数学建模算法与应用

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《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
3 f4 I3 m5 N. f! f( T; }* h1.2 投资的收益和风险
习题1
; ~2 a" Q9 r! \" p& W( x第2章 整数规划
2.1 概论
2 x( @+ M5 ]: r4 [( E' s& M$ ^2.2 0-1型整数规划
8 U4 _# b6 W; \2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）
, }# L: c! H5 G- f& Q' o, i2.4 指派问题的计算机求解
. f; S% \9 h4 d; L9 [7 [习题2
第3章 非线性规划
; W( X" ~$ `- ]( ^' h' N$ X3.1 非线性规划模型
' N: |6 q. r1 K# [  l. x3.2 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
& ?8 I, A) Q5 X& J$ U习题3
0 s! K* s! G2 Q) M! I( h* @, H第4章 图与网络模型及方法
3 W! h+ W- s! Z8 ^- g! U0 J! c8 B4.1 图的基本概念与数据结构
4.2 最短路问题
4.3 最小生成树问题
% `% q# k/ e, c. O4.4 网络最大流问题
4.5 最小费用最大流问题
( G, D/ [" q8 X1 y. X- C, d4.6 Matlab的图论工具箱
4.7 旅行商（TSP）问题
  @2 j0 i% S8 @# b8 X4 p4.8 计划评审方法和关键路线法
% b( S$ f8 r! j4.9 钢管订购和运输
习题4
第5章 插值与拟合
# g! G6 k" j+ F8 u7 _2 w8 H5.1 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
' m, }! Q8 Q  o0 L0 n8 a0 X! w* S% H5.5 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
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
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
7.3 多目标规划的Matlab解法
7.4 目标规划模型的实例
5 }  z* R( P4 Y  ~7.5 数据包络分析
习题7
, v4 {" F. S7 Y; O' @( V' \第8章 时间序列
9 }1 }% @0 z) `) U8.1 确定性时间序列分析方法
0 O! k  e5 O+ F' h5 O2 v& X+ c' Y8.2 平稳时间序列模型
1 l( [/ O1 b. g0 m3 C8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令
6 @- x$ q  M3 U& K" O$ h8.4 Arima序列与季节性序列
习题8
# `+ z6 {) L* P2 j  l第9章 支持向量机
9.1 支持向量分类机的基本原理
: t$ i  K- X* p9 ~) B) t. u9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
% o0 D' [. G' |3 h9.3 乳腺癌的诊断
习题9
第10章 多元分析
10.1 聚类分析
10.2 主成分分析
; ^& P9 P7 p2 e7 x10.3 因子分析
10.4 判别分析
( S; J% i0 N! P* i0 N  H  B10.5 典型相关分析
( ~6 R. \: L1 y2 k10.6 对应分析
$ N$ k3 l+ v' O8 p9 P9 m/ W8 ^10.7 多维标度法
5 \2 ^' M4 i0 G# ~7 g6 f0 q习题10
4 j7 s* a) C4 z( J第11章 偏最小二乘回归分析
2 [; E! c3 ^+ c* w  h0 _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
11.3 案例分析
习题11
/ R7 Z; Z) r) w2 ]6 V3 S# B7 a第12章 现代优化算法
12.1 模拟退火算法
% d$ o8 C- m: G. T. O12.2 遗传算法
' Z* c6 Q  w6 `( ~& }7 i: j12.3 改进的遗传算法
12.4 Matlab遗传算法工具
! F1 C1 a3 q: j6 y2 b习题12
第13章 数字图像处理
13.1 数字图像概述
13.2 亮度变换与空间滤波
6 G4 Q# F4 D7 V9 i* S2 B0 V13.3 频域变换
% ]% T7 D7 s0 O9 x# ]& @13.4 数字图像的水印防伪
13.5 图像的加密和隐藏
; Z, t2 j! v6 ]3 A4 E$ w+ k: C习题13
第14章 综合评价与决策方法
14.1 理想解法
1 c) }! N( I; z1 q14.2 模糊综合评判法
  Q5 b8 T  a7 z: {7 A14.3 数据包络分析法
14.4 灰色关联分析法
14.5 主成分分析法
8 K, b4 x& v9 ]$ E14.6 秩和比综合评价法
14.7 案例分析
习题14
第15章 预测方法
( n1 T, Q- E5 ?7 [/ ?5 _) O15.1 微分方程模型
15.2 灰色预测模型
/ G1 ^" h: i# z8 P3 Y& i15.3 回归分析预测方法
15.4 差分方程
! c7 G% f/ h) c1 D15.5 马尔可夫预测
15.6 时间序列
7 r7 n- w9 d9 t/ b  g1 w4 K15.7 插值与拟合
15.8 神经元网络
  L6 H- W3 G3 T习题15
$ {( M  I. _$ u; n& ~附录A Matlab软件入门
3 @7 s! t# q! C+ GA.1 Matlab“帮助”的使用
) G- J9 ?, t% V6 h+ J7 _! DA.2 数据的输入
A.3 绘图命令
A.4 Matlab在高等数学中的应用
1 q1 S6 n; Q( x/ A1 m. G, M1 FA.5 Matlab在线性代数中的应用
A.6 数据处理
, R% b& r( O1 v! g附录B Lingo软件的使用
* U6 f/ |, ]( }: U1 p1 {- }' Z7 k  vB.1 Lingo软件的基本语法
B.2 Lingo函数
* W: m. k$ Y# o* U& m% f- JB.3 线性规划模型举例
: Y+ x. X9 l2 f! B9 R5 v
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2015-12-3 11:35 上传

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随风飞世

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