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[学科前沿] 全国建模题目已出,你来选选哪题适合下手 [推广有奖]

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小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与视觉刺激之间的关系研究

人类脑计划(Human Brain Project, HBP)是继人类基因组计划之后,又一国际性科研计划,其核心是神经信息学(Neuroinformatics)。该研究旨在努力探究数十亿个神经元的信息,以期对知觉、行动以及意识等有更进一步的了解。科学家们预期这是一条开发新技术的好途径,由此可能进一步认识像老年痴呆和帕金森综合症等疾病,有望为各种精神疾病研究出新的治疗方法。此外,该计划还可以更好地为人工智能服务。目前该计划已经取得一定进展,例如在2014年足球世界杯巴西开幕式上,脊髓损伤患者开球就是利用了美国杜克大学的神经生物学家、大脑-计算机界面研究的先驱、巴西人Miguel Nicolelis开发的一种由大脑脑电波控制的外骨骼系统。它既是人类脑计划的结晶,也是2014年Nature十大科学展望领域之一神经科学的代表性成就。
1. 脑电波介绍
脑是支配人和高级动物活动的司令部和信息中心,神经系统承担着感受外界刺激,产生、处理、传导和整合信号,实现各种认知活动(如知觉、学习、记忆、情绪、语言、意思和思维等),以及运动控制等众多功能。神经系统的基本结构单元是神经元,其放电活动涉及复杂的物理化学过程,表现出丰富的非线性动力学行为。神经系统整体可视为由数目众多的神经元组成的庞大而复杂的信息网络,通过对信息的处理、编码、整合,转变为传出冲动,从而联络和调节机体的各系统和器官的功能。神经元对信息的处理和加工是神经元集群共同完成的,而神经元集群的同步形成较强的电信号就是脑电波。
脑电波(Electroencephalogram,EEG)是大脑在活动时,脑皮质细胞群之间形成电位差,从而在大脑皮质的细胞外产生电流。它们是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,将大脑活动时这种电波的变化记录下来就得到脑电图。
2. 脑电波的应用
脑电波或脑电图是一种比较敏感的客观指标,不仅用于脑科学的基础理论研究,而且更重要的在于临床实践的应用。事实上,脑电波是诊断癫痫的重要依据,而且对于各种颅内病变,如脑中风、脑炎、脑瘤、代谢性脑病变等的诊断,亦有很大帮助。脑疾病的诊断主要是从脑电波的异常入手,结合临床,对颅内病变进行定位。
另外,脑电波也是人们思维活动的体现。人的大脑是由数以万计的神经交错构成的。神经相互作用时,脑电波模式就是思维状态。人的大脑平均每天产生7万个想法,而且每次神经活动时都会产生轻微的放电。单个神经产生的放电很难从头皮外测量到,但是许多神经共同放电产生的集体电波是可以通过脑电波技术测量到的。因此,我们测量得到的脑电波是由许多神经共同放电产生的集体神经活动决定的。经过近一个世纪的科学实验,神经系统科学领域的专家们已经发现了大脑中控制具体活动的部位。如控制四肢的区域位于大脑的顶部。而负责视力的区域位于大脑的后部。从进化论角度看,大多数动物的大脑也具备这些功能。所以在研究人脑思维时,可以借助于动物实验。
尽管我们知道大脑意识和神经冲动的基础都是电信号,这些电信号是如何精确表达一连串复杂动作一直为科学家所热衷。一旦解析出这种信息密码就可以实现人机互动,甚至用电脑控制动物的行为。Miguel Nicolelis[1]在2011年10月完成了一个猕猴意识控制机械臂的试验。他们将一特殊装置的电极放置到猕猴大脑的运动皮质区和躯体感受皮质区,前者是发出运动信号的区域,后者负责身体其他部分传来的信息。该试验的目标是为瘫痪病人设计可以由大脑控制义肢行为的装置。
该领域的研究目前处于起步阶段,特别是关于人脑的研究,远没有达到实际应用的阶段。所以进行脑电波分析的基础研究具有重要意义。由于人脑的复杂性,在研究脑电波形成机理时,科学工作者大多采用动物实验,比如小鼠等。
一般认为δ波是由大脑皮层和丘脑之间的内在网络所产生的。Ito等人今年4月在“Nature Communication”上发表论文“Whisker barrel cortex deltaoscillations and gamma power in the awake mouse are linked to respiration”[2],他们在对小鼠进行的研究中,发现δ波段的峰值震荡与清醒状态下的小鼠晶须桶状皮层局部场电位的活动被呼吸锁相(delta band oscillation in spikeand local field potential activity in the whisker barrel cortex of awake miceis phase locked to respiration)。这也许表明δ波段可能与呼吸有关。(注:锁相是使被控振荡器的相位受标准信号或外来信号控制的一种技术。用来实现与外来信号相位同步,或跟踪外来信号的频率或相位)
此外,大量研究都表明脑电波信号与动物的认知等功能活动有关[3]。
3. 问题的难点
与脑电波对颅内病变诊断不同的是,利用脑电波分析人(动物)的行为与脑电波之间的关系,并反过来通过脑电波确定或引导人的行为,具有更大的挑战性。脑电波信号是无数神经放电的混合,我们不可能也没有必要将单个神经放电分离出来。宏观意义上,控制某个特定行为或想法的脑电波是一系列众多神经放电的迭加。而我们测量所得到的脑电波信号又是由许许多多构成不同想法和控制行为的脑信号合成的。研究表明这些信号的强弱差别很大。在实现人机交互时,我们也许只关注若干个行为或思想,而对应的脑电波可能很弱。这在信号处理领域,相当于弱信号检测。在数学领域,这可能属于不适定的反问题。显然只有将脑电波信号很好地分离才能从中确定某种脑电波与某种行为相对应。这也可以理解为盲源分离或半盲信号分离问题。但通常的盲源分离技术在这里很难奏效,或误差太大,因为脑电波这一混合信号是由尺度差异很大的信号所构成的。
4. 具体问题描述
脑电波来自于大脑内部,一般认为大脑在活动时,脑皮质细胞群之间就会形成电位差,从而在大脑皮质的细胞外产生电流。它是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。而局部场电位(Local Field Potential, LFP)则反映来自神经元网络局部神经核团的活动状态,它也是一种神经集合的协同行为。所以LFP信号是脑内某局部大量神经元树突电位和的综合反映。
LFP可能与大脑对行为的控制有关,如呼吸及视觉刺激等。对应于不同行为或思维的脑电波,我们称之为脑电波成份。事实上,当一个人面对一个物品或需要拿起一个物品时,我们希望知道对应脑电波的反应,即该脑电波成份。该工作具有深远意义,如果能分离出与行为相关联的脑电波,将有助于对大脑疾病的诊断及脑中风病人的生活自理。由于人的大脑非常复杂,研究人的思维也相对困难。为了容易建立脑电波与行为之间的关系模型,这里我们选取的研究对象为小白鼠。
我们感兴趣的是:
(1) 视觉感受区的局部电位是否有规律性的变化?与呼吸曲线的周期性之间是否有联系?
(2) 视觉感受区的局部电位是否与视觉刺激相关?具体的联系是什么?
为了建立模型,我们提供的数据包括两方面:(1)睡眠状态下;(2)清醒状态下:(a)没有视觉刺激;(b)有视觉刺激。

2014年全国研究生数学建模竞赛B题
机动目标的跟踪与反跟踪
目标跟踪是指根据传感器(如雷达等)所获得的对目标的测量信息,连续地对目标的运动状态进行估计,进而获取目标的运动态势及意图。目标跟踪理论在军、民用领域都有重要的应用价值。在军用领域,目标跟踪是情报搜集、战场监视、火力控制、态势估计和威胁评估的基础;在民用领域,目标跟踪被广泛应用于空中交通管制,目标导航以及机器人的道路规划等行业。
目标机动是指目标的速度大小和方向在短时间内发生变化,通常采用加速度作为衡量指标。目标机动与目标跟踪是“矛”与“盾”的关系。随着估计理论的日趋成熟及平台能力提升,目标作常规的匀速或者匀加速直线运动时的跟踪问题已经得到很好的解决。但被跟踪目标为了提高自身的生存能力,通常在被雷达锁定情况下会作规避的机动动作或者释放干扰力图摆脱跟踪,前者主要通过自身运动状态的快速变化导致雷达跟踪器精度变差甚至丢失跟踪目标,后者则通过制造假目标掩护自身,因此引入了在目标进行机动时雷达如何准确跟踪的问题。
机动目标跟踪的难点在于以下几个方面:(1) 描述目标运动的模型[1,2]即目标的状态方程难于准确建立。通常情况下跟踪的目标都是非合作目标,目标的速度大小和方向如何变化难于准确描述;(2) 传感器自身测量精度有限加之外界干扰,传感器获得的测量信息[3]如距离、角度等包含一定的随机误差,用于描述传感器获得测量信息能力的测量方程难于完全准确反映真实目标的运动特征;(3) 当存在多个机动目标时,除了要解决(1)、(2)两个问题外,还需要解决测量信息属于哪个目标的问题,即数据关联。在一定的测量精度下,目标之间难于分辨,甚至当两个目标距离很近的时候,传感器往往只能获得一个目标的测量信息。由于以上多个挑战因素以及目标机动在战术上主动的优势,机动目标跟踪已成为近年来跟踪理论研究的热点和难点。
不同类型目标的机动能力不同。通常情况下战斗机的飞行速度在100~400m/s,机动半径在1km以上,机动大小一般在10个g以内,而导弹目标机动,加速度最大可达到几十个g,因此在对机动目标跟踪时,必须根据不同的目标类型选择相应的跟踪模型。
目标跟踪处理流程[4,5]通常可分为航迹起始、点迹航迹关联(数据关联)[6-8]、航迹滤波[9-18]等步骤。如果某个时刻某雷达站(可以是运动的)接收到空间某点反射回来的电磁波,它将记录下有关的数据,并进行计算,得到包括目标相对于雷达站的距离、方位角和俯仰角等信息。航迹即雷达站在接收到某一检测目标陆续反射回来的电磁波后记录、计算检测目标所处的一系列空中位置而形成的离散点列.航迹起始即通过一定的逻辑快速确定单个或者多个离散点序列是某一目标在某段时间内首先被检测到的位置.点迹航迹关联也称同一性识别,即依据一定的准则确定雷达站多个回波数据(点迹)中哪几部分数据是来自同一个检测目标(航迹).航迹滤波是指利用关联上的点迹测量信息采用线性或者非线性估计方法(如卡尔曼滤波、拟合等)提取所需目标状态信息,通常包括预测和更新两个步骤。预测步骤主要采用目标的状态方程获得对应时刻(被该目标关联上的点迹时间)目标状态和协方差预测信息;更新步骤则利用关联点迹的测量信息修正目标的预测状态和预测协方差。
现有3组机动目标的测量数据,数据分别包含在Data1.txt,Data2.txt,Data3.txt文件中,其中Data1.txt为多个雷达站在不完全相同时刻获得的单个机动目标的测量数据,Data2.txt为某个雷达站获得的两个机动目标的测量数据,Data3.txt为某个雷达站获得的空间目标的测量数据。

请完成以下问题:
1. 根据附件中的Data1.txt数据,分析目标机动发生的时间范围,并统计目标加速度的大小和方向。建立对该目标的跟踪模型,并利用多个雷达的测量数据估计出目标的航迹。鼓励在线跟踪。

2.附件中的Data2.txt数据对应两个目标的实际检飞考核的飞行包线(检飞:军队根据国家军标规则设定特定的飞行路线用于考核雷达的各项性能指标,因此包线是有实战意义的)。请完成各目标的数据关联,形成相应的航迹,并阐明你们所采用或制定的准则(鼓励创新)。如果用序贯实时的方法实现更具有意义。若出现雷达一段时间只有一个回波点迹的状况,怎样使得航迹不丢失?请给出处理结果。

3. 根据附件中Data3.txt的数据,分析空间目标的机动变化规律(目标加速度随时间变化)。若采用第1问的跟踪模型进行处理,结果会有哪些变化?

4. 请对第3问的目标轨迹进行实时预测,估计该目标的着落点的坐标,给出详细结果,并分析算法复杂度。

5. Data2.txt数据中的两个目标已被雷达锁定跟踪。在目标能够及时了解是否被跟踪,并已知雷达的测量精度为雷达波束宽度为3°,即在以雷达为锥顶,雷达与目标连线为轴,半顶角为1.5°的圆锥内的目标均能被探测到;雷达前后两次扫描时间间隔最小为0.5s。为应对你们的跟踪模型,目标应该采用怎样的有利于逃逸的策略与方案?反之为了保持对目标的跟踪,跟踪策略又应该如何相应地变换?

第十一届全国研究生数学建模竞赛C题
无线通信中的快时变信道建模
一、背景介绍
1.基本模型
宽带移动通信传输正在改变着人们的生活,更为快速和准确的传递信息是其基本需求。据预测,到2020年,数以千亿的“物”,包括汽车、计量表、医疗设备和家电等都将连入移动通信网络,人们的移动数字生活也将更加美好。由于移动通信网络连接环境复杂多变,对实现高速宽带数据传递提出了更高的要求和挑战。例如,高速铁路和高速公路的开通和应用,使未来移动通信系统面临高速移动环境,而在高速移动环境下,无线通信信道会发生快速变化,若不能适应这种变化,通信系统性能将会受到严重影响,极大降低信息传输的速度和质量。分析现有通信模型的不足,建立新的数学模型,对提升信道容量、增加信息传输速率和降低误码率会有很好的促进作用。
二、请研究的几个问题
在上述提供的背景材料以及自行查阅相关文献资料的基础上,请你们的团队探索研究下列问题。要求写出建模的过程及所用算法说明,并附上所用的程序(C/C++/Java/Matlab等)。
1. 数据文件1给出了某信道的测试参数(运动速度180Km/h,载波频率3GHz,信道采样频率200KHz),请建立数学模型,在保持一定的准确度的情况下,把测试数据中的部分数据通过所建模型计算获得,从而减少实际数据的测试量(即利用部分测试数据通过所建模型预测整体数据,实测数据量越少越好)。用图表方式展示原始数据与计算结果的误差,并分析模型所用算法的复杂度。
2.多普勒效应引起信道的变化,在载波频率一定的情况下,变化的程度与相对速度有关[3] [4]。数据文件2、3、4分别是载波频率为3GHz时,信道在不同速度90Km/h、360Km/h、450Km/h时的测试数据(信道采样频率是200KHz)。请对这些数据进行分析,探索运动速度对第一问你们所建模型准确度影响的规律。
在通信研究过程中经常会采用仿真的方法产生信道数据,如果多径衰落信道相互独立,幅度服从瑞利(Rayleigh)分布,相位服从均匀分布[5],如何对多径时变传输信道建模?信道相关的参数(多径数、多径延迟、多径衰减增益等)可参见文献[6]附录B(见附件)。描述信道建模的过程,并利用所建信道模型产生的仿真数据,验证前面你们所建模型在减少测试数据方面的效果。
3.在一个通信系统中,为适应无线信道的特点,信号在信道传输过程中还涉及到数字调制和解调过程[3] [4],在信道传输前,在调制过程中二进制序列信号要调制为复数序列,以适合无线信道传输。常用的数字调制方式有QAM调制,可以用星座图直观表示。

2014年全国研究生数学建模竞赛D题
人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究

据相关资料显示,人体需要的营养素主要有蛋白质、脂肪、维生素、矿物质、糖和水。其中维生素对于维持人体新陈代谢的生理功能是不可或缺的,多达30余种,分为脂溶性维生素(如维生素A、D、E、K等)和水溶性维生素(如维生素B1、B2、B6、B12、C等)。矿物质无机盐等亦是构成人体的重要成分,约占人体体重的5%,主要有钙、钾、硫等以及微量元素铁、锌等。另外适量地补充膳食纤维对促进良好的消化和排泄固体废物有着举足轻重的作用。
水果和蔬菜是重要的农产品,主要为人体提供矿物质、维生素、膳食纤维。近年来,中国水果和蔬菜种植面积和产量迅速增长,水果和蔬菜品种也日益丰富,中国居民生活水平不断提高,人们对人体营养均衡的意识也有所增强。然而多数中国居民喜食、饱食、偏食、忽视人体健康所需的营养均衡的传统饮食习惯尚未根本扭转,这就使得我国的果蔬消费(品种和数量)在满足居民身体健康所需均衡营养的意义下,近乎盲目无序,进而影响到果蔬生产。
因此,预测我国果蔬的消费与生产趋势,科学地规划与调整我国果蔬的中长期的种植模式,具有重要的战略意义。为此请你们协助完成以下几项任务:
第一,科学决策的基础是比较准确地掌握情况。但我国蔬菜和水果品种繁多,无论是中国官方公布的数据还是世界粮农组织(FAO)、美国农业部(USDA)等发布的数据均不完整,缺失较为普遍,而且品种、口径不一。我们既不可能也没有必要了解全部数据,对这样的宏观问题,恰当的方法是选取主要的水果和蔬菜品种进行研究。因此,要求主要的水果、蔬菜品种不仅总计产量应分别超过它们各自总产量的90%,而且这部分品种所蕴含营养素无论在成分上还是在含量上都满足研究的需要。请你们运用数学手段从附件表格中筛选出主要的水果和蔬菜品种,并尝试用多种方法建立数学模型对其消费量进行估计,研究其发展趋势。
第二、摸清我国居民矿物质、维生素、膳食纤维等营养素摄入现状。请结合为保障人体健康所需要的各种营养成分的范围(见附件和参考文献)和前面预测的人均消费结果,评价中国居民目前矿物质、维生素、膳食纤维等营养的年摄入水平是否合理。按照水果和蔬菜近期的消费趋势,至2020年,中国居民的人体营养健康状况是趋于好转还是恶化?请给出支持你们结论的充分依据。
第三,不同的蔬菜、水果尽管各种营养素含量各不相同,但营养素的种类大致相近,存在着食用功能的相似性。所以,水果与水果之间、蔬菜与蔬菜之间、水果与蔬菜之间从营养学角度在一定程度上可以相互替代、相互补充。由于每种蔬菜、水果所含有的维生素、矿物质、膳食纤维成分、含量不尽相同,价格也有差异,因而在保证营养均衡满足健康需要条件下,如何选择消费产品是个普遍的问题。请你们为当今中国居民(可以分区域分季节)提供主要的水果和蔬菜产品的按年度合理人均消费量,使人们能够以较低的购买成本(假定各品种价格按照原有趋势合理变动)满足自身的营养健康需要。
第四,为实现人体营养均衡满足健康需要,国家可能需要对水果和蔬菜各品种的生产规模做出战略性调整。一方面国家要考虑到居民人体的营养均衡,并使营养摄入量尽量在合理范围内;另一方面也要顾及居民的购买成本,使其购买成本尽量的低;同时还要使种植者能够尽量获得较大收益;而且,作为国家宏观战略,还要考虑进出口贸易、土地面积等其他因素。请你们基于上述考虑,建立数学模型重新计算中国居民主要的水果和蔬菜产品的按年度合理人均消费量,并给出到2020年我国水果和蔬菜产品生产的调整战略。
第五,结合前面的研究结论,给相关部门提供1000字左右的政策建议。

数据说明:
1.为了保持中国居民生产、消费等数据的一致性,建议以一种数据库为主,其他数据库作为参考进行数据收集、矫正和整理。当某些数据收集困难时,可用相关数据替代,但要阐述替代的合理性。
2.中国居民膳食营养素参考摄入量表见数据文件夹。
3. 蔬菜类、水果类营养成分表见数据文件夹。

2014年全国研究生数学建模竞赛E题
乘用车物流运输计划问题

整车物流指的是按照客户订单对整车快速配送的全过程。随着我国汽车工业的高速发展,整车物流量,特别是乘用车的整车物流量迅速增长。乘用车生产厂家根据全国客户的购车订单,向物流公司下达运输乘用车到全国各地的任务,物流公司则根据下达的任务制定运输计划并配送这批乘用车。为此,物流公司首先要从他们当时可以调用的“轿运车”中选择出若干辆轿运车,进而给出其中每一辆轿运车上乘用车的装载方案和目的地,以保证运输任务的完成。“轿运车”是通过公路来运输乘用车整车的专用运输车,根据型号的不同有单层和双层两种类型,由于单层轿运车实际中很少使用,本题仅考虑双层轿运车。双层轿运车又分为三种子型:上下层各装载1列乘用车,故记为1-1型(图1);下、上层分别装载1、2列,记为1-2型(图2);上、下层各装载2列,记为2-2型(图3),每辆轿运车可以装载乘用车的最大数量在6到27辆之间。
在确保完成运输任务的前提下,物流公司追求降低运输成本。但由于轿运车、乘用车有多种规格等原因,当前很多物流公司在制定运输计划时主要依赖调度人员的经验,在面对复杂的运输任务时,往往效率低下,而且运输成本不尽理想。请你们为物流公司建立数学模型,给出通用算法和程序(评审时要查)。
装载具体要求如下:每种轿运车上、下层装载区域均可等价看成长方形,各列乘用车均纵向摆放,相邻乘用车之间纵向及横向的安全车距均至少为0.1米,下层力争装满,上层两列力求对称,以保证轿运车行驶平稳。受层高限制,高度超过1.7米的乘用车只能装在1-1、1-2型下层。轿运车、乘用车规格(第五问见附件)如下:
乘用车型号 长度(米) 宽度(米) 高度(米)
Ⅰ 4.61 1.7 1.51
Ⅱ 3.615 1.605 1.394
Ⅲ 4.63 1.785 1.77
表1 乘用车规格
轿运车类型 上下层长度(米) 上层宽度(米) 下层宽度(米)
1-1 19 2.7 2.7
1-2 24.3 3.5 2.7
表2 轿运车规格

整车物流的运输成本计算较为繁杂,这里简化为:影响成本高低的首先是轿运车使用数量;其次,在轿运车使用数量相同情况下,1-1型轿运车的使用成本较低,2-2型较高,1-2型略低于前两者的平均值,但物流公司1-2型轿运车拥有量小,为方便后续任务安排,每次1-2型轿运车使用量不超过1-1型轿运车使用量的20%;再次,在轿运车使用数量及型号均相同情况下,行驶里程短的成本低,注意因为该物流公司是全国性公司,在各地均会有整车物流业务,所以轿运车到达目的地后原地待命,无须放空返回。最后每次卸车成本几乎可以忽略。
请为物流公司安排以下五次运输,制定详细计划,含所需要各种类型轿运车的数量、每辆轿运车的乘用车装载方案、行车路线。(前三问目的地只有一个,可提供一个通用程序;后两问也要给出启发式算法的程序,优化模型则更佳):
1. 物流公司要运输Ⅰ车型的乘用车100辆及Ⅱ车型的乘用车68辆。
2. 物流公司要运输Ⅱ车型的乘用车72辆及Ⅲ车型的乘用车52辆。
3. 物流公司要运输Ⅰ车型的乘用车156辆、Ⅱ车型的乘用车102辆及Ⅲ车型的乘用车39辆。
4. 物流公司要运输166辆Ⅰ车型的乘用车(其中目的地是A、B、C、D的
分别为42、50、33、41辆)和78辆Ⅱ车型的乘用车(其中目的地是A、C的,分别为31、47辆),具体路线见图4,各段长度:OD=160,DC=76,DA=200,DB=120,BE=104,AE=60。


5. 附件的表1给出了物流公司需要运输的乘用车类型(含序号)、尺寸大小、数量和目的地,附件的表2给出可以调用的轿运车类型(含序号)、数量和装载区域大小(表里数据是下层装载区域的长和宽, 1-1型及2-2型轿运车上、下层装载区域相同;1-2型轿运车上、下层装载区域长度相同,但上层比下层宽0.8米。此外2-2型轿运车因为层高较低,上、下层均不能装载高度超过1.7米的乘用车。
因为第五问的装载、运输方案太多,提醒研究生,再找最优解是不切实际的,可以改用启发式算法,就是类似有经验的调度人员的思想去安排任务,简化目标函数为容易求解,并且得到原来问题可能比较好的解。为此目标的简化一定要做到具体问题具体分析,洞察问题的主要矛盾或关键。一定要开阔思路,大胆创新。其实一般情况可行解容易获得,不断设法改进可行解也是常用方法。最后自行设计运输方案的表达。


注:程序可执行文件的电子版名:e队号.exe,如果无法用一个程序来完成,
可以分几个程序,但应详细说明使用方法与步骤,最初可执行文件输入接口为EXCEL文件,见表3;最后可执行文件输出格式是一个EXCEL文件,具体字段内容见表4。最后统计各型号轿运车使用数量(仍然按轿用车的序号顺序排列,没有使用的类型记为0),单列一个EXCEL文件。

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lyx_haha 发表于 2014-9-20 16:00:06 |只看作者 |坛友微信交流群
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fantuanxiaot 发表于 2014-9-21 09:52:37 |只看作者 |坛友微信交流群
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mathecon74 发表于 2014-9-21 10:06:58 |只看作者 |坛友微信交流群
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deng203 发表于 2014-9-21 13:04:54 |只看作者 |坛友微信交流群
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fantuanxiaot 发表于 2014-9-21 09:52
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feig 发表于 2014-9-21 14:22:14 |只看作者 |坛友微信交流群
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fantuanxiaot 发表于 2014-9-21 14:24:53 |只看作者 |坛友微信交流群
胖胖小龟宝 发表于 2014-9-21 13:50
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凤凰天马 发表于 2014-9-21 14:31:03 |只看作者 |坛友微信交流群
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