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。
, i: ^; }  ~& d图书目录
第1章 线性规划
* l/ n( ?4 e5 f5 o. s; s1.1 线性规划问题
1.2 投资的收益和风险
: E0 x1 G) W( l6 \4 n$ P! b习题1
第2章 整数规划
# ^+ \( o0 t/ I- D' J2.1 概论
2.2 0-1型整数规划
1 r* L( N% U: n7 j. l  s, n2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）
/ w4 C, {* d/ R. R0 h" T2 H0 v2.4 指派问题的计算机求解
2 ]# S( a9 k0 j4 [3 s习题2
第3章 非线性规划
# |* _# D# p; u/ c3.1 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
习题3
0 D! |: ~- ?1 N% E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
4.2 最短路问题
0 ]1 E1 j6 t$ s; S* g3 u8 r0 n) ~( p4.3 最小生成树问题
! R$ x- o8 q/ h6 ~+ ^  z4.4 网络最大流问题
4.5 最小费用最大流问题
. c3 p; V1 K" K4 p# I. I; e4.6 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
1 D& |+ b6 V7 R# j4.9 钢管订购和运输
) g, C/ |. w' K! W习题4
$ z7 l% c* X/ a6 y# k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
5.4 曲线拟合与函数逼近
5 K# e: i& i# K1 }  H5.5 黄河小浪底调水调沙问题
. F& K2 N) ]+ s& l4 a习题5
7 M( m! W! l$ x; t第6章 微分方程建模
- y! j8 _3 L8 }" R3 d6.1 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
6.4 放射性废料的处理
6.5 初值问题的Matlab数值解
6.6 边值问题的Matlab数值解
% C9 K4 o# J: k8 V# w习题6
第7章 目标规划
7.1 目标规划的数学模型
( s" {. o* H8 x; Q$ }7.2 求解目标规划的序贯算法
5 I8 P9 Q1 N4 u; K7.3 多目标规划的Matlab解法
7.4 目标规划模型的实例
/ E* U9 ~& v% I8 U5 @7.5 数据包络分析
5 r" }/ d0 j6 c7 h习题7
第8章 时间序列
/ l( o( y! \' D4 f8.1 确定性时间序列分析方法
3 D  ?; T: Z2 B5 B& A8.2 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
& I6 k8 s& k! o# D* Z- B6 R习题8
* R2 r3 j% ~* }9 C第9章 支持向量机
9.1 支持向量分类机的基本原理
4 Q) P* E+ N) s5 Y1 M# u, m5 x8 t9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
+ N5 F+ p0 \. T8 {* b3 z9.3 乳腺癌的诊断
& e4 [1 ^3 h5 I) \5 }) ^9 J8 n% n习题9
" b1 B& ^: K3 a2 }第10章 多元分析
0 L4 ?1 w' i- L1 e& U' }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
9 u8 \. o  m- d, q10.5 典型相关分析
+ Y1 Y3 i- u/ m/ I8 j/ H& C10.6 对应分析
' R2 q% z/ p+ Q9 ]2 b4 h10.7 多维标度法
习题10
第11章 偏最小二乘回归分析
% w5 W  ?% i3 ^1 b0 Z11.1 偏最小二乘回归分析概述
11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
7 Z* H+ E; X% H6 s- ]11.3 案例分析
习题11
第12章 现代优化算法
2 }/ X; l  d# s' H$ Q" [" }( {12.1 模拟退火算法
- P. D% V3 j) H6 }) }: l1 o12.2 遗传算法
12.3 改进的遗传算法
6 [7 D* L/ m* K! W8 r6 r12.4 Matlab遗传算法工具
( F2 j8 W7 V# V! `- `习题12
第13章 数字图像处理
( s1 ?9 I& E. R/ Q13.1 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
13.5 图像的加密和隐藏
习题13
* B6 Z7 W* r6 }4 P8 p/ }$ H, b第14章 综合评价与决策方法
14.1 理想解法
. W& n' G5 h& U14.2 模糊综合评判法
7 \3 `5 w3 ^$ r, M14.3 数据包络分析法
14.4 灰色关联分析法
) O% w3 k7 ]( a) r& W/ r9 [14.5 主成分分析法
- L: G1 [0 ?$ ~) K. {; O14.6 秩和比综合评价法
14.7 案例分析
* }8 ?0 x) d$ Z, ^# W) Y1 M7 ?习题14
6 C  u. U  n9 v8 z& x第15章 预测方法
15.1 微分方程模型
$ y8 N7 A. K5 |, C# E0 e) h+ v4 t15.2 灰色预测模型
15.3 回归分析预测方法
15.4 差分方程
15.5 马尔可夫预测
: W6 d( }$ j0 d' a+ h. @) P) ?+ I15.6 时间序列
15.7 插值与拟合
15.8 神经元网络
习题15
附录A Matlab软件入门
1 F2 ^  j/ \- t5 X! NA.1 Matlab“帮助”的使用
( O) {2 C' `2 A3 LA.2 数据的输入
A.3 绘图命令
A.4 Matlab在高等数学中的应用
A.5 Matlab在线性代数中的应用
! G$ Q2 D% \; |* {2 U, h. OA.6 数据处理
附录B Lingo软件的使用
. O( P8 V6 m9 }* g. R7 _0 ]8 XB.1 Lingo软件的基本语法
B.2 Lingo函数
B.3 线性规划模型举例

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2015-12-3 11:35 上传

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