数学建模国赛中评委最注意啥？

九月国赛即将到来

不要只顾着低头复习

也要抬头看路

今日小组分享的是

国赛的评阅标准及相关流程

希望在国赛中可以帮助到大家

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01

评审标准

评审关注要点

评委关心的是参赛小组的解题思路和建模过程，以及是否给出了清晰的描述，并着重检查论文：

• 是否对赛题给出了满意的解读方式，并对赛题中可能出现的模糊概念给予了必要的澄清；

• 是否明确列出了建模用到的所有前提条件及假设，并对其合理性给出了满意的解释或论证；

• 是否通过对赛题的分析给出了建模的动机或论证了建模的合理性；

• 是否设计出了能有效地解答赛题的模型；

• 是否对模型给出了稳定性测试；

• 是否讨论了模型的优缺点，并给出了清晰的结论；

• 是否给出了圆满的摘要。

• 没有全部完成解答的论文不但是可接受的，而且如果在某些方面有创新并有独到之处，仍然可能获得较好的评审结果。

特别注意

数学建模国赛评审标准还需特别注意：

假设的合理性，建模的创造性，

结果的正确性，表述的清晰性。

• 鼓励针对具体问题，分析问题、自主创新、建立模型，求解得到真实有效的结果。

• 不鼓励非针对具体问题的数学方法堆积与罗列、通用模型和算法的简单拷贝；严禁弄虚作假和违规违纪。

• 不鼓励“套路化”、“形式化”、“虚拟化”的表面文章和没有实质内容的“语文+美术”类论文！

02

论文标准

评审关注要点

评委关心的是参赛小组的解题思路和建模过程，以及是否给出了清晰的描述，并着重检查论文：

（1）摘要一定要认真写

（2）论文的排版一定要美观

（3）敏感性分析是一个很重要的部分，也是论文一个重要的区分点，评委判断一篇论文是否比别的论文好的最简单的标准就是看其敏感性分析是否做得好，评委都希望知道到底哪个参数是最重要的,哪个参数是最敏感的，对于敏感性分析，每年都是评委最关注的部分之一

（4）模型假设一定要认真对待

（5）问题分析推荐使用流程图

（6）建议增加模型检验模块。一篇优秀的论文其语言都是言简意赅的。完全没有必要让模型看起来更复杂，水平高的论文手可以使复杂的模型看起来更简单清楚。

（7）整体结构完整，大多数论文都是使用三级标题式进行布局；

（8）论文正文部分排版紧凑，没有大段空行，内容看上去翔实；

（9）表格整洁，一般使用三线表形式，表格上方有对应的标题；

（10）图形清晰美观，下方有对应的标题，文中要解释图形意义；

（11）公式编辑规范，大部分论文使用公式编辑器，且带有编号。

03

评审流程

评审流程

提前查重千万别忘了

评审关注要点

赛区组委会应认真组织对本赛区参赛论文的相似度查证工作，经相关系统查验相似度超过一定标准的论文，原则上不能报送全国评阅。

关于参赛论文相似度查证的原则，针对目前使用的同方知网查重系统的文献库相似度，以及全国大学生数学建模竞赛论文自建库相似度的查验情况，对相似度较高的参赛论文的处理原则如下：

（1)两个相似度中任何一个大于等于25%的参赛论文，原则上不能报送全国评阅；如果要报送全国评阅，赛区组委会应该在报送时给出说明意见；不给出说明意见的，全国评阅时不予受理。

（2)赛区组委会可以根据本赛区论文相似度查验的结果，确定不报送全国评阅、不进行赛区评阅和需要进行违纪处理的参赛论文的具体标准。

04

评奖方法

评审流程

1.各赛区组委会聘请专家组成赛区评阅专家组，评选本赛区的一等奖、二等奖（也可增设三等奖）。

2.各赛区组委会按全国组委会规定的数额将本赛区的优秀答卷送全国组委会。全国组委会聘请专家组成全国评阅专家组，按统一标准从各赛区送交的优秀答卷中评选出全国一等奖、二等奖。

3.对违反竞赛规则的参赛队，一经查实，即取消评奖资格，并且由全国组委会（获赛区组委会）根据具体情况作出相应处理。

05

参赛常见误区

评审流程

白写了吗

⚠️模型不合理

• 不了解模型的适用场景随意堆砌；

• 直接套用简单算法，没能对算法做出进一步分析和改进；

建议：

• 在进行算法效果评估的时候，一般会通过准确率、健壮性、时间复杂度等一些方面，算法对比时，说明算法优缺点和适用场景即可。比如“遗传算法的优点是能跳出局部最优解，而算法耗时比较大，适用于离线训练的场景，相对于XXX算法更适合题目背景”。

• 算法没有好坏之分，只有适用场景的不同，因此通过综合评价的方式去分析算法的好坏不是一个可取的方式，明显给人堆砌模型的感觉。

⚠️没有建立数学模型

• 不能用数学语言对解题思路进行描述和概括，进而没有建立完整的数学模型。

建议：

• 有的论文中，全篇竟没有一个数学符号，这种方式是很不可取的，所谓数学建模论文，必然要有完整的数学模型，多用数学语言去概括你的解题思路，才能形成规范的数学建模论文。

⚠️摘要、关键词

• 摘要第一段未对文章的主要工作和研究背景进行概述；

• 描述结果或结论时，过于泛泛而谈，缺少数据量化说明

• 摘要中出现公式、图1、表1

• 语言晦涩难懂，出现“长难句”（语句不通顺且句子很长）

• 关键词处写了一些常见的软件，如MATLAB、SPSS、Excel等

建议：

• 摘要的第一段建议对题目背景以及完成的主要工作进行总结，然后再分段讲述每一个问题的用了什么方法，建立了什么模型，解决了什么问题，得出了什么结论。

• 摘要中需要给出模型关键结果或者结论（起码要回答题目的问题），以数据量化的方式，比如“预测出2019年10月1日后三个月的销售量分别为~~~、~~~和~~~~，预测精度MAPE取值为***。

• 语句一定要通顺，写摘要不是一个人的事情，需要三个人反复修改，保证每个字、每句话都清晰、简洁、完整的表达了你们的工作。

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