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。
图书目录
第1章 线性规划
. {( Z! |* w! W2 E7 j8 G$ t1.1 线性规划问题
- Y6 j: d) d% y* D$ `( Q8 Y1.2 投资的收益和风险
习题1
: q; q! ?4 I, G) [7 p: {- `  E1 g第2章 整数规划
2.1 概论
& c( G* L3 X" Y; {2 f. a2.2 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
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
3.3 约束极值问题
" F; N" ]2 O: |. U2 k' c3.4 飞行管理问题
9 O# I" g4 J% Q. t! V习题3
第4章 图与网络模型及方法
6 h8 j# Z6 l9 B5 c5 `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
4.4 网络最大流问题
0 |9 G+ Z: I3 O# J" X4.5 最小费用最大流问题
5 x; U" l8 t2 `3 F, Q' h$ D9 g% O4.6 Matlab的图论工具箱
4.7 旅行商（TSP）问题
* y, s. f& m% N7 b) W4.8 计划评审方法和关键路线法
' k  W# t2 f8 }2 f* U' ^+ T! ~4.9 钢管订购和运输
& G$ _. M7 i0 h7 ~- s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
6 S6 D: P* q; a, s  q5.3 最小二乘优化
5.4 曲线拟合与函数逼近
/ a# A+ {1 o0 T& d5.5 黄河小浪底调水调沙问题
) Q% D. j+ p5 h! E习题5
第6章 微分方程建模
6.1 发射卫星为什么用三级火箭
' \, e2 Y) S: g" c8 k- I6.2 人口模型
6.3 Matlab求微分方程的符号解
6.4 放射性废料的处理
% ^1 W, b( r3 ^6 R4 C4 ^) t0 z2 c* P6.5 初值问题的Matlab数值解
4 j. a: ?8 P& x0 v7 ?7 E& V( F6.6 边值问题的Matlab数值解
) A! }/ B0 |- |( ^( ^+ I" N6 b习题6
/ H/ m2 F) E$ h. b( @8 x第7章 目标规划
7.1 目标规划的数学模型
7.2 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
. p; o( a0 _1 y+ N5 T; s. E& C8.2 平稳时间序列模型
8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令
8.4 Arima序列与季节性序列
* W( h8 T% H5 m% l/ u, V3 ]1 X) x习题8
' A5 c* f! B+ `第9章 支持向量机
: U, ~- b5 p2 {& O7 p9.1 支持向量分类机的基本原理
! ?6 b' [: l" Y7 Z3 H' X$ ~9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
% s2 {+ H8 s. t/ s9.3 乳腺癌的诊断
0 l; v  d' ]1 v7 n习题9
  X& A. `/ `( C8 u9 D9 i$ Z第10章 多元分析
10.1 聚类分析
10.2 主成分分析
10.3 因子分析
10.4 判别分析
10.5 典型相关分析
10.6 对应分析
" y) X2 D: c% R4 F% y( P# o$ O- Y% @10.7 多维标度法
习题10
) v6 z; H# x* \" b; \2 C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
& {, n! @2 e/ |* D11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
3 f! y+ A0 ?! g9 v11.3 案例分析
' `7 l5 L2 ~) Z0 a3 A习题11
8 A- n/ \$ n% c' y第12章 现代优化算法
% B! X1 K) M# e12.1 模拟退火算法
9 Z# Q3 I* |0 U/ u) f) m3 d12.2 遗传算法
12.3 改进的遗传算法
$ B6 n9 t$ N2 m. z9 ^12.4 Matlab遗传算法工具
0 g4 s$ h- }4 y习题12
第13章 数字图像处理
. P. b) a: C) ^4 M5 l- q$ h0 g& k13.1 数字图像概述
" w. N' V* T; I' H0 U13.2 亮度变换与空间滤波
( W/ f; u2 Y! t: Y6 q* r13.3 频域变换
" ]) ^! v3 c9 H; i13.4 数字图像的水印防伪
- @# k# H: F( j$ N3 b2 A- P13.5 图像的加密和隐藏
习题13
5 }) E. T0 G5 U% F8 K1 O' K: s第14章 综合评价与决策方法
14.1 理想解法
% {/ `2 C# p6 L. L14.2 模糊综合评判法
6 q9 X3 \+ H% y$ p7 a- k' M14.3 数据包络分析法
2 J2 g; F6 _2 _/ @14.4 灰色关联分析法
2 o, M$ d7 L! t& C. [+ Z14.5 主成分分析法
14.6 秩和比综合评价法
0 r1 S/ J2 r& G/ d14.7 案例分析
# y3 Q% [* n& y+ Y8 T& Z1 G0 S习题14
第15章 预测方法
15.1 微分方程模型
1 Y' i  d8 S3 W# N8 f9 x7 |" K- Q15.2 灰色预测模型
& C; ^; V8 x7 ?1 W- W$ f, d" q15.3 回归分析预测方法
15.4 差分方程
7 i! ]( T5 Y7 r0 S# [8 x! d9 z15.5 马尔可夫预测
  Q/ a; D9 Q9 V' J/ O! _- i, t, |8 M1 D15.6 时间序列
15.7 插值与拟合
: [3 u" w8 W. A/ g7 i3 I1 P  k15.8 神经元网络
习题15
附录A Matlab软件入门
4 m2 y4 d% {2 rA.1 Matlab“帮助”的使用
A.2 数据的输入
A.3 绘图命令
( s( d, h+ M" i; g0 O" [A.4 Matlab在高等数学中的应用
) ]2 m, K! N& GA.5 Matlab在线性代数中的应用
+ P5 Z. L  P' W8 y) J0 LA.6 数据处理
' w* b6 F( L7 }附录B Lingo软件的使用
' _1 u8 {4 ?2 PB.1 Lingo软件的基本语法
B.2 Lingo函数
B.3 线性规划模型举例
: E/ O9 {* h! Z" \8 v
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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