事实上某三天我们一直在做数模啊数模。周五早上八点发下的题目有两道, 第一道按晓阳说的话, 就是一看那个大大的圆就不想做, 我觉得这些图弄进电脑真累人, 不想做, 结果 lulu 也不想做, 于是我们用了十五分钟就确定了做 B 题… 嗯, 你要习惯我们的作风, 我们向来是很轻浮的.
话说我觉得 A 题与仿生学是很有关系的, 用两个相机做物体定位实际上就是相当于用人的两眼来做定位, 我们只不过是把头脑的这一过程模型化。如果哪天兴致来的话我会很有精力地去研究它的, 不过目前显然我们缺乏这种精神。
跟他们在一起真的很能锻炼我的粤语口语。三天下来我的粤语竟是大有长进, 坐在前面的师兄竟说我的粤语怎么那么标准。我对粤语的态度一向是喜爱但是极少说, 之前的文章曾有提及过原因。
第一天周五, 凭着一张假条我理所当然地翘了下午的微分方程数值解以及物理课。开学已经三周了, 我竟然一次都没有上过周五的微分方程数值解, 第一周是因为有一个讲座, 第二周是老师跷课, 第三周则是数模请假。现在既然不是势必要跷课, 因此我还是选择请假好点。
时间一晃就到了第三天, 前两天的睡眠时间可真少, 哎呀 lulu 别把我逼急了, 我可是一天需要睡十个小时的。话说回来 lulu 三天总共才睡了 13 个小时… 无比坚强的 superwoman… 其实我跟晓阳最大的愿望是周六做完论文出来, 接着周日照样来实验室, 然后打拳皇…
你别疑惑, 我从来不打拳皇, 无论是拳皇 97 还是拳皇 98 还是拳皇 99 甚至是拳皇 2K, 事实上我也很少玩暴力的游戏。之所以选择打拳皇是因为它可以让键盘发出很大的声响, 然后就可以吵到其他组哈哈哈。你可能还会问, 为什么不打最近风头很劲的劲舞团呢?
额… 套用一句最近风头很劲的句式: 你才打劲舞团, 你全家都打劲舞团…
可惜我们的愿望没有如期达成, 因为我们在周一的早上六点多才把论文弄出来. 不小心看到窗帘外的天空的时候, 我们竟然熬了一个通宵, 从周日的早上八点从宿舍赶到实验室, 到周一的早上九点回到宿舍, 累了最多也就在实验室的桌子上趴一会儿。
或许我们很久都不会有这样的机会在一起这样奋斗了, 在那夜里微微凉的实验室里面。
我想起那凌晨零点的时候实验室里狼吞虎咽的吃夜宵, 尽管我多次声称我要吃烧烤叫外卖, 可是 lulu 只请了我吃饼干, 唉唉;
我想起那凌晨一点的时候微弱的交谈;
我想起凌晨两点的时候撑不住咪了一下眼睛, 好像有半个小时;
我想起凌晨三点的时候去校内网逛逛还说是休息休息, 我前面的师姐还在淘宝或是拍拍看包包呢, 这实在不能怪我… 晓阳更是在那里研究起了他的 x200 笔记本;
我想起凌晨四点实验室里依然的点点敲击键盘的声音, 不得不说, 比玩游戏的声音好听多了;
我想起那凌晨五点的时候整个人想虚脱的想法, 现在熬夜的确不是我所擅长的了, 年纪大了, 身子不如往年那么利索了, 不能跟现在的年轻人比拼了;
我想起早晨六点天微微亮的感觉, 是的, 那种感觉就好像坐了一晚上的火车, 一觉醒来, 列车上正在播放着 “欢迎来到广州, 广州是个历史传统悠久的城市…” 之类的话, 整个人会感觉轻松晒, 我的终点就要到了;
我想起早上七点时候 lulu 还在做最后检查的专注的神情, 尽管我跟晓阳都多次提到算了这样可以了, 我们回去睡觉吧;
我想起早上八点排队打印却不幸弄错排了一次又一次, 怎么就没提醒我要黑白打印呢, 怎么就没提醒我要使用 doc 格式呢;
我想起早上九点的时候一路狂踩车回宿舍睡觉 (lulu 每次在那个斜坡上说我们比赛看谁先到, 我都会很谦虚地承认我输了, 这次当然也不会例外啦, 何况身体这么虚, 想搞出人命咩。
我还记得我们一起走回食堂吃饭的时候对走在我们前面的女生评评点点, 这个 “不好” 的风气的确是晓阳的一向作风, 但他却老是猜错; 我还记得一起吃饭的时候对院里系里的人 “八卦八卦”, 这个还是晓阳的作风, 但是你说跟我和 lulu 一点关系都没有的话那肯定也是大错特错, 被逼迫上的贼船毕竟也是上了贼船。
最后, 我想引用 lulu 写的一封邮件结束掉这篇文章, 她说:“回想一路走来，我们从陌生到熟悉，讨论，吵架，看美女……都是一些值得珍藏的回忆。我永远是三个当中最紧张的一个，在你们身上学会了放松心情。无论这次结果如何，我无愧了。”
附录:(我们论文的摘要)
本文基于合理的假设，首先以培养质量最优为目标建立了优化模型。在收集和筛选数据后，进一步细化并确立了影响学费标准的各个因素。然后采用 BP 神经网络模型得出各因素对学费的影响力，得出专业差别是制定学费标准的最重要指标的结论。最后选取三间大学的专业代入该模型得出这三间大学专业学费的综合评价值。
模型一以学费为变量，以培养质量最优为目标，以教育成本和家庭可支配收入为约束条件建立了优化模型，并给出求解最优学费的方法。该模型采用 logistic 模型描述培养质量和学费的关系，用 SAS 软件对家庭可支配收入进行正态分布拟合，符合实际。但由于数据不足，本模型只作为理论模型，无法求出结果。
模型二细化了影响学费的各因素并给出分析，然后采用归一化和基于工程运用中的 “均值滤波” 法量化数据，建立 BP 神经网络模型，并用 MATLAB 编程求解得到各因素对学费的影响力为：学校办学水平为 0.4311，生均培养成本为 1.3883，国家公共教育经费支出为 1.8585，专业差别为 4.9816，学生需求与预期受益为 1.4381，地域经济状况差异性为 0.9540。该结果通过了数据误差检验，所以结果是有效可靠的。分析结果后得出专业差别是制定学费标准的重要指标，学校办学水平与学费标准的制定相关性低。本文根据各因素差异性挑选了三间院校专业作为评价对象，代入模型二中求得理想学费和综合评价值为：四川大学理学理学学费为 4933.33 元，综合评价值为 0.9973；兰州大学文学理想学费为 5000 元，综合评价值为 0.84；山东大学医学理想学费为 5000 元，综合评价值为 0.80。并结合每间学校的实际情况给出具体原因分析。
最后，本文就模型的结论给有关部门一点意见和建议，并给出了模型优缺点和改进方向。
关键字 优化模型 BP 神经网络模型 综合评价