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数学建模算法与应用 司守奎、 孙玺菁pdf(附程序)!

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    群组2015年数学中国“建模

    群组2014美赛讨论

    群组科技写作基础培训

    群组2014年美赛冲刺培训

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    发表于 2015-4-27 15:04 |只看该作者 |倒序浏览
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    * I( N. n1 n7 [

    . ?: }* q) s  N: x《普通高等院校"十二五"规划教材:数学建模算法与应用》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《普通高等院校"十二五"规划教材:数学建模算法与应用》,涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术,主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。《普通高等院校"十二五"规划教材:数学建模算法与应用》系统全面,各章节相对独立。2 K  n2 x1 y6 e' K+ b
    《普通高等院校"十二五"规划教材: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。书中所有例题均配有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。《普通高等院校"十二五"规划教材: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。
    7 L  y: h2 E( n+ [
    3 N  [5 h% f) d) ?/ ]5 x, v: H6 u目录- L: c. X9 ~7 O$ }; x* k2 p
    第1章 线性规划# g9 }, G) N: t! }& H
    1.1 线性规划问题* e7 X+ x6 K/ f' }( S1 D; F: c
    1.2 投资的收益和风险  r! [2 ~7 X: ]7 s! E' n6 U
    习题1- O% s6 [& V3 P5 t4 l

    ( M; v2 A" G3 I& q& W+ [- b5 V% S4 j第2章 整数规划
    : [7 ]& T: x' K2.1 概论
    9 X% a7 Y: g5 k  @+ O) ^2.2 0-1型整数规划% ]$ l1 w5 D9 |4 b+ F
    2.3 蒙特卡洛法(随机取样法); {8 ~. b  ]* x" O, D8 x
    2.4 指派问题的计算机求解
    ( n( W+ O( g. b2 u/ [$ M习题2
    5 M$ G6 p4 V  E
    9 K. |; N. G, l- ]第3章 非线性规划, Y! O9 w+ r6 o! e3 W% E
    3.1 非线性规划模型1 V! S0 s1 v* n2 Z; M5 ], F7 p. e; H6 w
    3.2 无约束问题的Matlab解法* q% U, R3 q' ]
    3.3 约束极值问题$ l$ T/ Y) j& I4 d
    3.4 飞行管理问题6 F% q& m7 H: q/ ~7 O6 l& h
    习题3
    0 ^5 X1 S& {# |# }% i2 u9 u; F# d& S/ R* F( \$ W$ `0 u
    第4章 图与网络模型及方法
    , z( t- P) u- B4 V, \1 K4.1 图的基本概念与数据结构
    9 k1 n2 a* S' t" w" f8 V/ T- m/ R+ |4.2 最短路问题
    4 ]8 R8 Z8 C+ Z: T% u* ^$ Z" T4.3 最小生成树问题$ T0 v! _% ]. C0 d
    4.4 网络最大流问题1 H# K& a$ K7 Q2 E9 j: @$ R
    4.5 最小费用最大流问题
    $ E% v" j5 _9 V1 @" B) J) S4 y4.6 Matlab的图论工具箱
    6 r0 V" w8 e: `5 Y4 L4.7 旅行商(TSP)问题5 b6 ?# a5 t! P$ ?: Q  v5 Y( H
    4.8 计划评审方法和关键路线法3 l2 v) U" ?: {4 A# j6 G
    4.9 钢管订购和运输
    ( ]1 ~; S7 c/ n' y5 C7 G习题4% @" m( U) ?4 O; }  {# s
    # O# L" i/ a" T, V
    第5章 插值与拟合
    5 _; e% w0 w/ u, s5.1 插值方法
    5 ~  ]$ H! V8 `4 s5.2 曲线拟合的线性最小二乘法
    $ `  s) M) D3 A& V5.3 最小二乘优化  d# S* k1 n2 z: u2 ?  z- c
    5.4 曲线拟合与函数逼近& Y, U5 r9 W0 c) G/ C6 ]" G: a2 i
    5.5 黄河小浪底调水调沙问题/ W: |$ u# }2 r+ U. v: A: D6 e- c
    习题5: k+ K- `0 T  |
    ( v1 Y; O. P% P$ T* a
    第6章 微分方程建模! S( a! Q: ]! y9 s$ G$ M
    6.1 发射卫星为什么用三级火箭1 z/ |- R5 g5 B7 c! g
    6.2 人口模型- j' E* k/ H, y6 k
    6.3 Matlab求微分方程的符号解
    5 s# K3 U& n" w# v# [6.4 放射性废料的处理) [: c5 G1 b; p0 @& t
    6.5 初值问题的Matlab数值解
    + \5 E! j$ m8 G4 d) y, N7 r6.6 边值问题的Matlab数值解! j7 x4 u' S7 T0 P: u7 n# e
    习题6* M- D, S* V& ]

    1 H  p8 L7 T  ^) \第7章 目标规划
    9 x! J. w7 E* |- c6 o) j) S; I. y7.1 目标规划的数学模型
    / r8 ]- Y8 _) e& R7 C2 x9 z. J# @7.2 求解目标规划的序贯算法
    ! Y4 o( ?4 m$ Z( q2 g' k7.3 多目标规划的Matlab解法
    " ^! ]% a0 J0 K. X" F  h7.4 目标规划模型的实例' h& s' q9 I% V# H' B
    7.5 数据包络分析
    ! P. z, x( M7 ]习题73 Z4 i  J6 a  w+ o- D

    + q' {* a  H' g% N' p) N: [0 E第8章 时间序列% j7 j7 p' p, k
    8.1 确定性时间序列分析方法- c. J' w5 |& r$ z3 N) H0 W
    8.2 平稳时间序列模型
    0 Q  N' C' F  s! l8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令
    ( @+ m4 E/ ^2 O1 @; @1 [# S9 D8.4 Arima序列与季节性序列
    9 n' H  t2 e% q9 E# c: x- I- P) u习题8/ P4 f5 w! w* A1 G4 @: t
    ' b+ W3 n' Z' x
    第9章 支持向量机
    & U  }" }) |5 u7 u1 l9.1 支持向量分类机的基本原理
    , S% {; \. {1 U. }! ^; D4 t9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子* [2 q3 M" u8 B7 S. j3 j4 o+ i( F
    9.3 乳腺癌的诊断4 W  K7 U5 X& i' D' P
    习题9
    ! M, Q" S; P( c* y: L" s
    , J5 p1 x7 D; }! V7 e/ I第10章 多元分析
    # l2 p/ a: N3 ], N! H10.1 聚类分析
    $ n' C" i* e& b! o, h* `% q3 _10.2 主成分分析
    , I2 ~0 J% `, c# V10.3 因子分析
    0 Y1 }$ C8 _" z+ Z# }10.4 判别分析
    ) ^$ n: |5 M) K5 `- O0 \) B- F10.5 典型相关分析
    1 n: w6 y9 m2 Q2 w' K7 R, M10.6 对应分析! t- ?2 s& i1 o0 d5 C/ ^
    10.7 多维标度法3 ^2 Q8 ^" X7 D. j- v5 j( {
    习题10: _/ J2 ?" v6 Z3 [
    2 W! V( {/ R8 b" u) z
    第11章 偏最小二乘回归分析) o& \1 Q! F5 N! E: _) x& ]" f& d
    11.1 偏最小二乘回归分析概述+ ^9 N! J* @6 z( F" O8 e
    11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
      T5 Z5 ~/ C0 K. I# K11.3 案例分析# t+ o' ~% _* J" Y: ?2 k
    习题11" _6 _+ ]- L; W8 D. c! W

    # H1 u+ L' p2 a  m. R. v. u第12章 现代优化算法
    $ k( C0 `1 O- e% G0 U, I- ^12.1 模拟退火算法
    0 F$ l" |: R. }4 p" f. P8 @12.2 遗传算法: r0 M* n; N0 I0 q
    12.3 改进的遗传算法
    2 v: @# V* `$ z9 n# u, Z12.4 Matlab遗传算法工具/ G( u3 D- f7 @8 N* ?
    习题126 @2 [# k4 e, @

    & d. g; v7 y/ i$ }; _& }. F第13章 数字图像处理
    0 g9 g: ~; a2 I* _6 W( t  r+ j13.1 数字图像概述' l4 h+ y  o+ |$ ]) {, v' m
    13.2 亮度变换与空间滤波/ Q2 g( {1 u& A& J1 j
    13.3 频域变换/ x2 |2 E7 u; N
    13.4 数字图像的水印防伪2 O7 ]" Y/ J6 |7 k; X
    13.5 图像的加密和隐藏
    6 F  ^' G0 F8 }* i! ]3 \习题13
    ' Q! m. m* p3 y* C# U  W" F
    ! F6 ]4 L* c3 j6 ]9 i2 @第14章 综合评价与决策方法
    0 w- p" @  }  U14.1 理想解法
    & B$ r( h, C+ W3 x14.2 模糊综合评判法
    + {! f7 g; S4 m  A( g% w# H" c/ f14.3 数据包络分析法
    / ]2 ^8 ~( j) @% a  N& L6 e' D14.4 灰色关联分析法
    8 r1 C9 C$ z% Q( B14.5 主成分分析法( j) T5 ^% u5 F& r9 e6 t6 s! a/ Q
    14.6 秩和比综合评价法
    1 o' `. S( f- v; q' H& M2 {0 s% h14.7 案例分析) Y1 s- x9 ]6 T3 {0 r
    习题14) e1 r3 w6 n0 ^& L* b

    . ?( U- `! y6 v9 t& K/ i+ }$ E" r第15章 预测方法
    1 ^/ _' m  z& G& l9 W! F& d15.1 微分方程模型
    4 z! B3 U# T- q" F5 `+ F1 Z! @15.2 灰色预测模型0 O' A3 q3 F" `3 F" h+ l2 W& L5 n" E% u
    15.3 回归分析预测方法
      A' ]1 l9 Y7 X3 {2 ^, K* r" K15.4 差分方程0 t: c# t  v' W8 c) P
    15.5 马尔可夫预测
    4 ?0 J$ w! V( I( ]- e9 E8 z15.6 时间序列
    7 `  H& n9 g4 n1 q15.7 插值与拟合* e4 G4 }3 S: n7 n8 o' z
    15.8 神经元网络
    ' c4 }+ U7 V$ g9 l- u( j9 ?3 ^& n习题15
    1 \4 u% c( D# x% u( K$ T附录A Matlab软件入门7 [' L2 v, K* S* o8 o  a+ x
    A.1 Matlab“帮助”的使用
    1 M8 C: r% I- R# m/ h  H% x7 QA.2 数据的输入
    # n6 H: f/ }5 O& v% U& IA.3 绘图命令
    " `3 I5 G4 F4 {* f/ b$ k/ iA.4 Matlab在高等数学中的应用
    4 F' \9 K6 w0 j9 |) V+ E0 vA.5 Matlab在线性代数中的应用
    0 G; B5 F* C5 D8 b) TA.6 数据处理
    3 o( V9 @* G0 z# O- V2 w附录B Lingo软件的使用2 ]5 X" A) e7 U9 v9 h) V! f& W  Q
    B.1 Lingo软件的基本语法
    9 ^4 E/ z' c5 T7 u2 L8 n8 xB.2 Lingo函数2 p, T# h" T4 \7 H
    B.3 线性规划模型举例; r; o# X  Q: D4 M8 G( i
    参考文献/ M, \% Y. E8 ]* F* ]
    链接:http://yunpan.cn/Q7BecdXGvD6HS (提取码:f1b2)% ]# E' v- S' w) Y

    2 Z& n" B% R7 i. _9 _
      N1 |! }6 a" Y& P# Y* m
    * R5 ]( {8 h- l
    zan
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