1. 本选题研究的目的及意义
随着大数据时代的到来，数学建模作为一种重要的分析工具，被广泛应用于各个领域，例如科学研究、工程应用以及社会生活等方面。
然而，传统的数学建模方法通常依赖于专家经验和大量数据，存在建模过程繁琐、效率低下以及难以处理小样本数据等问题。
因此，如何构建高效、自动化的数学建模系统，尤其是在面对小样本数据时，成为了当前研究的热点和难点。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在数学建模和自动建模领域展开了大量研究，并取得了丰硕的成果。
国内学者在数学建模方面做了大量研究，例如，XX学者[1]提出了一种基于XX算法的数学建模方法，该方法有效提高了模型的精度和效率。
YY学者[2]针对XX问题，构建了一种XX模型，并成功应用于XX领域。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.研究多元非线性回归模型在数学建模中的应用：分析多元非线性回归模型的特点和适用范围，研究其在数学建模中的应用方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解数学建模、自动建模、小样本学习、多元非线性回归等领域的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.系统需求分析阶段：分析小样本数学自动建模系统的功能需求、性能需求和数据需求，为系统的设计和实现奠定基础。
3.多元非线性回归模型构建阶段：研究多元非线性回归模型的基本原理、参数估计方法和模型检验方法，并针对小样本数据的特点，研究相应的模型构建和优化方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.方法创新：将多元非线性回归方法与小样本学习技术相结合，探索构建高精度、强泛化能力的小样本数学自动建模方法，为解决小样本数据建模难题提供新的思路。
2.技术创新：研究适用于多元非线性回归模型的数据预处理、数据增强和模型训练技术，提高模型在小样本数据上的建模精度和泛化性能，推动数学建模与人工智能技术的融合发展。
3.应用创新：设计并实现一套功能完善、性能优良的小样本数学自动建模系统，并通过实际案例验证系统的有效性和实用性，为科学研究、工程应用以及社会生活等领域提供高效、便捷的数学建模工具。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈跃,曾文华,李兵.面向小样本数据的迁移学习研究进展[J].计算机工程与应用,2021,57(12):13-27.
2.郭子荣,冯冬芹,刘丽.基于集成学习的小样本数据分类方法研究综述[J].计算机科学,2021,48(S1):23-29 36.
3.杨建忠,刘宏,张鹏.基于小样本数据的设备故障诊断方法综述[J].仪器仪表学报,2021,42(09):1953-1965.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
