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
; y. v1 X& Z! H$ V; _& j6 p第1章 线性规划
1.1 线性规划问题
1 D5 _. W$ W: ~1 H- N5 q1.2 投资的收益和风险
8 f6 u! k) C% y  p; {习题1
第2章 整数规划
2.1 概论
2.2 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
1 B0 V& I- l9 w- C* @- f3.1 非线性规划模型
# _" F+ k, F( N( @3.2 无约束问题的Matlab解法
' C7 f; p3 L5 I3.3 约束极值问题
3.4 飞行管理问题
8 d" g6 p4 R" d/ R习题3
6 o4 v' m7 `7 q第4章 图与网络模型及方法
% ?  E7 F/ h$ ^# |  B& {# m4 L4.1 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
3 q0 e. g: |2 @, W4.5 最小费用最大流问题
! f: |4 V; Y9 \- z. o4.6 Matlab的图论工具箱
4.7 旅行商（TSP）问题
7 b. s' T: T9 b- R1 H; D4.8 计划评审方法和关键路线法
& R/ E, T% W& A; J4.9 钢管订购和运输
' X! S) Z' Q8 U+ y' |6 b( F' Y习题4
第5章 插值与拟合
8 V( b0 }' f1 @( k6 ]& P, H5.1 插值方法
2 p% G, O/ K- j5 y  E  W$ ]  ]: y: H5.2 曲线拟合的线性最小二乘法
5.3 最小二乘优化
' P/ G, S6 J8 K# R: y5.4 曲线拟合与函数逼近
5.5 黄河小浪底调水调沙问题
习题5
9 S% R$ h" r/ x* r! P$ ~# c第6章 微分方程建模
6.1 发射卫星为什么用三级火箭
+ C% m2 o( [- J% y2 ]' o6.2 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
9 ]6 d$ ]/ _, N6 b( }6.5 初值问题的Matlab数值解
' g- `' e3 C# r. p  y8 e6.6 边值问题的Matlab数值解
习题6
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
7 l: K  S9 @# |0 Q, Q3 ]习题7
3 M  `) r8 z# }# W4 a) B8 u第8章 时间序列
& e) @( ?, G# _. Q8.1 确定性时间序列分析方法
, c) u7 b$ a+ y8.2 平稳时间序列模型
8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令
9 m8 J* Z$ }9 t+ X8.4 Arima序列与季节性序列
习题8
, S# J% k' h. O第9章 支持向量机
9.1 支持向量分类机的基本原理
, G$ T; s2 v- T& P4 Y* C9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
: W; a; |! _8 T' Z9.3 乳腺癌的诊断
习题9
* N) S% @( ~) K9 S第10章 多元分析
10.1 聚类分析
' k8 j# `$ `2 B! L5 a" M4 v& t10.2 主成分分析
10.3 因子分析
* k& |0 ?5 [& x4 P# u/ z  y5 M10.4 判别分析
: P! Z/ d9 z& ~9 q9 M10.5 典型相关分析
& G2 w# w3 V: `3 Z# P2 ?6 l2 Z10.6 对应分析
10.7 多维标度法
习题10
& j0 e% U) Z( G+ j! B: `9 x% M4 x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
11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
11.3 案例分析
习题11
( _4 z( \. O9 Y第12章 现代优化算法
12.1 模拟退火算法
12.2 遗传算法
( c' ^7 G& e! i+ k- Z12.3 改进的遗传算法
0 X, r1 u" r7 q; E12.4 Matlab遗传算法工具
5 }* @5 f* q2 g& B; I/ @习题12
第13章 数字图像处理
1 z' o  k1 W/ I$ N% Z3 z1 ]13.1 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
. x7 s) Q. b- j& q; }+ y. Z# \13.5 图像的加密和隐藏
3 C1 c  M# T/ n+ N: A; j) w2 @习题13
: d( w% K9 s/ P% F第14章 综合评价与决策方法
8 `/ s& v& a' y) O9 ?0 i14.1 理想解法
# T" c9 [6 N2 i( v14.2 模糊综合评判法
" x( B' U7 \/ ]+ e" c14.3 数据包络分析法
14.4 灰色关联分析法
- t, S4 _6 L1 E" f6 a+ ]) k' m14.5 主成分分析法
0 i# O, A- X& U* n" w14.6 秩和比综合评价法
14.7 案例分析
3 J9 F- j  V2 }7 `9 D6 f1 b习题14
4 ?0 q2 L! b, W: |6 d$ O, E7 g第15章 预测方法
15.1 微分方程模型
& i  D, y& X2 y15.2 灰色预测模型
15.3 回归分析预测方法
15.4 差分方程
2 s2 Q/ ^8 g! X) K+ J) ?1 U15.5 马尔可夫预测
4 Q# K7 s; I0 y" B, C: o15.6 时间序列
15.7 插值与拟合
6 q3 y' o  I+ J7 m! P15.8 神经元网络
习题15
附录A Matlab软件入门
9 C) A! C5 |  TA.1 Matlab“帮助”的使用
0 S/ B! Z( l4 M" |6 ]5 J- G4 T* MA.2 数据的输入
A.3 绘图命令
8 c2 P1 D5 O0 N% M8 lA.4 Matlab在高等数学中的应用
  j9 X, Q. l9 `8 ^1 [( MA.5 Matlab在线性代数中的应用
6 R# q, Y8 t+ eA.6 数据处理
) _' Z1 F. Z- b5 f% ]' _- R. D附录B Lingo软件的使用
* G! C5 y& n% }6 sB.1 Lingo软件的基本语法
- N9 J! Y+ E. e  IB.2 Lingo函数
B.3 线性规划模型举例
4 M& f3 T7 Z) _
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2015-12-3 11:35 上传

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不知道好不好啊