还是在平均的情况下达标。这就分类讨论了多种情况。2 W7 Y8 H6 z: O5 }: ~; c& m
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