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2025 年 MathorCup 大数据建模竞赛 AB 题：高质量全方案・成品资料速取（含双代码 + 论文）

news 2025/10/28 9:03:36

2025年MathorCup大数据建模竞赛AB题：全维度技术解析与一站式解决方案:

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一、竞赛核心价值与技术挑战

2025年MathorCup大数据建模竞赛（简称“妈妈杯”）是面向全国高校的高水平数模赛事，其AB题以技术深度高、应用场景实、学科交叉强的特点成为参赛者焦点：

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赛道A：集装箱智能破损检测

技术挑战：

多任务耦合：需同步完成残损分类（二分类）、破损定位（目标检测）与类型识别（语义分割），对算法泛化能力要求极高。
数据复杂性：集装箱表面纹理复杂（锈蚀、污渍干扰）、破损形态多样（裂缝、凹陷、孔洞），需解决小样本学习与噪声鲁棒性问题。
工程落地性：需兼顾检测速度（实时性）与精度（mAP≥0.85），并设计多维评估体系验证模型可靠性。

赛道B：物流理赔风险智能识别

技术挑战：

非平衡数据：历史索赔数据中“严重超额”样本占比不足5%，需解决类别不平衡导致的模型偏倚问题。
多源特征关联：需从“索赔差额、运输距离、货物类型”等结构化数据中挖掘隐含风险因子，构建可解释性强的分类模型。
动态阈值划分：风险标签的划分需结合企业成本约束，验证“合理诉求/偏高诉求/严重超额”的决策边界鲁棒性。

二、解决方案核心技术亮点

本套资料为AB题提供全流程闭环技术方案，覆盖数据预处理→特征工程→模型构建→结果分析→可视化输出，核心优势如下：

1. 赛道A：计算机视觉全栈技术链

算法架构：graph LR
A[原始图像] --> B[预处理] --> C[特征融合] --> D[多任务模型]
B --> B1[光照归一化]
B --> B2[噪声滤波]
C --> C1[HOG边缘特征]
C --> C2[ResNet50深层语义]
D --> D1[残损分类: ResNet50+交叉熵损失]
D --> D2[破损定位: YOLOv8+CIoU损失]
D --> D3[类型分割: Mask R-CNN+Dice损失]

核心技术点：

双流特征融合：HOG（手工特征）与ResNet50（深度特征）互补，提升小样本场景下的泛化能力。
轻量化改进：对YOLOv8的Neck层引入GSConv模块，在保持精度（mAP=0.87）的同时，推理速度提升30%。
联合训练策略：通过多任务损失权重动态调整（公式：L_total = 0.6*L_cls + 0.3*L_det + 0.1*L_seg），平衡分类、检测、分割任务性能。

2. 赛道B：数据建模与风险决策

技术架构：graph TD
A[原始数据] --> B[特征工程] --> C[聚类预筛选] --> D[分类模型]
B --> B1[索赔差额分布拟合]
B --> B2[赔付金额-运输成本比值]
B --> B3[货物类型One-Hot编码]
C --> C1[K-means++粗筛异常样本]
D --> D1[随机森林: 重要性分析]
D --> D2[XGBoost: 阈值调优]

核心技术点：

风险特征构造：基于统计学方法构建“超额索赔指数（ECI）”（公式：ECI = (索赔金额 - 行业基准价) / 运输距离），增强特征可解释性。
两阶段建模：

阶段1：K-means++预聚类，分离潜在高风险样本（轮廓系数≥0.65）；
阶段2：XGBoost分类器结合贝叶斯优化（30次迭代），确定最佳分类阈值（F1-score=0.89）。

成本敏感学习：在损失函数中引入类别权重（w = {0:1, 1:2, 2:5}），缓解非平衡数据问题。