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。
! t& C4 ~6 ]! S" H图书目录
第1章 线性规划
1.1 线性规划问题
1.2 投资的收益和风险
习题1
/ o! I# y7 Y  k+ F! [5 E第2章 整数规划
2.1 概论
$ V4 N; k, o4 T; F) l$ i* v2.2 0-1型整数规划
/ W+ ]% z% l; I2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）
( R" g0 y) X: g+ F2.4 指派问题的计算机求解
% f& E' T% Q  y! H8 ~% r1 O. w$ S习题2
; n0 B- \+ u3 o( r$ p; l1 G; u第3章 非线性规划
3 g: T5 I  R- }/ a, _8 k2 k2 d. H6 I3.1 非线性规划模型
3.2 无约束问题的Matlab解法
8 g; U% v- N- P3 y# v4 p3.3 约束极值问题
( w9 q2 u, g  L, e/ i/ @: r% Y8 p3.4 飞行管理问题
习题3
' Q9 m; \5 X0 e* |第4章 图与网络模型及方法
8 ]/ b, I: a" L1 f5 V2 G# F4.1 图的基本概念与数据结构
1 _+ m' r; `+ {! b9 ?  [4.2 最短路问题
7 F: s  m2 _" L8 e% Z3 ]/ @3 ~4.3 最小生成树问题
4.4 网络最大流问题
0 T9 ^6 C1 ^3 _/ }& t$ d4.5 最小费用最大流问题
4 q" B% [5 D6 F# N1 h. ~5 H$ p  L5 {4.6 Matlab的图论工具箱
! ~3 B5 u$ |' {9 a$ c6 p: M' ?* k4.7 旅行商（TSP）问题
4.8 计划评审方法和关键路线法
+ U3 E3 W' v2 ?9 h+ ]3 k4.9 钢管订购和运输
习题4
第5章 插值与拟合
3 T8 j. |# @( E- r% A- b1 {5.1 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
' {0 m/ J) Z6 Y5.4 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
1 O- Y) o$ \& I1 J) O$ C8 N- C第6章 微分方程建模
6.1 发射卫星为什么用三级火箭
6 [7 o# s9 ?7 r  m6 ^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
  k4 H7 b$ F) i5 u  E( }5 w6.6 边值问题的Matlab数值解
习题6
4 E/ e8 S! _4 r. @/ t/ Y  c& \6 q第7章 目标规划
3 k# j4 D! S4 ?1 U; z& C' L+ @5 U7.1 目标规划的数学模型
+ G) W8 J1 G" {: A) p$ G7.2 求解目标规划的序贯算法
( F$ M! ~, L1 H. I- M7.3 多目标规划的Matlab解法
7.4 目标规划模型的实例
7.5 数据包络分析
习题7
第8章 时间序列
) @- n+ B0 r. |& x+ M- }, y. H* t; k8.1 确定性时间序列分析方法
8.2 平稳时间序列模型
8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令
4 f' w1 `; T! q* x2 K8.4 Arima序列与季节性序列
  y2 g, {, Y( R1 c' R' O习题8
第9章 支持向量机
6 P/ I) J! W) z5 F+ Y. [: x) M9.1 支持向量分类机的基本原理
9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
9.3 乳腺癌的诊断
+ }' i5 [6 Q" Z& D1 M习题9
第10章 多元分析
10.1 聚类分析
+ m6 z/ |0 _, O2 `' @: p10.2 主成分分析
% ]0 W2 t% L  k: I9 r10.3 因子分析
10.4 判别分析
10.5 典型相关分析
10.6 对应分析
10.7 多维标度法
4 f8 W" M# a' A习题10
第11章 偏最小二乘回归分析
5 c0 K) _  k( q# g11.1 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
$ M) H2 a7 y! ?/ ~5 I习题11
第12章 现代优化算法
12.1 模拟退火算法
' Q" Q0 K  d* `$ G$ \; |& f12.2 遗传算法
) T1 P) F/ w& h$ P, n# L12.3 改进的遗传算法
12.4 Matlab遗传算法工具
/ O$ e4 X4 u$ S: |) u3 P8 r习题12
) g2 Z* ], _- ]' }/ F) A/ q第13章 数字图像处理
; h4 ^' I2 U- u0 D1 L13.1 数字图像概述
1 @) M2 j: M& k1 `2 s: R! J13.2 亮度变换与空间滤波
/ k( Y7 a' y$ Q8 {1 r# Y13.3 频域变换
13.4 数字图像的水印防伪
13.5 图像的加密和隐藏
: o6 B$ o- @' _- w, @9 G# v( @  q: p习题13
/ ]% a3 A# J1 h; G4 @第14章 综合评价与决策方法
2 T: }3 Q% |7 B1 x) n' Z14.1 理想解法
. [0 `8 m* j- T4 v/ b' N14.2 模糊综合评判法
14.3 数据包络分析法
14.4 灰色关联分析法
9 X  |. p7 y$ T; T. n5 C9 m; @2 u2 W% [14.5 主成分分析法
14.6 秩和比综合评价法
+ E' T- x$ k6 n. T1 z( I) A14.7 案例分析
习题14
5 g6 [% H9 ?4 R6 t; o! u1 b9 {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
$ ~) o! m0 L: D2 ~- @4 S( ^2 H15.4 差分方程
15.5 马尔可夫预测
15.6 时间序列
! q/ [- L6 F: `2 ?# {. `15.7 插值与拟合
; O0 @0 C0 l' q. x8 d. a& m15.8 神经元网络
习题15
: J* ^8 b- {8 c3 U$ M附录A Matlab软件入门
% W; V4 E) [3 y) W4 u4 ^, u3 [A.1 Matlab“帮助”的使用
A.2 数据的输入
A.3 绘图命令
5 s: ]: Z9 ?% FA.4 Matlab在高等数学中的应用
A.5 Matlab在线性代数中的应用
; k3 D& u2 M- ~3 f  J; x$ D+ CA.6 数据处理
5 y+ P* {$ L' ?附录B Lingo软件的使用
' C, k+ w* e# ?( B; wB.1 Lingo软件的基本语法
B.2 Lingo函数
7 y+ {6 U8 Q& ~7 @B.3 线性规划模型举例
0 f7 u) {! q2 t# j1 \) |5 x! U( t) ?- [
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2015-12-3 11:35 上传

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随风飞世

不知道好不好啊