在数学建模比赛中，快速准确地理解问题、分析数据并生成解决方案是获胜的关键。这个辅助分析程序，旨在帮助参赛者高效完成从问题识别。
通过数个版本迭代和实际测试，输出报告的推荐解题模型与往届优秀论文使用的模型相似度超90%以上
以下是程序的核心模块及其工作流程介绍：
一、程序整体架构
程序基于Python开发，采用面向对象的设计模式，分为以下几个核心模块：
- 配置模块（Config）：存储API设置、请求限制等参数
- 日志模块（Logging）：记录程序运行过程中的关键信息和错误
- API客户端（APIClient）：负责与外部AI API进行通信
- 文档处理器（DocumentProcessor）：解析输入文档，提取问题文本和数据
- 问题分析器（ProblemAnalyzer）：调用AI API分析问题，生成解决方案建议
- 报告生成器（ReportGenerator）：将分析结果整理成结构化的报告
- 主程序（Main）：协调各模块工作，处理命令行参数
二、模块详细流程
（一）配置模块（Config）
- 功能：存储程序运行所需的配置信息，包括API端点、密钥、模型名称、请求频率限制等
- 流程：
- 定义API设置，包括不同平台（讯飞、SCNet、智谱）的端点、密钥和模型
- 设置请求频率限制（每分钟请求次数）和超时时间
- 定义最大重试次数，确保在网络不稳定时仍能可靠获取结果
（二）日志模块（Logging）
- 功能：记录程序运行过程中的关键信息、警告和错误，便于调试和问题追踪
- 流程：
- 配置日志级别（INFO/DEBUG）
- 设置日志格式，包括时间戳、日志级别和消息内容
- 同时将日志输出到控制台和文件（
modeling.log）
（三）API客户端（APIClient）
- 功能：封装与外部AI API的通信逻辑，发送请求并接收响应
- 流程：
- 根据平台配置准备请求头和请求体
- 使用会话（
requests.Session）发送POST请求 - 处理响应，解析JSON格式的结果
- 在发生错误时记录详细信息，并根据配置进行重试
（四）文档处理器（DocumentProcessor）
- 功能：解析各种格式的输入文档，提取问题文本和数据集
- 流程：
- 根据文件扩展名判断文件类型（PDF、Excel、TXT）
- 使用相应的解析器提取文本内容或数据
- 清理文本中的噪声（如多余空行、控制字符）
- 对Excel文件进行特殊处理，提取各工作表的数据并进行预清理
（五）问题分析器（ProblemAnalyzer）
- 功能：调用AI API分析问题，生成解决方案建议
- 流程：
- 从问题文本中识别出具体问题（支持多种编号格式）
- 检测问题所属领域（物理、化学、生物、工程、社会科学）
- 构建领域特化的提示词，发送给AI API
- 解析AI返回的分析结果，提取关键信息（问题类型、关键变量、推荐模型等）
（六）报告生成器（ReportGenerator）
- 功能：将分析结果整理成结构化的报告
- 流程：
- 生成报告标题和生成时间
- 概述数据集的基本统计信息
- 按问题编号逐一展示分析结果，包括：
- 问题所属领域
- 问题类型
- 关键变量
- 推荐模型
- 详细分析内容
- 将报告保存为Markdown格式文件
（七）主程序（Main）
- 功能：程序入口，协调各模块工作
- 流程：
- 解析命令行参数，获取输入文件路径和输出报告路径
- 配置日志级别
- 检查输入文件是否存在
- 调用文档处理器提取问题文本和数据集
- 调用问题分析器分析问题
- 调用报告生成器生成最终报告
三、程序优势
- 自动化程度高：从文档解析到报告生成全流程自动化，大大节省时间
- 支持多种文件格式：兼容PDF、Excel和TXT等常见文档格式
- 智能问题识别：能够准确识别文档中的问题，避免误识别标题或其他无关内容
- 领域特化分析：根据问题所属领域提供针对性的分析建议
- 结构化报告输出：生成的报告格式规范，内容完整，便于直接使用
四、应用场景
本程序特别适合用于数学建模比赛（如数维杯、美赛等）的准备和解答过程。参赛者可以快速理解题目要求，获取数据分析和模型构建的建议，从而将更多精力集中在核心建模工作上
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