数学建模美赛常用
的模型英文对照
·缺失值处理 Missing value processing：
插值填补（Interpolation filling）
多重填补（Multiple filling）
算法填补（Miceforest）
·异常值处理Outlier processing：
直接剔除（Direct culling）
3σ盖帽法（Three sigma capping method）
四分位点法（Quartile point method）
绝对中位差算法（Absolute median difference algorithm)
·特征选择（Feature selection）:
方差选择法(Variance selection method)
剔除方差小于某一阈值的列(Remove columns whose variance is less than a certain threshold)
树模型选择法(Tree model selection method)
·Autoencoder自编码器
降维方法（Descending dimension method ）
PCA降维（PCA dimensional reduction)
·分类模型（Classification model）:
Logistic分类
决策树（Decision Tree)
随机森林（Random forest)
SVM支持向量机(Support Vector Machine)
Xgboost分类
神经网络分类（Neural network classification）
·回归模型（Regression models）:
高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR)
Xgboost回归
线性回归(Linear regression)
神经网络回归（Neural network Regression ）
·聚类（Clustering model）:
谱聚类（Spectral clustering)
k-means++clustering
层次聚类（Hierarchical clustering)
DBSCAN密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise )
·时间序列预测（Time series forecasting）:
长短期记忆神经网络( Long Short Term Memory Neural networks，LSTM）
循环神经网络 (Recurrent Neural Network，RNN）
ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model)
SARIMA ( Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model)
·关联规则挖掘（Association rule mining):
Apriori
FP-Growth算法algorithm
·Logistic模型：
传染病模型Mathematical models of epidemic diseases（如SI、SIR、SIRS
SEIR 模型）
人口增长模型（Population growth model)
·优化模型（Optimization model）：
作业车间调度问题（Job Shop Scheduling, JSP)
TSP问题（Travelling Salesman Problem)
装箱问题（Bin-packing problem)
选址问题（Location problem）
最短路问题（Shortest path problem）
多目标规划MOP(Multi-objective programming)
·综合评价模型(Comprehensive evaluation model):
TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )
层次分析法（Analytic Hierarchy Process）
秩和比法（Rank-sum ratio，RSR）
灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA)
熵权法（The entropy weight method，EWM)
·常用算法(Common algorithms):
解决优化模型的算法（Algorithm to solve the optimization model)
模拟退火算法（Simulated Annealing，SA)
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）
人工鱼群算法（Artificial fish swarms algorithm，AFSA)
梯度下降（Gradient Descent)
反向传播算法（Backpropagation algorithm ）
龙格一库塔法（Runge-Kutta methods)
谱聚类（Spectral clustering)
k-means++clustering
层次聚类（Hierarchical clustering)
DBSCAN密度聚类(Density-Based SpatialClustering of Applications with Noise）
序列（Sequence)
递归(Recursion)
递归神经网络（Recursive neural network)
双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)
图灵完备(Turing completeness)
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN)
隐含层（hidden layer)
时间步（time-step)
归一化指数函数(softmax function)
监督学习（supervised learning)
非监督学习（unsupervised learning)
梯度消失（gradient vanishing)
梯度爆炸（gradient explosion)
权重初始化（weight initialization)
激活函数(Activation Function)
Tanh 激活函数又叫作双曲正切激活函数（hyperbolic tangent activation function)
ReLU函数又称为修正线性单元 (Rectified Linear Unit)
预训练模型(Pre-train Model)
语言模型（LM:Language Model)
自回归（AR: Auto-Regressive)
自编码（AE: Auto-Encoding)
卷积神经网络中提及的神经认知机（neocognitron)
卷积神经网络中卷积层(convolution layer）
池化层（pooling layer)
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM)
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD)
反向传播算法(Back-Propagation,BP)
偏差量（bias vector)
神经元（neuron)
感受野(receptive field)
非线性偏微分方程(Nonlinear partial differential equation)
扩散方程（Diffusion Equation)
方程(equation)
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