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本帖最后由 a3141592653589 于 2012-9-2 20:40 编辑 : k; Q, b F7 g. n" C$ M, ~& {
" Z5 p) j3 Y7 u2 ^ K8 B z% {
电子书和代码,一开始就讲多元统计,非常有个性,不从最简单模型讲起,比较适合国赛
数学建模与数学实验_汪晓银_周保平电子书 程序源码.zip
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- E+ ?. I- H3 n( C" K+ e* `1 ?- d" V& Q
" O- ?; N& k) R3 r5 b6 F# J2 X0 r5 \0 ~+ z- \! n& y. K( |
《数学建模与数学实验》通过实例与算法程序设计介绍了常用的数学建模方法,包括多元统计、时间序列分析、线性与非线性规划、多目标规划与目标规划、图论、动态规划、排队论、智能优化算法、微分与差分、模糊数学、神经网络、计算机仿真、灰色系统和层次分析法。全书将建模技术与数学实验融为一体,注重数学建模思想介绍,重视数学软件(SAS、MATLAB、LINGO)在实际问题中的应用。全书案例丰富,通俗易懂,便于自学。8 z- t( Q0 o) R4 g' E
第1章 多元统计
* `+ N9 j' {2 K8 I& E1.1 多元回归; K: I% A- p6 f% [7 @
1.1.1 多元线性回归9 U, z U6 ?" `' ]2 h
1.1.2 多元非线性回归0 T& y: i# M. @# n% ~ g
1.1.3 多元回归方法评价& D1 e6 [6 S: F
1.2 聚类分析5 o1 Q9 D$ L, s/ e% X, W
1.2.1 聚类分析的一般步骤
" N( Q1 W4 g5 \- E. j5 Q1.2.2 聚类分析方法的评价0 h5 v/ i, n2 l1 w
1.3 判别分析% r/ \; n+ P0 \: ]6 m
1.3.1 Baycs判别法的基本思想& m* F3 P, r* r1 p+ Y- f
1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
$ F" [8 ]( l7 g, J' g1.3.3 逐步判别法* b8 t$ Y! r7 z& @+ o
1.3.4 判别分析方法的评价% A5 ^6 N( `9 R' l1 z9 b7 h
1.4 主成分分析
8 L+ q/ T% C+ n1.4.1 主成分分析的概念
5 u+ r; Q) c$ H- G1.4.2 主成分分析的一般步骤
7 ~: q9 P8 N( h! ~1.4.3 主成分分析方法的评价' c+ p4 C1 ?8 h6 b; j
1.5 因子分析! Z L8 f5 N3 e, J3 s
1.5.1 因子分析概念8 o4 R- Q, ]& T: M/ z4 ^8 p9 m5 P
1.5.2 因子分析一般步骤
0 O8 ^7 @- t9 U* o: Y8 x4 g- r1.5.3 因子分析方法评价$ o2 W* V2 H# A8 j
1.5.4 因子分析与主成分分析的区别与联系
7 B" e! Q) T/ ^9 e1.6 典型相关分析' k' j+ [+ B: t! f8 v7 ^7 K
1.6.1 典型相关分析/ Y! O/ [4 J& l5 _2 } n% M
1.6.2 实例分析6 b: P' b3 F7 ^8 x* _$ l
1.6.3 典型相关分析方法评价& v' @& q5 w4 Y0 i' D. ]; K, h
1 ]! X* N/ |: U5 l$ K' o* T第2章 时间序列分析; j+ ?3 A6 X h8 O( G
2.1 时间序列预处理( {5 f- w7 f* f0 Q9 l& R
2.1.1 平稳性检验
+ |5 _/ E: @: ?( e3 y! [+ `2.1.2 纯随机性检验
( f+ l4 Y: {7 |8 J2.2 平稳时间序列分析
' \# z- S( A( s+ ~& g2.2.1 方法性工具
8 H h% [0 R$ c* M$ J/ o1 s* x2.2.2 ARMA模型的性质
' `2 i' p) _( t' _0 ?: A* j( I2.2.3 平稳序列建模/ a3 B3 ]$ C8 o3 [" @ ]
2.3 非平稳序列序列分析
" ?& z) n' E: Y2.3.1 差分运算
/ X; ]% n% Z3 Y: r3 o3.3.2 ARIMA模型% ?9 |7 ]5 a: ]. H, j
& a& z' V; v x& l
第3章 数学规划: D% z8 }/ l. O, D+ h3 u7 r
3.1 线性规划8 v ^) Z: A1 g
3.1.1 连续型线性规划
) s4 I) k! W3 i8 h( ]' q# _7 O2 ]3.1.2 整数线性规划与0-1规划
, ^, A @0 N+ T; U X/ S. M3.2 非线性规划 |" i8 G( p+ r( g
3.2.1 二次规划 f" u3 H i9 U8 h+ Y
3.2.2 一般非线性规划
/ \: _ A7 {9 E$ C. V3.3 多目标规划! q0 |' {5 B( S8 [
3.3.1 基本理论7 o* S. B# [" q
3.3.2 多目标规划的常用解法5 V( p/ {- B4 I7 L9 y; a6 @# k
3.4 目标规划/ B/ X( B: U* ?5 r( s o
3.4.1 目标规划的数学模型
- g8 i1 d* V3 q8 E$ \9 W. h3.4.2 目标规划模型的求解8 A5 c5 u( m: J4 Z
* P, l8 m% ~8 E+ ^第4章 图论" {% ^: g; q8 R
4.1 图的基本概念# W4 o" R, m ]. M" {9 j d) n
4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
+ y. D8 y3 y/ S! Y& o4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
3 g2 g+ x- ~- K% [( C+ d: G4.2.2 Warshall-Ford算法4 ~/ c8 k) m0 D1 g
4.3 最小生成树
; Z- q+ w1 _: n4 R7 Q8 h4.4 TSP问题( H# W: {& ?" S4 r$ ~' g
4.5 着色问题
6 z( X4 q: _( V, ~/ P4.6 最大流问题. W! @9 y/ ?; \/ G. t* y! h8 a: R& h
4.7 最小费用流问题
! l, E1 p; ~# l: F4.8 二部图的匹配及应用) j) x9 f7 g8 S% W
4.8.1 最大匹配
9 {& ?, {5 V4 Z" o7 X4.8.2 最佳匹配/ a- L* t) \2 `1 P9 S4 k" U
: k4 y$ _* u4 {. L* I
第5章 动态规划与排队论3 t8 |+ o9 {1 G" T& n
5.1 动态规划
1 {: p. H0 N' B5.1.1 动态规划的最优原理及其算法% I" p* ]" }+ n2 L/ e0 n: ~. P
5.1.2 动态规划模型举例6 O: H+ O. c! t( h
5.2 排队论
' {. [- V' S. }) j5.2.1 基本概念1 G0 Q- m8 @* ?6 w
5.2.2 排队系统的描述( j1 s# S$ y0 `, L) h7 l# S
5.2.3 排队系统的描述符号与分类
7 O7 s/ P( e7 W5 [0 G5.2.4 排队系统的主要数量指标1 L! t. @9 i V- q* w- J) r
5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题
" c, B M: W4 u! l6 @. f! z
2 a! B$ S0 w5 l# t第6章 现代智能优化算法简介
0 L) `" P" K; i4 s( g7 R. f$ _; n6.1 遗传算法
% m- X! K: y4 Q) T6.1.1 理论简介. B Z: I$ e& l- n" [
6.1.2 案例分析
1 C' \! _6 L+ a6.1.3 评论、体会与展望% M. l5 G+ t: c2 q9 f
6.2 蚁群算法: @$ @ x. g6 d* S; B* |0 e7 m% X
6.2.1 理论简介
* f( J. ]3 ?# P! v' h6.2.2 案例分析
5 B+ v# C- w$ `: R/ E. [6.2.3 评论、体会与展望
- a; c; s5 R2 B7 \: E: {6.3 其他优化算法简介
+ B# m; a8 Q& Z1 e6.3.1 贪婪算法
8 N2 j. J5 Y; L6.3.2 模拟退火算法
5 m& w( V. h# u5 h6.3.3 回溯法与分枝定界法
4 C7 T5 v! [6 J, h/ @" m- Y6.3.4 禁忌搜索算法( p1 ?; G( b: L6 ^. f
6.3.5 粒子群算法6 @: ]+ |" w# p# }- ~% |: @4 f
& M7 M2 K5 J* S7 l: g- M' b3 B第7章 微分方程与差分方程模型1 q9 A! Z4 J/ o8 }2 L
7.1 微分方程模型
/ n% Q" W' N( K1 }+ T9 G# p4 ]7.1.1 模型的使用背景' J8 j1 `0 W& c5 C# Q F& v P
7.1.2 微分方程模型的建立方法
* |; Q* \) U& {$ S* h8 a5 l8 c7.1.3 案例分析
K3 y' j1 u1 ?, p% d @; R7.1.4 评论! W. ^# N) v5 L6 z4 k
7.2 差分方程模型
) h0 t& O* s( v1 s' s7.2.1 模型的使用背景0 ]2 D G8 Q' d* D, h% o" j! M
7.2.2 差分方程的理论和方法
1 i5 k1 r0 g; ]9 [. T0 ~9 N* s3 G7.2.3 案例分析
# B% R& q/ S4 S' |& o% E& p+ R5 l0 @- ^# \' n
第8章 模糊数学' y2 e9 J* }$ | _
8.1 模糊模式识别+ q; T5 G \7 T& E" q/ G0 s
8.1.1 理论介绍
7 m, Z" ]& a& T) m# t& m8.1.2 案例分析及编程; t2 ~- ~0 j, i& s" c/ d! i
8.1.3 方法评论4 ^' |( c0 V4 Q. A* C
8.2 模糊综合评判: h" @* o9 X5 @+ U
8.2.1 理论介绍
$ N& A* {' M) d8.2.2 案例分析& k$ P! u6 r2 v+ A7 d
8.2.3 方法评论
# U$ ]. `; W( g- ~8.3 模糊聚类分析3 d6 B! ?1 ?$ r
8.3.1 理论介绍
# c6 ^+ S# y: V" p, G0 @8.3.2 方法评论
9 O' t+ d% g! r e: I7 c# c8.4 模糊线性规划
0 a. C i9 G. W1 M& s8.4.1 理论介绍
% V6 c% N! c D; U, P/ j' i1 C8.4.2 案例分析
# K" G" U2 \$ h0 [( S7 }$ q+ Z* z8.4.3 方法评论 q0 b' j* O; E1 o: p4 m0 v) K% Z& S# y
$ H$ \' c) e( y7 I/ v% L3 k
第9章 其他建模方法( k0 [5 R+ k3 I5 k! J- z
9.1 神经网络) A. u. c- o) E- S W% o; R
9.1.1 人工神经网络' V/ u, D. [) B U+ t7 q
9.1.2 BP神经网络
+ X' j0 a7 n% U" J4 T3 L) ^) h9.1.3 案例分析
2 q+ j4 A( ^2 J$ w( i9.1.4 方法评论! e6 `: ?4 L2 H4 ?" U2 l
9.2 计算机仿真8 |9 T% b" g: S, q) `+ |1 m
9.2.1 准备知识:随机数的产生
( X: t7 P, e# g* V3 o9.2.2 随机变量的模拟$ @8 _, O; s: f# i- U/ q/ \0 B
9.2.3 时间步长法4 i1 r% X$ F3 h# g# U' E
9.2.4 事件步长法
5 U; X) x/ A; [3 V6 N9.2.5 蒙特卡罗模拟
; |6 y M" D) ?, c9 b% \9.2.6 应用举例
" s3 r& M" k" M ~3 c9.2.7 方法评论0 I8 n1 k! y1 G4 x% r0 f! C
9.3 灰色系统/ n! w$ X o* {
9.3.1 理论介绍
1 a' T6 |" c3 \0 K( Y' W6 ? T9.3.2 案例分析
& m3 J, M w" z+ z0 b! f0 ?2 ]9.3.3 方法评论
. }- d5 m# K8 Z* z0 D3 ^* p7 u9.4 层次分析法
; H' S" H* L! R+ k$ K# o9 D9.4.1 理论介绍- a! ]0 I _3 m# B/ M
9.4.2 案例分析
3 ]( J' F( h! i! v q9.4.3 方法评论7 l6 |# k9 X8 z* f; e8 p
参考文献 |
zan
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