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。
6 P; E. n8 g$ j" v图书目录
第1章 线性规划
4 v  w* k# s* y! y1 @% o1.1 线性规划问题
1.2 投资的收益和风险
习题1
2 F8 L# x3 Z6 J4 L) V+ y第2章 整数规划
# @& z, b, ]: s+ q- P  c2.1 概论
! b1 |) r! Q7 W3 a: j% ^. T* G2.2 0-1型整数规划
2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）
, R/ C" Y% k9 t1 d: U2.4 指派问题的计算机求解
9 l8 _; J. V6 Z: V" y0 L8 N习题2
第3章 非线性规划
3.1 非线性规划模型
/ \5 ]; P0 W9 ]) a- r$ m0 b" f5 ?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
7 O# F$ M7 @& D. Q习题3
; m$ v2 P% \" P4 I9 T第4章 图与网络模型及方法
) Y$ i9 O! Y# c( j0 e4.1 图的基本概念与数据结构
9 E+ R+ q8 x; u: ^4.2 最短路问题
( Y: S# `. T& S  N0 z) u8 N9 A4.3 最小生成树问题
, Y% q% n3 p4 v4.4 网络最大流问题
4.5 最小费用最大流问题
4.6 Matlab的图论工具箱
, y6 B; h8 Y" N4.7 旅行商（TSP）问题
; S8 Z* x6 V+ |8 O9 F4.8 计划评审方法和关键路线法
4.9 钢管订购和运输
6 n3 G/ T& _3 j6 |, n- i5 O习题4
1 V+ x0 I) ^' S& z" I第5章 插值与拟合
5 D: f  V, H$ t5.1 插值方法
) X+ _! s1 w+ J- G; o5.2 曲线拟合的线性最小二乘法
5.3 最小二乘优化
' Z7 ^7 K9 p; N5.4 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
第6章 微分方程建模
6.1 发射卫星为什么用三级火箭
' V+ H$ ^+ D8 Z5 B, x6.2 人口模型
# H# ~) V, @- O7 J4 C6.3 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
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
4 ]* o5 |- F) a, T7.3 多目标规划的Matlab解法
7.4 目标规划模型的实例
* X% N% [, n* x: G! _& T4 v7.5 数据包络分析
习题7
第8章 时间序列
/ k$ H' T4 S0 B  c/ {9 h8.1 确定性时间序列分析方法
0 _1 b0 ~; w7 }% Y6 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
1 y! g" d; ~! q! m+ v- M8.4 Arima序列与季节性序列
8 w9 l& c. o" O习题8
9 K: f2 J4 u" @1 y6 ]第9章 支持向量机
9.1 支持向量分类机的基本原理
2 L/ E! V. L; L( g9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
9.3 乳腺癌的诊断
习题9
; ]4 n1 e- r2 `. ~6 w# T' ]第10章 多元分析
- Z3 U( j3 x7 B0 Y10.1 聚类分析
3 c7 x! k1 v+ V5 A8 L& L10.2 主成分分析
10.3 因子分析
10.4 判别分析
: O  {- ]5 J- L$ g& K5 P' r10.5 典型相关分析
, L. c7 x. r- W! z10.6 对应分析
. x+ M9 R% S4 n/ Y- o7 N2 P10.7 多维标度法
习题10
第11章 偏最小二乘回归分析
3 @  @" X. w# L) G/ j& I$ w11.1 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
第12章 现代优化算法
12.1 模拟退火算法
& s. Z. g( N5 y- N12.2 遗传算法
12.3 改进的遗传算法
12.4 Matlab遗传算法工具
习题12
第13章 数字图像处理
4 \" i* D4 h+ l6 g13.1 数字图像概述
13.2 亮度变换与空间滤波
$ B0 [; w$ x9 Q0 F' l13.3 频域变换
+ v/ W0 b& s' p$ _6 C, D/ H13.4 数字图像的水印防伪
  @& m, l0 j1 ]0 |13.5 图像的加密和隐藏
4 i$ Q% S( \6 Q9 U. |% r6 r( q" E习题13
) R7 A# i# e' Y: }( F/ a# a1 ~第14章 综合评价与决策方法
14.1 理想解法
14.2 模糊综合评判法
14.3 数据包络分析法
0 ?0 F! Z! T9 A- i  G. D14.4 灰色关联分析法
1 C2 S; l! g1 b. l- D2 q/ x9 s; V7 g14.5 主成分分析法
14.6 秩和比综合评价法
14.7 案例分析
习题14
第15章 预测方法
8 ^- ]3 \1 H9 D  _& {& E( q0 W' H15.1 微分方程模型
15.2 灰色预测模型
# \6 W  \1 }/ m3 p15.3 回归分析预测方法
15.4 差分方程
6 u' F1 B: q( C% A0 H" r15.5 马尔可夫预测
15.6 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
A.1 Matlab“帮助”的使用
A.2 数据的输入
( b+ G& y, r6 g' j1 T! |A.3 绘图命令
A.4 Matlab在高等数学中的应用
- a( X5 ~8 p# M  E" a- q5 L9 sA.5 Matlab在线性代数中的应用
2 y7 h% B% H+ d  v: \4 \A.6 数据处理
附录B Lingo软件的使用
+ M% O# y9 Y$ d8 x/ X5 w! jB.1 Lingo软件的基本语法
B.2 Lingo函数
B.3 线性规划模型举例
% L$ }' q- _& R+ z, ?6 c
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2015-12-3 11:35 上传

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不知道好不好啊