第一阶段：
说明：这一阶段主要是通过大量建模相关基础知识和内容的讲解使参训学生培养和形成如下能力：①比较系统地掌握数据建模常用基础知识；②建立数学模型和求解数学模型的能力，③编写程序的能力和数学软件的使用能力；④自学能力、领悟能力以及查阅和收集资料的能力。
1，培训内容：图论、聚类分析、主成分分析、因子分析建模方法及其运用
培训目标：通过此次培训，了解图论的基础知识，掌握图的邻接矩阵的应用，会结合MATLAB运用图论的最短路算法解决实际问题，弄懂历年真题《最优围堵方案》的求解过程；会用SPSS菜单进行统计中聚类分析、主成分分析、因子分析的操作，并能正确分析统计结果，弄懂历年真题《土壤重金属污染》的求解过程。
具体安排：
时间
| 培训内容
| 老师
| 要求
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8月1日上午
| 图论基础知识介绍
| 余星
| 要求学生学完后掌握图的连接矩阵在综合评判等中的应用，完成简单的类似评判的练习
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8月1日下午
| 最短路算法及MATLAB程序，以历年真题《最优围堵方案》为例掌握最短路算法的应用
| 余星
| 要求学生学完后要整理出最短路的MATLAB程序，并能通过修改程序解决类似的优化问题；弄清真题《最优围堵方案》题目及解题思路
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8月2日上午
| 继续讲解真题《最优围堵方案》
| 余星
| 要求学生能将真题重现解决，包括程序的编写，真题的改进等
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8月2日下午
| SPSS统计软件聚类分析的基本操作介绍
| 余星
| 要求学生学完后会进行聚类分析基本的操作和看懂统计分析结果
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8月3日上午
| SPSS统计软件主成分分析、因子分析的基本操作介绍
| 余星
| 要求学生学完后会进行主成分分析、因子分析基本的操作和看懂统计分析结果
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8月3日下午
| 讲解真题《土壤重金属污染》
| 余星
| 要求学生能将真题重现解决，包括统计软件的相关操作，真题的改进等
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2，培训内容：优化模型建立与求解及lingo软件运用
培训目标：
具体安排：
时间
| 培训内容
| 老师
| 要求
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8月4日上午
| 优化规划模型的建立（一）
| 刘奇飞
| 对一般的优化问题能建立其优化模型
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8月4日下午
| 优化规划模型的建立（二）
| 刘奇飞
| 对于比较常见的最短路、分配等问题都能建立优化模型
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8月5日上午
| Lingo软件介绍
| 刘奇飞
| 了解lingo
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8月5日下午
| 用lingo求解各类优化问题（一）
| 刘奇飞
| 能够用lingo求解简单的优化问题
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8月7日上午
| 用lingo求解各类优化问题（二）
| 刘奇飞
| 能够用lingo求解各类复杂的优化问题（即能够使用各类循环语句）
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8月7日下午
| 真题的线性规划的建立及lingo求解
| 刘奇飞
|
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（8月6日休息一天）
3，培训内容：模糊综合评价、灰色预测、数据处理建模与运用
培训目标：
（1）通过学习使学生掌握数据的统计分析及海量数据的处理方法，能用Matlab软件进行编程处理。
（2）了解常见的评价与决策模型，掌握模糊综合评价方法。
（3）了解数学建模中常用的预测方法，掌握灰色模型预测方法。
具体安排：
时间
| 培训内容
| 老师
| 要求
|
8月8日上午
| 数据的统计分析
与描述
| 杨涤尘
| 掌握数据的统计分析
方法，会运用matlab进行数据的统计分析
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8月8日下午
| 基于matlab的海量数据的处理方法
| 杨涤尘
| 掌握用matlab处理海量数据的方法
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8月9日上午
| 近年来全国大学生数学建模竞赛中大型数据的处理范例分析
| 杨涤尘
|
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8月9日下午
| 评价与决策的
数学模型
| 杨涤尘
| 了解评价与决策的
数学建模方法
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8月10日上午
| 模糊综合评价方法及应用案例
| 杨涤尘
| 掌握模糊综合评价方法
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8月10日下午
| 长江水质的综合评价分析
| 杨涤尘
|
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8月11日上午
| 数学建模中常用的预测方法
| 杨涤尘
| 了解数学建模中常用的预测方法，
|
8月11日下午
| 灰色预测模型
及其应用
| 杨涤尘
| 掌握灰色模型预测方法
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（8月12日休息）
4，培训内容：多项式插值、最小二乘曲线拟合、微分方程数值解法及其在数学建模中的应用
培训目标：1、让学生掌握多项式插值的基本原理及其MATLAB实现，能利用插值法实现某个问题的数学建模；
2、让学生掌握最小二乘拟合的基本原理及其MATLAB实现，能利用拟合法实现某个问题的数学建模；
3、让学生掌握常用的微分方程数值解法及其MATLAB实现，能利用微分方程实现某个问题的数学建模。
具体安排：
时间
| 培训内容
| 老师
| 要求
|
8月13日上午
| 多项式插值的基本原理及MATLAB的实现
| 李军成
| 掌握常用多项式插值法的基本原理及其MATLAB实现
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8月13日下午
| 数据插值建模案例的分析与求解
| 李军成
| 掌握利用插值法进行建模的基本步骤
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8月14日上午
| 最小二乘曲线拟合的基本原理及MATLAB实现
| 李军成
| 掌握线性与非线性最小二乘拟合的基本原理及其MATLAB的实现
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8月14日下午
| 曲线拟合建模案例的分析与求解
| 李军成
| 掌握利用曲线拟合进行建模的基本步骤
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8月15日上午
| 微分方程数值解法及其MATLAB实现
| 李军成
| 掌握常用的微分方程数值求解方法及其MATLAB实现
|
8月15日下午
| 微分方程建模案例分析与求解
| 李军成
| 掌握利用微分方程进行建模的基本步骤
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5，培训内容：遗传算法求解建模真题，数学建模论文撰写，数学建模论文评阅及其注意事项
培训目标：1、通过学习使学生掌握遗传算法求解建模问题的基本步骤，能用Matlab软件实现计算与求解。
具体安排：
时间
| 培训内容
| 老师
| 要求
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8月16日上午
| 建模真题的已有建模分析，遗传算法介绍
| 陈国华
| 掌握遗传算法基本概念及其步骤
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8月16日下午
| 遗传算法介绍的Matlab实现
| 陈国华
| 掌握遗传算法的Matlab实现方法
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8月17日上午
| 真题模型的遗传算法求解
| 陈国华
| 能具体求解简单的问题
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8月17日下午
| 数学建模论文撰写，数学建模论文评阅及其注意事项
| 陈国华
| 掌握数学建模论文的撰写，公式编辑器使用与排版，PDF转化Word文档，数学建模论文评审要求及注意事项
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（8月18日休息）
第二阶段：实战模拟阶段
说明：按照正式比赛要求的格式和规范完成两次模拟，加强队员之间团结协作共同解决问题的能力，进一步训练学生综合解决问题的能力，使学生熟悉竞赛规程。通过结果的评析对各队存在的主要问题进行诊断。
时间
| 培训内容
| 负责教练
| 课外要求
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8月19日－8月22日
| 第一次模拟
| 所有指导教师
| 1.总结
2.论文修改
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8月23日
| 解析第一次模拟论文
| 杨涤尘
|
|
8月25日－8月28日
| 第二次模拟
| 所有指导教师
| 1.总结
2.论文修改
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8月29日
| 解析第二次模拟论文
| 李军成
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8月30日
| 培训总结及赛前准备注意事项
| 陈国华
| 做好赛前准备
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1、注意事项
在整个培训过程中，以下注意事项是重要而关键的。
①、参训队员要求全程参与集训，集训相关管理以队为单位安排。
②、各相关内容的负责教练全权负责本次内容集训。
③、各队的指导教练全权负责各队的日常指导、督促。
④、教练布置的课外练习是很重要，必须按要求无条件完成。
⑤、实战和模拟是关键的，必须按要求完成。
⑥、中间可能会由于特殊事情调整计划（如插入讲座或者老师出差等原因），相关安排临时通知。
⑦、模拟之后要求每队提交总结报告，指出存在的问题并分析原因和寻找对策。
⑧、队员之间的配合是重要的，请相互理解和相互支持。
⑨、集训结束之后，各队自由安排本队的复习巩固，各队队员内部之间要密切联系。
特别注意：想要参加2012全国大学生数学建模竞赛的学生、必须参加暑假培训（11年已参加全国赛的同学至少要参加第一次模拟训练），以第一次模拟成绩决定报名参赛名单。
2、联系老师：余星：13723804684，李军成：15573850166，杨涤尘：13787380285，刘奇飞：15073860806，陈国华：15173813065
湖南人文科技学院数学建模竞赛教练组
2012年6月26日
