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。
: k% C; ^- Q" k. A" u# v图书目录
第1章 线性规划
1.1 线性规划问题
. C9 O9 f5 J0 `# ]' j1.2 投资的收益和风险
; u3 ~: X  k2 n( ~9 {习题1
第2章 整数规划
' J! p/ \2 X; g  a( W+ g8 h3 i2.1 概论
! f  ^& l; K& E/ l2.2 0-1型整数规划
2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）
! j0 G# {3 p" q! R) p8 @2.4 指派问题的计算机求解
0 T  E$ _, N7 L3 u习题2
第3章 非线性规划
6 w" j0 E0 P% Q( C; o9 i, m3.1 非线性规划模型
3.2 无约束问题的Matlab解法
3.3 约束极值问题
3.4 飞行管理问题
& S* U) F( G, `0 V5 L$ f习题3
  f; T0 X+ v3 R9 V  t) E6 Q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
* O( O' o  m0 j$ p" @% F' {2 E4.2 最短路问题
3 Z) }4 [6 ]3 A. X1 S; ]4.3 最小生成树问题
8 Q% E# t( e9 ^- {$ H* f8 O4.4 网络最大流问题
! Q, `  q9 v: J2 ?8 h5 w& y$ y' 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
4.8 计划评审方法和关键路线法
6 d: S; h* g) Z: g0 U$ g4.9 钢管订购和运输
习题4
第5章 插值与拟合
# }+ y# B. n' w2 ^& l( R% T/ `5.1 插值方法
; g2 V7 _9 [+ p& K- S! Y5.2 曲线拟合的线性最小二乘法
5.3 最小二乘优化
5.4 曲线拟合与函数逼近
& o" U$ H, \2 i0 e! @- @5 y5.5 黄河小浪底调水调沙问题
4 K$ B! Y& v) Q# J+ {2 d习题5
4 P1 T- m$ H& G7 n, `0 p$ v1 k- J+ J第6章 微分方程建模
6.1 发射卫星为什么用三级火箭
6.2 人口模型
6.3 Matlab求微分方程的符号解
7 A4 h/ }& m: v9 y7 a9 }6.4 放射性废料的处理
6 x/ d1 J0 I/ S- I& ?6.5 初值问题的Matlab数值解
6.6 边值问题的Matlab数值解
7 v, X: v8 n1 z1 x, F  i习题6
. P0 l. w* O& i7 P/ N1 _第7章 目标规划
4 M' T5 H2 k! {7.1 目标规划的数学模型
% J- C3 [8 x4 c3 a5 n7.2 求解目标规划的序贯算法
4 D( m) {6 Q! F$ J! @* l2 ~7.3 多目标规划的Matlab解法
7.4 目标规划模型的实例
5 T) Y! Q: J% B% G; q) N7.5 数据包络分析
1 s$ C/ M9 |* s4 s) ]习题7
$ C( R6 ]) C# l# k第8章 时间序列
& m" F7 n8 n$ a2 L) j0 {( t9 W8.1 确定性时间序列分析方法
1 w! Q3 p. r$ g% [0 m, f# f8.2 平稳时间序列模型
. Q3 N/ l$ ~0 c) {1 t8.3 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
  G2 h0 V0 u" a; m* @习题8
" m4 |  ~: X* Q) N% @# |第9章 支持向量机
9.1 支持向量分类机的基本原理
9.2 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
6 w% }2 A0 L& \5 r. c2 M- h第10章 多元分析
10.1 聚类分析
3 A! S% m3 [+ [) ~10.2 主成分分析
; H- s. U2 e. S8 G6 f- v10.3 因子分析
/ ]( b$ U& t1 w10.4 判别分析
10.5 典型相关分析
10.6 对应分析
10.7 多维标度法
* V) ~  L' _- i% v8 M习题10
' O( Y* D, H- P# y6 I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
/ b6 R7 L) s7 Z& X8 m11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
11.3 案例分析
% X2 r& c* a5 l$ a/ T4 e2 j习题11
第12章 现代优化算法
2 ^: r, Z4 S3 K( C; v5 D! b12.1 模拟退火算法
12.2 遗传算法
12.3 改进的遗传算法
5 z( V8 U' J5 ~0 r- J# F12.4 Matlab遗传算法工具
习题12
6 d; h8 u" \& O& |7 y第13章 数字图像处理
13.1 数字图像概述
2 r& K4 v4 L$ c, C  }13.2 亮度变换与空间滤波
) l9 o. V% }# o8 M8 h  g13.3 频域变换
5 k- M0 o1 W" X1 y13.4 数字图像的水印防伪
# X2 m) h+ H/ e0 J7 Q' a13.5 图像的加密和隐藏
7 w3 M8 @9 p: }& O7 A, m习题13
% z6 |% S, U6 W* Q* a3 d2 y+ ~! @第14章 综合评价与决策方法
9 k  O) ]8 ]$ ^4 D& }14.1 理想解法
14.2 模糊综合评判法
/ ?" ~) k2 _# T5 ]8 c# o14.3 数据包络分析法
; q  W8 L6 j7 I" a8 a14.4 灰色关联分析法
14.5 主成分分析法
6 S: Z# k) B! r; e  h: v14.6 秩和比综合评价法
14.7 案例分析
! f" D# O6 ]$ y习题14
4 V* q3 f! M) _' R; v第15章 预测方法
15.1 微分方程模型
15.2 灰色预测模型
8 V& _1 J* B1 e. u15.3 回归分析预测方法
: `1 T0 {0 b  x% M( W/ |" P15.4 差分方程
15.5 马尔可夫预测
9 l; H( w: z1 O. S' b; S15.6 时间序列
15.7 插值与拟合
15.8 神经元网络
; y' X+ f6 ^7 C# l2 {7 l% L! J! z! N习题15
" A+ g/ Q8 Y$ B* l5 N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
1 n% ^% Z/ k- t2 k2 \$ s) DA.5 Matlab在线性代数中的应用
" g  i( y; t; Z: L: J" O1 {A.6 数据处理
* {1 O, w- v5 [+ ^: V附录B Lingo软件的使用
' Y" @& E0 y8 W7 w( E0 OB.1 Lingo软件的基本语法
B.2 Lingo函数
B.3 线性规划模型举例
6 _7 ^5 `5 M2 z- _7 [
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2015-12-3 11:35 上传

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