数学建模算法与应用

liyan1259

《数学建模算法与应用》主要内容简介：作者司守奎、孙玺菁根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写《数学建模算法与应用》系统全面，各章节相对独立。《数学建模算法与应用》所选案例具有代表性，注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用，既注重算法原理的通俗性，也注重算法应用的实现性，克服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困难。《数学建模算法与应用》所有例题均配有madab或lingo源程序，程序设计简单精炼，思路清晰，注释详尽，灵活应用Matlab工具箱，有利于没有编程基础的读者快速入门。同时很多程序隐含了作者多年的编程经验和技巧，为有一定编程基础的读者深入学习Matlab、Lingo等编程软件提供了便捷之路。《数学建模算法与应用》既可以作为数学建模课程教材和辅导书，也可以作为相关科技工作者参考用书。
) s6 Y$ y; I1 Y3 G4 j+ M, J图书目录
第1章 线性规划
+ @; m* p/ ?( Y: V1.1 线性规划问题
: j& w5 z, `# ]4 Z( b% d) ]2 x/ K1.2 投资的收益和风险
* V+ w/ e+ }( t. S) m5 E% i8 U8 D习题1
第2章 整数规划
2.1 概论
! ~+ L# [" O  |$ Y! n/ C2.2 0-1型整数规划
2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）
2.4 指派问题的计算机求解
习题2
5 ?! r0 `% g* ?" C2 J5 F  K3 O, m第3章 非线性规划
/ e& y: Q; h- i9 f: p( v$ b/ Q# `4 I3.1 非线性规划模型
3.2 无约束问题的Matlab解法
  t& A$ P+ K# `* @' l! [/ O, Z3 O/ ^3.3 约束极值问题
% w) A7 T, D+ G. E. ~3 v: k) P# ]1 I3.4 飞行管理问题
习题3
5 |/ d/ x! d, Q8 Q  c第4章 图与网络模型及方法
- B1 X* U! ^7 J5 g; w1 P+ h4.1 图的基本概念与数据结构
4.2 最短路问题
( P6 {8 R3 @( b4.3 最小生成树问题
4.4 网络最大流问题
  x" N# o" B; }: d1 \4.5 最小费用最大流问题
4.6 Matlab的图论工具箱
4.7 旅行商（TSP）问题
8 Z2 ^! `) o! B3 n1 ~( c4.8 计划评审方法和关键路线法
4.9 钢管订购和运输
- B) `# ]* r: c- y3 Y  F8 B习题4
第5章 插值与拟合
5 \0 M9 f) F" L+ ~5 ^  X5.1 插值方法
2 i, v* T. p# ~3 O% ^5.2 曲线拟合的线性最小二乘法
! J9 b" ~5 I) i$ }* z4 [5.3 最小二乘优化
# _* ~7 p, Q6 `8 n+ y+ D! L5.4 曲线拟合与函数逼近
8 y$ D6 s# O: p& ~5.5 黄河小浪底调水调沙问题
, k, P; @7 P, c% G* i( @# p习题5
4 |9 t! A9 k* D; r$ }% z6 P: r第6章 微分方程建模
6.1 发射卫星为什么用三级火箭
6 ?- l4 [0 y: h) @5 p6.2 人口模型
6.3 Matlab求微分方程的符号解
& `- l; J0 o% C% |6.4 放射性废料的处理
6.5 初值问题的Matlab数值解
- R0 _$ S' d& ~  G6.6 边值问题的Matlab数值解
) t+ f# l/ S( y* f8 R  v, q# G习题6
第7章 目标规划
+ z8 y# Y0 ]3 ~/ Q! r7.1 目标规划的数学模型
1 T. f5 `: D! H7.2 求解目标规划的序贯算法
2 q9 k- q  }+ G; P- Q% _7.3 多目标规划的Matlab解法
, y6 v$ ^+ v6 T) H8 I2 @, X4 b7.4 目标规划模型的实例
1 z& [* K2 I0 m- Q; h4 x- S7.5 数据包络分析
习题7
- {1 T& }& H; {# x0 R第8章 时间序列
9 P( ?9 a- h8 H6 A& U4 [1 [8.1 确定性时间序列分析方法
8.2 平稳时间序列模型
8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令
8.4 Arima序列与季节性序列
- [, K2 O- n9 E" H2 w/ j习题8
第9章 支持向量机
9.1 支持向量分类机的基本原理
& D* m7 ?% e  s/ w& ~2 X9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
9.3 乳腺癌的诊断
习题9
第10章 多元分析
9 N; D( k4 p5 b; T10.1 聚类分析
10.2 主成分分析
4 B9 G& S8 _9 x5 i10.3 因子分析
+ W$ x1 ~6 I( Q7 Y! J' F; ]6 f10.4 判别分析
. ^8 T7 F$ R$ v10.5 典型相关分析
10.6 对应分析
% w" k6 [. U' m10.7 多维标度法
习题10
第11章 偏最小二乘回归分析
11.1 偏最小二乘回归分析概述
11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
11.3 案例分析
习题11
第12章 现代优化算法
12.1 模拟退火算法
12.2 遗传算法
- w! S. e4 [7 e" r/ c" R, t7 V* o12.3 改进的遗传算法
9 `9 J! ]$ I# P$ v) y- A2 ~7 t6 B7 T; q12.4 Matlab遗传算法工具
. B8 A; H# }4 r$ @$ V$ b习题12
第13章 数字图像处理
13.1 数字图像概述
13.2 亮度变换与空间滤波
7 o/ i+ S* e; \13.3 频域变换
13.4 数字图像的水印防伪
1 d- G# r! B  H  h6 H3 b13.5 图像的加密和隐藏
+ ^9 ]1 P7 R+ T6 a5 W2 z) S习题13
+ p" g4 M: P/ U. a, S! i% h第14章 综合评价与决策方法
14.1 理想解法
( a2 g4 ]; e6 p+ F' A7 l' N7 w' q6 s14.2 模糊综合评判法
$ n- I4 w1 Z' h7 t14.3 数据包络分析法
14.4 灰色关联分析法
14.5 主成分分析法
$ ]8 j0 c3 Y: @7 {4 G$ F14.6 秩和比综合评价法
1 L; p# L) M5 U# A3 v14.7 案例分析
习题14
1 ~& X6 d6 ]1 O3 z7 Q9 e# X9 z第15章 预测方法
" N' T5 Q+ q4 L/ F2 Z2 H/ g4 O15.1 微分方程模型
; x! O3 Y& x6 I! c/ ?: L0 h6 o15.2 灰色预测模型
, O0 u. l1 s1 {5 K3 k6 Y15.3 回归分析预测方法
! J) Y; J( ~* \& T9 R% D15.4 差分方程
15.5 马尔可夫预测
4 k' d1 J9 T4 M* e9 Y15.6 时间序列
, b# h0 r/ f) z1 X. @15.7 插值与拟合
15.8 神经元网络
习题15
附录A Matlab软件入门
0 o- e7 w! ?- S, p+ WA.1 Matlab“帮助”的使用
7 }* N& y2 {1 }- v3 kA.2 数据的输入
9 g; h6 R% A9 h: XA.3 绘图命令
A.4 Matlab在高等数学中的应用
% ?' D0 v% e  v  i+ GA.5 Matlab在线性代数中的应用
A.6 数据处理
: b' e. [' h4 Y: G附录B Lingo软件的使用
B.1 Lingo软件的基本语法
B.2 Lingo函数
B.3 线性规划模型举例

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2015-12-3 11:35 上传

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不知道好不好啊