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本帖最后由 a3141592653589 于 2012-9-2 20:40 编辑 * A+ U# R# K0 M
! X# {) a/ u- }, G1 D: ~# h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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6 r6 g$ o- d+ \' b$ t+ o- i1 X! e( U
- v& c9 g2 }4 v" R( S7 Q5 T$ w/ N$ C
《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。
# _: M( [1 {+ g3 M第1章 多元统计
d* y, R8 m3 R1.1 多元回归
* O" q6 w( v. R, l% I1.1.1 多元线性回归' C" j. c* X, L* v: e' q
1.1.2 多元非线性回归, ?6 o. N& Z! T4 S
1.1.3 多元回归方法评价
& V: N6 ?: E2 b. O1.2 聚类分析
+ y3 r) R5 E" M0 C6 f+ x; w1 _6 Y1.2.1 聚类分析的一般步骤
' ~7 b v% }5 q; S- T9 J; Y2 I! L0 S3 ]1.2.2 聚类分析方法的评价
% v& g# [- X3 G1 }4 |1.3 判别分析
% c w: B s* |0 @' b1.3.1 Baycs判别法的基本思想) u2 e4 S7 A: s S$ N
1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
6 k; q$ O0 f, }) W. M1.3.3 逐步判别法5 t& P6 U4 V2 F$ I0 W1 Y7 w) `9 m& \
1.3.4 判别分析方法的评价* Q' c1 V6 U, K6 `; U2 M# L
1.4 主成分分析$ o" A5 w/ M4 g$ `- C0 P$ ^3 M
1.4.1 主成分分析的概念
( @# x' F+ w2 k) z( q2 M% ?1.4.2 主成分分析的一般步骤
3 U. K7 a( u. C4 f1.4.3 主成分分析方法的评价
3 E) \2 h" ]2 m0 @' C) }9 k* h2 @1.5 因子分析
" J3 L1 V8 l6 C+ s8 k1.5.1 因子分析概念
( t9 @0 t2 K* k: T( i! U% l& i x1.5.2 因子分析一般步骤
7 Y+ l4 i9 K3 _. f7 v5 C1.5.3 因子分析方法评价
6 }5 t, J1 K# g( A! H1.5.4 因子分析与主成分分析的区别与联系
, V* W/ `9 s" d6 t) n1.6 典型相关分析# k: [" j. g1 L! c
1.6.1 典型相关分析
1 A# i9 Q% S1 W' w ?1.6.2 实例分析
8 n6 b9 r6 p$ W9 R, U# f6 l! I1.6.3 典型相关分析方法评价
Q* m. R3 }5 S7 V6 d
+ v- G4 N0 N" b4 A第2章 时间序列分析0 ~6 i0 z# c' a! q9 H0 t. R) | `
2.1 时间序列预处理
9 } G5 P A! p' s2 p3 y! f; {: r: W+ O2.1.1 平稳性检验
# b1 B5 g) Y+ v. d0 K2 f2.1.2 纯随机性检验
3 I2 D- Y. M. ?2.2 平稳时间序列分析
# a" p* b6 C* w' e2.2.1 方法性工具
) ~/ _3 C& O8 `6 R' P2.2.2 ARMA模型的性质1 J: b0 ] `& e
2.2.3 平稳序列建模
2 |, ?- a0 K/ J5 f5 C7 O$ k2.3 非平稳序列序列分析
9 ~2 W# O/ h) {4 p- A2.3.1 差分运算! k$ w: F" E, T9 u
3.3.2 ARIMA模型
$ p; ]. N0 h2 N: f) X3 V$ a3 m R- j1 U& v. H
第3章 数学规划
4 ]! [" u4 a. r: H5 O) F4 o, @/ m" f3.1 线性规划6 E- Y) `) j, n0 \' u0 L
3.1.1 连续型线性规划
) c7 b- G: {, K$ }3.1.2 整数线性规划与0-1规划
& w" i2 y9 q: `3.2 非线性规划, R" k, b1 X0 |, U8 W
3.2.1 二次规划
3 o* \( u, J( G- ]3.2.2 一般非线性规划
* l# e! |" U, e2 l3.3 多目标规划! [8 D/ k- [8 k$ l' y9 O3 M
3.3.1 基本理论* T4 f. w" A, y0 I; y/ o* h" [: U/ B
3.3.2 多目标规划的常用解法
% Y! C1 i& s* ^+ X- L, x% p3.4 目标规划/ m2 C# m1 G5 @$ h+ c
3.4.1 目标规划的数学模型$ r3 F1 W9 W e |
3.4.2 目标规划模型的求解
7 C: l, S8 A3 n8 b) Y# n
) G: ]$ t- E% ^ w- P& `第4章 图论
3 L0 X6 _# e6 x4.1 图的基本概念( w' c! t' |4 B5 _0 ]- S! w) p
4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法+ z# S+ o% P5 R! w% H+ u
4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
1 @( O3 t6 v, o4 Z0 @0 I! b- v4.2.2 Warshall-Ford算法- v; z+ [/ U8 t8 @3 Z# n. d* \
4.3 最小生成树
8 S3 ^2 e; C$ J4.4 TSP问题
% O" |4 g. y& a4.5 着色问题
# z1 O. x, g) j t7 t M4.6 最大流问题4 T) U8 e1 s3 p) F
4.7 最小费用流问题
x# j/ t9 b# u' `# K4.8 二部图的匹配及应用6 l. P) r- ?* a8 [; u
4.8.1 最大匹配2 L# N& C* w* I; W
4.8.2 最佳匹配, i% q, \5 A5 ~# B
4 A$ J a8 D, |) }* x
第5章 动态规划与排队论
% n" `# b" J- z4 A5.1 动态规划8 \6 ^' p1 ^. b. x& v& A
5.1.1 动态规划的最优原理及其算法' [6 E/ C& L0 q1 C
5.1.2 动态规划模型举例
4 w, P& c2 p+ U) s K v5.2 排队论9 n: p6 w, M* c7 K, j% |
5.2.1 基本概念
1 q+ G3 X0 N& U$ B) ~5.2.2 排队系统的描述
8 M6 [9 |! K ` `, K; s5.2.3 排队系统的描述符号与分类
7 X8 M! x' s$ l" h a: v2 V% ~5.2.4 排队系统的主要数量指标" F9 e6 _# a. p& T2 \" I' I
5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题/ E* S2 b. d% U0 f4 \: M' R2 @( {& j! }$ b
, X/ t: S% p5 B7 d) P
第6章 现代智能优化算法简介
3 v/ I% E V' k6 W/ }6.1 遗传算法
& a8 X7 p/ v4 S6.1.1 理论简介
+ R* h$ f+ o9 T" C) g) p6.1.2 案例分析
3 U2 N) g% W' u, u, `6.1.3 评论、体会与展望* D7 ^. G. J8 h$ l. }8 n$ \/ ]; O/ z
6.2 蚁群算法) Y/ B: s7 w! ^+ B5 o8 K
6.2.1 理论简介" x- c4 x. Y. x5 n; p( N4 F
6.2.2 案例分析" `3 p a( Y {. s0 s
6.2.3 评论、体会与展望
$ d, x7 h9 C% m4 |: T6.3 其他优化算法简介( O' v# l( o5 K0 n3 v% I
6.3.1 贪婪算法
3 _! ]8 X$ S+ H; S+ }8 O6.3.2 模拟退火算法/ `9 T1 Z7 e6 j$ G- S& y7 C6 r1 M4 ^
6.3.3 回溯法与分枝定界法
4 u9 b7 k. Y5 `6 c7 X; A- i6.3.4 禁忌搜索算法
) {/ g0 l0 v! s6 W6.3.5 粒子群算法) }% ?" d* A& B. Y' u
$ g; X9 y+ U9 M/ Z0 g- s' r' A
第7章 微分方程与差分方程模型6 H& R2 c- K7 u* Y, v! R* V
7.1 微分方程模型
\. y D# W! U, v7.1.1 模型的使用背景8 }: D0 U. V9 Z [8 u3 M
7.1.2 微分方程模型的建立方法4 k( H$ M$ O8 s- |1 H) B+ ?
7.1.3 案例分析
& q1 ^# f* _) d( J* A, Y, O7.1.4 评论3 ?, a, A7 W% ?+ H% ]+ f3 x' g
7.2 差分方程模型
, |2 C) k% z/ n; a& o# S. X7.2.1 模型的使用背景* j% { a4 n z7 U
7.2.2 差分方程的理论和方法3 S2 ]1 R6 w- I1 A
7.2.3 案例分析$ V$ {& y* Y4 x2 M& [2 [
& p5 b9 _4 V1 Z* S" j
第8章 模糊数学* Y) V7 K% _/ q% O
8.1 模糊模式识别
+ t, m4 f0 A: O& p( c' v; G8.1.1 理论介绍
% b6 z% ?$ d2 J" P3 d8.1.2 案例分析及编程! J8 n; K8 u9 t8 g1 A
8.1.3 方法评论
7 d' I* p; p9 a1 a3 B$ O- y8.2 模糊综合评判1 J* y6 a8 w6 H8 Q
8.2.1 理论介绍; G8 E$ j0 X0 L6 K3 ~- t
8.2.2 案例分析
! K( Q2 O. ~7 I; @% {8.2.3 方法评论, W& n) y* a K+ B
8.3 模糊聚类分析2 \. A( R) C- T3 _* _+ S6 l( E
8.3.1 理论介绍
: l7 _# U4 i( ]8.3.2 方法评论. @' o. y9 v) e
8.4 模糊线性规划$ a$ i' B0 n) F w7 A+ ^
8.4.1 理论介绍& S7 `: Z' T V$ ^9 t
8.4.2 案例分析
9 z0 R( u3 K: J- Y* W* b: U0 Z1 t( T8.4.3 方法评论
* A( a; V% v8 w9 U* S6 H1 S/ L, M' c6 p2 m* b! z5 n
第9章 其他建模方法/ S. Q5 \' L; ~! O
9.1 神经网络+ f" K1 f+ P- T1 s8 N7 a
9.1.1 人工神经网络+ ^% k% @/ U+ d3 I) r% o
9.1.2 BP神经网络4 K% h9 w* P/ w' W, m2 {
9.1.3 案例分析
+ f6 l5 d1 S7 L4 U' @5 n7 k9.1.4 方法评论2 x$ v i% [9 @
9.2 计算机仿真2 V: p6 f) a {, f3 o
9.2.1 准备知识:随机数的产生
; t; O- `2 L. q7 T* a3 l! ^9.2.2 随机变量的模拟# _& w+ b0 K6 L; m2 w
9.2.3 时间步长法
" s5 e* O. |% ]9.2.4 事件步长法3 @; Q. X% R. X$ c O: Z0 Q
9.2.5 蒙特卡罗模拟
. t6 }- T, |* ^9.2.6 应用举例
1 `8 I0 ]( q: S( B" j9.2.7 方法评论1 j/ K4 D( L) E2 e4 a6 i( T( N
9.3 灰色系统. O0 i! g D1 p% }, j9 o
9.3.1 理论介绍6 E Y3 G# P V0 L% W
9.3.2 案例分析' ?0 ^" o2 S# I8 S+ d' L0 e
9.3.3 方法评论
3 `: ?; a& p# I9.4 层次分析法7 ]0 L2 x, H( T9 _' F* t
9.4.1 理论介绍
: h0 y: f! w; S) C9.4.2 案例分析/ I7 F4 P# ~2 D- A- u% F/ N
9.4.3 方法评论
# {, f# c2 T0 d- Z参考文献 |
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