如下为C君的2023亚太杯数学建模竞赛（亚太赛）选题建议+初步分析：

提示：DS C君认为的难度：C<A<B，开放度：A<B<C。

以下为ABC题选题建议及初步分析：

A题：Image Recognition for Fruit-Picking Robots（水果采摘机器人的图像识别）

A题是图像识别类题目，具体的，我们需要从图像中识别出水果。题目中写了，在复杂、无结构的果园环境中，现有的大多数机器人都无法准确识别障碍物，如叶遮挡、树枝遮挡、果实遮挡、混合遮挡等，如果直接采摘苹果而没有根据实际场景做出准确判断，则有很高的损坏果实的风险，甚至会对采摘手和机械臂造成伤害。这说明，在做识别后，还需进行一定的判断决策，需要针对不同的遮挡情况判断是否需要直接采摘苹果，这需要我们做风险评估模型。

这道题目是典型的图像处理+建模类题目，推荐学过图像处理、深度学习的相关同学选择，最好学过CNN、YOLO这些相关的算法，从而准确地对已标注的水果图像进行特征分析和提取，建立识别率高、速度快、精度高的苹果图像识别模型，并对图像进行数据分析，如自动计算图像中苹果的数量、位置、成熟度、估计苹果的质量等。计算机等相关专业的同学可以选择此题，此题的开放性较低，存在最优解/最优解区间的，难度适中（针对学过的同学来说）。

B题：Microclimate Regulation in Glass Greenhouses玻璃温室的小气候调控

乍一看，这道题目是环境政策类题目，题目说到了，如何对温室风机进行优化，以获得合适的风速和温度，并提高它们的均匀性，是当前玻璃温室设计中需要解决的重要问题。所以这道题目的核心应该也是解决这个问题。

然后题目详细介绍了，玻璃温室的物理特性，在看完题目后，这道题目是明显的物理+建模类题目，通常每次比赛这道题目都是难度偏大的，在这里我只推荐物理、自动化等相关专业同学选择，需要有较高的物理和推导能力，还需要查阅大量文献。这道题目开放度适中，难度较大

C题：The Development Trend of New Energy Electric Vehicles in China中国谈新能源电动汽车的发展趋势

这道题就是很多同学在训练的时候经常做的题目类型了，属于大数据、数据分析类题目，同时也是团队擅长的题目。需要一定的建模能力，和其他赛事赛题类型类似，建议大家（各个专业均可）进行选择。

题目需要对中国新能源电动汽车发展做一定的评价和建模，以及一些关于新能源车的各种相关问题，这道题目的题量还是较大的，和美赛差不多了。要主要的是，这道题目是没有给数据的，需要我们自己去找数据，然后对自己找的数据进行分析，这也加大了一定的工作量和论文间的区分性，建议选题本题的大家，第一天白天重点放在找数据上，这决定了论文和建模的上限，后续我们也会优先对本道题目进行分析。

里方案考虑的因素尽量越多越好，有关指标的定义是关键，大家可以一开始想尽量多的指标，然后在后面可以进行相关性分析等算法，对很多的指标进行降重。

这里推荐的算法为拟合类算法和评价类算法。拟合类推荐：

最小二乘法（Least Squares Method）：通过最小化观测值与拟合曲线之间的差距来进行拟合，适用于线性和非线性问题。

多项式拟合（Polynomial Fitting）：将数据拟合为一个多项式函数，可以通过最小二乘法或牛顿插值法等方法实现。

线性回归（Linear Regression）：通过拟合一个线性模型来描述观测值与预测变量之间的关系，可以使用最小二乘法来求解模型参数。

非线性回归（Nonlinear Regression）：通过拟合一个非线性模型来描述观测值与预测变量之间的关系，通常需要使用迭代优化算法进行求解，如Levenberg-Marquardt算法。

曲线拟合（Curve Fitting）：将数据拟合为一条曲线，可以使用多种拟合函数，如指数函数、对数函数、幂函数等。

插值法（Interpolation）：通过已知数据点之间的插值来估计未知数据点的值，常见的插值方法有拉格朗日插值、牛顿插值、样条插值等。

核函数回归（Kernel Regression）：通过使用核函数对数据进行加权平滑处理，来实现对非线性关系的拟合。

非参数回归（Nonparametric Regression）：不依赖于事先设定的函数形式，而是根据数据的分布进行拟合，常见的方法有局部加权回归、核密度估计等。评价类算法，比如灰色综合评价法、模糊综合评价法对各个指标建立联系。

有几问和时间序列相关，所以推荐大家使用一些时间序列算法，比如ARIMA等。

由于这篇是选题建议，详细思路可以看我的后续文章/视频。就不赘述了。数据集怎么分析，可视化代码什么的，后续会更新。这道题目开放度较高，难度较易，是本次比赛获奖的首选题目。推荐所有专业同学选择门槛较低且开放度也相对较高。

其中各题目思路、代码、讲解视频、论文及其他相关内容，可以点击下方群名片哦！