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。
' O/ o5 m: ]. T$ I8 j* [) Z图书目录
8 ~. }" n( k% N9 q- K/ J! D  s9 ^第1章 线性规划
1.1 线性规划问题
) ]; ~2 h# J, m0 Q2 ~1.2 投资的收益和风险
习题1
第2章 整数规划
' T( {* ?0 Q4 Q+ q0 O% C2.1 概论
# F. m7 y) `, d4 @) F2.2 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
' C% n  y% ^0 g. {, t; \第3章 非线性规划
! W, a/ f# v! E! J/ C3.1 非线性规划模型
: b5 P# Y  }6 G  j3.2 无约束问题的Matlab解法
3.3 约束极值问题
' K" q( C. X7 m& n3.4 飞行管理问题
2 M" ^+ J& S0 M习题3
# T: ?+ p" }) @' @2 l第4章 图与网络模型及方法
4.1 图的基本概念与数据结构
4.2 最短路问题
4.3 最小生成树问题
# p. i6 ~7 P4 G0 L% W0 x' t9 d4.4 网络最大流问题
8 W- I& A7 m* E. ^8 c6 G1 i/ c4.5 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 c( ?7 S' g  n5 h. r' G( e4.8 计划评审方法和关键路线法
9 q& h  l6 B3 O+ p" q2 `4.9 钢管订购和运输
) U6 S7 r6 }7 \习题4
第5章 插值与拟合
5.1 插值方法
0 G3 d0 W  R- O: h1 i5.2 曲线拟合的线性最小二乘法
5.3 最小二乘优化
6 h5 V9 Q! O5 q  ~1 w% n4 r1 d5.4 曲线拟合与函数逼近
5.5 黄河小浪底调水调沙问题
. D! _% X  t$ {) l习题5
5 s( W/ a4 x0 o0 e3 O) l* |第6章 微分方程建模
- j  |7 C5 v! Y0 g2 p" r6 E% y6.1 发射卫星为什么用三级火箭
6.2 人口模型
. D, K! P' w+ y7 W: n/ g6.3 Matlab求微分方程的符号解
6.4 放射性废料的处理
6.5 初值问题的Matlab数值解
; \/ S) {4 b3 O! f9 W. C6.6 边值问题的Matlab数值解
习题6
4 E2 x6 n3 N* k% x+ B6 N第7章 目标规划
7.1 目标规划的数学模型
2 \& |+ R. N2 P6 M7.2 求解目标规划的序贯算法
7.3 多目标规划的Matlab解法
7.4 目标规划模型的实例
7.5 数据包络分析
习题7
第8章 时间序列
8.1 确定性时间序列分析方法
8.2 平稳时间序列模型
5 k0 p4 }) X% D( }, Q8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令
" |3 o8 r7 P1 M' V8.4 Arima序列与季节性序列
; c" l, O9 x7 j1 F) b* i. I习题8
+ K# C1 e- H1 @9 o& k4 }8 T第9章 支持向量机
- w& u* P! h% J2 o9.1 支持向量分类机的基本原理
; t1 b, |/ l& v( N9.2 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
10.1 聚类分析
5 u+ Y3 P2 o* b8 Y7 k10.2 主成分分析
10.3 因子分析
10.4 判别分析
7 ^# M2 C4 @3 K) |10.5 典型相关分析
10.6 对应分析
! F! `* e, M( S  g4 X1 ~1 _! E10.7 多维标度法
; v: T: M9 F9 N4 Y习题10
& m. l2 m( f! v, K; S( j# F! d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
( ~% _$ a( g9 O" P, y$ B" P& U% r11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
11.3 案例分析
习题11
9 Z: r' H# z" }3 W" T- o3 F+ F第12章 现代优化算法
12.1 模拟退火算法
6 f; w" G" n9 A! K5 L! U: g7 M12.2 遗传算法
% u- @  J. d" [6 \12.3 改进的遗传算法
: V) D1 ]8 `: n1 v" i. j, Q+ |12.4 Matlab遗传算法工具
, R) ^6 J( k6 I' }3 C! i6 u习题12
第13章 数字图像处理
: V5 y5 m/ x5 d0 v) R+ f13.1 数字图像概述
8 G7 g) m; R4 t0 k" |* g13.2 亮度变换与空间滤波
- L7 w$ F7 @* M* g+ I' I3 S& w$ W13.3 频域变换
13.4 数字图像的水印防伪
5 V  P" ~$ |! T1 t1 x8 ]13.5 图像的加密和隐藏
习题13
第14章 综合评价与决策方法
/ V% }% e6 g+ \4 k; ^14.1 理想解法
14.2 模糊综合评判法
2 l; x9 m+ L- a) V( k14.3 数据包络分析法
14.4 灰色关联分析法
14.5 主成分分析法
14.6 秩和比综合评价法
( }9 d9 q0 c9 g  Y5 E, P9 F$ p14.7 案例分析
* N. W! f& n8 h5 V! {习题14
) G- l( _4 P9 U5 J第15章 预测方法
, f2 v1 M) F/ e3 s: a$ r! O+ i# |- m15.1 微分方程模型
15.2 灰色预测模型
15.3 回归分析预测方法
, V# F7 ~+ ]  P' D. U15.4 差分方程
% |# [4 s" j- O. o; S: n15.5 马尔可夫预测
$ s5 E) Y" C* c9 [2 J15.6 时间序列
15.7 插值与拟合
; [, }" l6 T+ ~) J& V1 B! T15.8 神经元网络
习题15
附录A Matlab软件入门
A.1 Matlab“帮助”的使用
A.2 数据的输入
A.3 绘图命令
A.4 Matlab在高等数学中的应用
& F8 G4 Y( t6 v  fA.5 Matlab在线性代数中的应用
A.6 数据处理
附录B Lingo软件的使用
B.1 Lingo软件的基本语法
, V! e- y# \2 J# f( fB.2 Lingo函数
B.3 线性规划模型举例
; {+ p! q9 ]: K, I9 u! b7 l0 l8 x
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2015-12-3 11:35 上传

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随风飞世

不知道好不好啊