数学建模算法与应用

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《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。
图书目录
第1章 线性规划
1.1 线性规划问题
( E& {8 V2 I- `+ S: S  `' R8 s1.2 投资的收益和风险
5 D0 a  r/ c* `2 n3 Q& o习题1
' {6 T8 F( B, \$ i( p6 H  @第2章 整数规划
4 y' u' @7 F! r" C8 I: Y3 l2.1 概论
2.2 0-1型整数规划
9 i, @+ z  a1 n2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）
( B  G% Q- ]- K. D2.4 指派问题的计算机求解
9 y5 r, c% A/ D3 [( c* X! D6 r0 J3 c习题2
6 u" A- }% W& Z1 w3 B- R第3章 非线性规划
3.1 非线性规划模型
3.2 无约束问题的Matlab解法
% L1 `+ P2 a: X0 [3.3 约束极值问题
% c1 Q5 w) Y; Q3.4 飞行管理问题
习题3
第4章 图与网络模型及方法
, p- i0 k4 k7 z7 K4.1 图的基本概念与数据结构
) _2 W, L" ^( U& w1 U9 m' Z: {4.2 最短路问题
4.3 最小生成树问题
5 v/ T& J( ~8 ]. W: P1 i8 F4.4 网络最大流问题
7 O6 j7 c' q" M, c% [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
: W6 O+ J& v+ E) B& ~2 K4.8 计划评审方法和关键路线法
" n' s4 ?0 y& n8 Y  ?4.9 钢管订购和运输
2 T, T( Y' ]: }  g% f% `! G习题4
第5章 插值与拟合
5.1 插值方法
5.2 曲线拟合的线性最小二乘法
5.3 最小二乘优化
! C: |/ e" q5 }) f1 c. ?% Z% J  s5.4 曲线拟合与函数逼近
3 ]1 |6 U/ [  @5.5 黄河小浪底调水调沙问题
/ o0 \* b  f& h习题5
! v7 m: u; P' K6 L2 W8 o0 {: ]! g第6章 微分方程建模
6.1 发射卫星为什么用三级火箭
9 Z' `' A- u+ L9 y& {5 O6.2 人口模型
4 x* ~2 D6 [, [1 l( W6.3 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
" R2 |; E$ D/ C9 A" `2 v1 q9 X$ [0 n6.6 边值问题的Matlab数值解
: M3 W9 e4 i- N习题6
5 c$ r/ e- W& ?. G, F6 d第7章 目标规划
9 T) d5 @# F. w' h! ~/ r7.1 目标规划的数学模型
0 }% v0 |/ g& O( \- s0 d7.2 求解目标规划的序贯算法
7.3 多目标规划的Matlab解法
4 B& u$ C0 m' y! e; @4 u& U7.4 目标规划模型的实例
7.5 数据包络分析
6 \# a7 Q5 T4 a& r7 y9 }( X习题7
9 a7 b6 I  O, \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
8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令
1 a0 y0 U9 W! b/ A8.4 Arima序列与季节性序列
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
% v' s* }& m0 Z' a3 Q9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
9.3 乳腺癌的诊断
7 a8 f$ q& R  x* q9 p8 n习题9
. ?' i, v' ]# Q第10章 多元分析
10.1 聚类分析
10.2 主成分分析
* ~# U& D% [; C; s/ O10.3 因子分析
4 s& p3 F; N, j6 w10.4 判别分析
# d# L: m* s; x* m* M8 d! F10.5 典型相关分析
10.6 对应分析
: C% o1 K! `: W, U9 M2 {$ n" i10.7 多维标度法
2 ^( M; K+ _: f. n5 ~4 T习题10
! a4 V3 R% z8 G1 C第11章 偏最小二乘回归分析
0 E* T2 r8 _/ X: q9 _* g11.1 偏最小二乘回归分析概述
) A% r; A6 D! b; i, E11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
11.3 案例分析
& |4 _4 g7 a( T" R% N习题11
第12章 现代优化算法
+ ~# A& ~$ {7 R+ O& i12.1 模拟退火算法
12.2 遗传算法
+ X' n, T/ [3 r/ K12.3 改进的遗传算法
# N0 _; d+ k) v; A2 {3 f. U12.4 Matlab遗传算法工具
习题12
! l$ A  G# m- G! F. G% C2 |1 r3 G第13章 数字图像处理
7 P) ~- H5 F$ l3 h13.1 数字图像概述
13.2 亮度变换与空间滤波
13.3 频域变换
13.4 数字图像的水印防伪
& P8 V) b) U0 _  j: ]0 @13.5 图像的加密和隐藏
; _5 t8 H! m  f# z( O- s习题13
" @5 J  \7 L, d$ K/ p, }第14章 综合评价与决策方法
5 c2 k- d4 \/ E; _6 E14.1 理想解法
7 D& e$ g+ M) k9 ^2 _14.2 模糊综合评判法
- P* ?# T% E& y3 @9 ]14.3 数据包络分析法
/ s& }, Q. F) T14.4 灰色关联分析法
14.5 主成分分析法
% r+ }" Y2 d/ i6 P) B14.6 秩和比综合评价法
14.7 案例分析
' U7 _0 N* U6 \' y2 v7 g习题14
第15章 预测方法
15.1 微分方程模型
$ Q- r! D7 x: K; v9 L. }% B, O( @15.2 灰色预测模型
15.3 回归分析预测方法
15.4 差分方程
0 x0 N! Z" D6 f2 k15.5 马尔可夫预测
3 K; o; \0 N" _6 t( A! q' n9 v15.6 时间序列
15.7 插值与拟合
15.8 神经元网络
9 W2 D; o2 l+ b# x& ~: w习题15
附录A Matlab软件入门
6 y; G  m# Q" U, v% MA.1 Matlab“帮助”的使用
! h" L' w: r# f1 d. XA.2 数据的输入
A.3 绘图命令
5 t% H3 O' h- B3 j2 z: }( lA.4 Matlab在高等数学中的应用
) k! v! C( H0 z: z/ ^  F+ C- ^A.5 Matlab在线性代数中的应用
A.6 数据处理
, I6 y1 I% M- j0 |附录B Lingo软件的使用
% _: o: t6 z# F" q- F) v# oB.1 Lingo软件的基本语法
/ G6 M; z2 ]' E6 D7 f% i( w3 qB.2 Lingo函数
( H$ t5 Z4 u; \  FB.3 线性规划模型举例
- U) T- J$ v+ P1 Z# `* M
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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
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