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
1.1 线性规划问题
  `) A( @$ v+ X. T( {1.2 投资的收益和风险
习题1
第2章 整数规划
) P* O1 E8 ^/ s' E2.1 概论
0 v) S0 m% e( M2.2 0-1型整数规划
. O5 @+ b6 n2 @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
& ?& w/ [7 C5 R3.1 非线性规划模型
3.2 无约束问题的Matlab解法
& Q9 P( p; @! ~- x* ~/ Q3.3 约束极值问题
3.4 飞行管理问题
习题3
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
/ [! c8 j* Y7 ~& v+ @1 n* G$ n4.3 最小生成树问题
9 K) r, T& v* W8 t9 U& ~/ x4.4 网络最大流问题
9 Y8 E- N+ H) }, M8 b1 ?' E4.5 最小费用最大流问题
, H% D' a9 |6 \- ?0 w7 u4.6 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
4.9 钢管订购和运输
习题4
' B5 \# b( a2 X8 ^& F% c5 a3 y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
2 Z. d7 p3 N: C7 L' a5.3 最小二乘优化
6 j% H  }4 q( `* k7 X/ O5.4 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
+ ~) I( _# i3 O) p6 [5 a2 y第6章 微分方程建模
2 V: p0 K; A. l, m4 c6.1 发射卫星为什么用三级火箭
# w1 _$ I& Q) d: y( b/ p8 q& V* O6.2 人口模型
6.3 Matlab求微分方程的符号解
$ y) Z$ @% L& b4 d% }6.4 放射性废料的处理
8 G' V& t+ d% l9 e3 U( W$ ?, N6.5 初值问题的Matlab数值解
! k' u" a2 N  o; e/ o! O6.6 边值问题的Matlab数值解
习题6
第7章 目标规划
1 b; e' Y. X% _1 s7.1 目标规划的数学模型
& n* U4 q. h4 R- d1 o7.2 求解目标规划的序贯算法
7.3 多目标规划的Matlab解法
+ l8 L8 f6 g) K7.4 目标规划模型的实例
! Q  `7 z7 C; a/ b/ W7.5 数据包络分析
习题7
( X. ]6 ^# |( M- [第8章 时间序列
8.1 确定性时间序列分析方法
& o) [/ R* j4 ?$ L' D' ]; R8.2 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
. j# p' k; R1 S3 p0 p+ k习题8
2 Q0 ?, P3 i8 u第9章 支持向量机
9.1 支持向量分类机的基本原理
* T$ L  S: @3 i6 Q9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
) e5 z( M& V" w5 E5 X& p9.3 乳腺癌的诊断
习题9
' m* D2 X* B. A$ G" D+ H7 z" E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
* `4 D- s3 A# f- g10.6 对应分析
! b/ ?, }( J& f( R10.7 多维标度法
习题10
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
& x0 g3 r, d0 e* {) j$ N! z11.3 案例分析
习题11
7 X9 S8 p6 \' |  A( r+ e# Y! ~第12章 现代优化算法
. d4 @( s9 y( y1 L5 B( Z7 a6 J12.1 模拟退火算法
12.2 遗传算法
+ Z/ T& I& ^# S' T4 s& ?3 M6 l12.3 改进的遗传算法
" `7 {" ~% A& g& t3 g; z$ h12.4 Matlab遗传算法工具
习题12
第13章 数字图像处理
. x9 X- H' I6 @0 L13.1 数字图像概述
7 P) V0 `& {- ]; J, {% }8 U13.2 亮度变换与空间滤波
13.3 频域变换
$ c( {6 c2 q% B- h7 Y13.4 数字图像的水印防伪
8 ?. r2 \5 q7 N# y13.5 图像的加密和隐藏
1 m) N5 x9 x. w习题13
第14章 综合评价与决策方法
- G" V( {; m0 n8 M" F$ |14.1 理想解法
' F! H/ ]+ t) P# Y14.2 模糊综合评判法
4 ]8 F# @9 B( Y6 q4 I1 {14.3 数据包络分析法
14.4 灰色关联分析法
14.5 主成分分析法
: Y% _# D$ A' y1 K4 ?14.6 秩和比综合评价法
  L0 ]/ W) @" C$ s14.7 案例分析
# x. g4 P/ P& q0 k0 q- o习题14
第15章 预测方法
15.1 微分方程模型
15.2 灰色预测模型
15.3 回归分析预测方法
( T6 c, P9 O4 X! ~7 L7 i* V; k1 U9 M/ {15.4 差分方程
& P0 ]1 h% o8 Q15.5 马尔可夫预测
15.6 时间序列
2 s- P! s* b8 T! j15.7 插值与拟合
15.8 神经元网络
习题15
9 X- y) N. C) T% q& s附录A Matlab软件入门
A.1 Matlab“帮助”的使用
A.2 数据的输入
9 c/ y7 i1 h; A8 `- O) O8 W8 J' XA.3 绘图命令
2 V! }2 _" r! l9 CA.4 Matlab在高等数学中的应用
A.5 Matlab在线性代数中的应用
A.6 数据处理
附录B Lingo软件的使用
0 o% k3 B+ a5 K/ S6 j+ rB.1 Lingo软件的基本语法
% C+ M+ T( r8 RB.2 Lingo函数
& B$ I; M& T' M2 ~! u9 x& |B.3 线性规划模型举例
+ H5 G3 @% _3 s2 H: G& @
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2015-12-3 11:35 上传

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