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[个人总经验] 数学建模算法与应用

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liyan1259        

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    发表于 2015-12-3 11:35 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    《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。; F: S6 S, _0 Z& X+ w3 x
    图书目录; @" p) F4 N. c- N- Z) D/ V
    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/ h. x1 E5 a0 d, `0 O. M. K& \
    习题1
    : q; q! ?4 I, G) [7 p: {- `  E1 g第2章 整数规划5 N% l7 {: T: d
    2.1 概论
    & c( G* L3 X" Y; {2 f. a2.2 0-1型整数规划9 U% |! {( C3 M
    2.3 蒙特卡洛法(随机取样法)2 s; }3 {; |8 x$ x8 n8 G, v( W
    2.4 指派问题的计算机求解7 L# d) X( F- N3 ~, ]2 P; F
    习题2, R: [* T+ b: I& W; @& d: e
    第3章 非线性规划& {: J( v3 E* y) Z* R4 H
    3.1 非线性规划模型& B4 r0 v  ?" p6 c  O0 g+ B5 J
    3.2 无约束问题的Matlab解法; |+ v- T& l  F/ B- V
    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  R9 F. Y0 j' Y) _  d; U! v: F
    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% @7 Q1 x7 P" A  w- D9 d) j
    4.2 最短路问题; @9 q1 {5 J$ s' N6 }8 \, }0 u
    4.3 最小生成树问题6 ~" {; \! n7 Z
    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# b7 P2 z. D2 m4 A
    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47 W6 H& h1 P# j( E
    第5章 插值与拟合# t$ E& d# O0 [. u* ~
    5.1 插值方法; e) Z- |9 ]7 n( H; r; X. w
    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2 n" u5 ^# D+ x$ k8 `
    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56 e  n* e7 m' P7 J- |5 x
    第6章 微分方程建模4 U4 g  i6 Z; P4 }, j
    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: {7 }+ i, i8 l: q
    6.3 Matlab求微分方程的符号解7 }* a' }: }3 ?2 C# j  j
    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9 v  f% O/ I- c
    7.1 目标规划的数学模型4 K% e; y6 m/ v& L- z1 ]
    7.2 求解目标规划的序贯算法# [* q& L9 T2 L$ S$ H
    7.3 多目标规划的Matlab解法& k$ z5 R* X) w9 i
    7.4 目标规划模型的实例" {  i* S% i2 ]
    7.5 数据包络分析% }# N- K  g5 t: a* Y* Y) h: C' ^0 B
    习题79 w* |6 N7 Z( O( x9 j) p; @
    第8章 时间序列8 x' T/ P5 j0 {' t* R6 ~( r
    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6 C- v* W2 p) H
    8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令- ^5 l/ f  i8 _& ~
    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: H; k+ K0 m) `: c5 u
    10.1 聚类分析; W& n0 v& v' G' [# ^0 g
    10.2 主成分分析& v3 ?. X5 }8 `1 f4 |
    10.3 因子分析$ x, K, H8 H) I) A9 a" [. p  b
    10.4 判别分析% m/ I; \9 v/ N, a
    10.5 典型相关分析7 m4 [' C( H0 a# t3 B+ B. g
    10.6 对应分析
    " y) X2 D: c% R4 F% y( P# o$ O- Y% @10.7 多维标度法7 X; h) A; p, j3 b
    习题10
    ) v6 z; H# x* \" b; \2 C第11章 偏最小二乘回归分析1 ^- _+ z5 A# X3 D8 |
    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- n  L3 G8 W) X# K$ c
    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+ ^, _: s: k% N1 F" o
    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. @% e4 n* s2 W& Z9 g5 |
    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% n) {! U# @  O
    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0 u( |/ z8 _# I& b5 Y! `
    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$ e+ Y4 I+ H, `' S% ~
    第15章 预测方法9 {, h. Z1 ~5 `  ~" C, i( F) J/ r
    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8 @6 ]1 T9 |1 f8 z  G" I% S
    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$ _5 V7 [! u- j! B- D. u
    15.7 插值与拟合
    : [3 u" w8 W. A/ g7 i3 I1 P  k15.8 神经元网络$ @5 R, G( i# ^- r7 B* C
    习题15+ Q* A, e$ Z& R" d
    附录A Matlab软件入门
    4 m2 y4 d% {2 rA.1 Matlab“帮助”的使用% x) }) P, B2 D; Y& z5 j' h3 }
    A.2 数据的输入2 F5 a1 [6 y( C% B( l" ?% b
    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6 s8 P. u3 U8 k5 Q( W, ?9 f
    B.2 Lingo函数$ v: x6 `: E# R* R
    B.3 线性规划模型举例
    : E/ O9 {* h! Z" \8 v4 |0 F3 B- ^) f; x! E
    数学建模算法与应用.zip (9.82 MB, 下载次数: 14)
    & s6 q% f9 M; V; p  ]
    : ?4 f8 }& g0 q3 e7 B
    zan
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    郁闷
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    [LV.2]偶尔看看I

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