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本帖最后由 a3141592653589 于 2012-9-2 20:40 编辑 M5 d' C" e/ t9 E) R! N# I
0 Y9 D8 i. t' N% B# t, Y9 C
电子书和代码,一开始就讲多元统计,非常有个性,不从最简单模型讲起,比较适合国赛
数学建模与数学实验_汪晓银_周保平电子书 程序源码.zip
(23.14 MB, 下载次数: 2808)
5 d! i' C5 x; h7 | f) y' D9 o* N- }5 G) ]5 r" i
% K3 S, @ [, ?2 r
; e5 t6 p: \- J, D* F, I8 [* T# a. R《数学建模与数学实验》通过实例与算法程序设计介绍了常用的数学建模方法,包括多元统计、时间序列分析、线性与非线性规划、多目标规划与目标规划、图论、动态规划、排队论、智能优化算法、微分与差分、模糊数学、神经网络、计算机仿真、灰色系统和层次分析法。全书将建模技术与数学实验融为一体,注重数学建模思想介绍,重视数学软件(SAS、MATLAB、LINGO)在实际问题中的应用。全书案例丰富,通俗易懂,便于自学。
0 e, c" }) |+ V& i第1章 多元统计0 d- A& P& u# W
1.1 多元回归
9 U% i9 W9 b+ C6 ~, s% m1.1.1 多元线性回归9 D( p1 T8 `$ N2 C) w% H, U. ~
1.1.2 多元非线性回归
7 H& l. _9 f! z8 D( b; E" }1.1.3 多元回归方法评价5 X! H( H. i' K5 ?0 ^$ k3 E# [8 [
1.2 聚类分析
) ]. r/ {; M7 Y z: ^8 G7 b e1.2.1 聚类分析的一般步骤/ W% d, P" ?3 j' |6 R3 \
1.2.2 聚类分析方法的评价) |8 b. m. ^) D1 D7 n1 V
1.3 判别分析
& ?$ q% X) `4 L6 F1.3.1 Baycs判别法的基本思想
+ |* r! n. `( s- j: m7 J: }1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
: ^% ^0 S1 A* j) D( r* I1.3.3 逐步判别法
1 i8 S8 }8 C; E* M1.3.4 判别分析方法的评价3 U- ]$ j( v; I$ v1 H9 v
1.4 主成分分析
* n0 d5 E+ { O! I( M1.4.1 主成分分析的概念) T) j$ B' v. n& f4 F+ A
1.4.2 主成分分析的一般步骤
/ d* a5 \7 u7 `% A$ @1 P1.4.3 主成分分析方法的评价
% W" X8 V5 A4 M: b1.5 因子分析
0 `6 J: `4 i5 Y, o9 G1.5.1 因子分析概念+ Q- u! ~1 y! t! j( a/ G9 r
1.5.2 因子分析一般步骤
; X0 r+ e6 K7 r# t( E1.5.3 因子分析方法评价, }. ]6 r+ s9 ]/ U$ n
1.5.4 因子分析与主成分分析的区别与联系
$ M8 u- b, O3 u' c0 g7 K1.6 典型相关分析5 k- |5 N5 _/ o- D' p9 B: ~
1.6.1 典型相关分析( y+ Y# x8 K. n# x
1.6.2 实例分析( W* @8 d1 c% H4 I7 }7 y
1.6.3 典型相关分析方法评价
) f" g) k& j0 E1 A) m7 h! ~2 o
+ r0 u4 J# D" X+ M( C' l+ @! t第2章 时间序列分析% c( t+ o7 [) v
2.1 时间序列预处理; Q3 _+ K! t+ r( I6 N' m
2.1.1 平稳性检验8 r' K+ `7 @. n$ F9 }) ^9 T# o
2.1.2 纯随机性检验
3 F, w3 H8 V5 L' o9 _2 @" v2.2 平稳时间序列分析
" `. N/ k9 d" d5 V( O8 g# A2.2.1 方法性工具) q& f( o2 V( t
2.2.2 ARMA模型的性质5 k7 R; O: ~/ S
2.2.3 平稳序列建模
; y/ s+ h! h8 b) b' {& e9 Q. _1 p2.3 非平稳序列序列分析( k$ L1 Q4 {$ j; c. U
2.3.1 差分运算
/ _4 ]& }+ b; \" a3.3.2 ARIMA模型
+ {" _0 p" S# i# t7 C2 E
/ A; f8 f# p6 }第3章 数学规划
" h$ H9 p+ L: z3 t0 j: D/ A3.1 线性规划
X* O( x9 C' r4 \. k7 P( x( m3.1.1 连续型线性规划6 f1 s: H2 h# j+ C* L" }
3.1.2 整数线性规划与0-1规划8 W4 v& _* R* W4 K
3.2 非线性规划2 c: k( T5 d! V* l
3.2.1 二次规划
9 ^/ j K/ i/ E% D! O0 p" z9 D3.2.2 一般非线性规划% f+ u8 Y# z6 c6 y E
3.3 多目标规划! q1 `% Y( X; L# E# u* h2 O3 ^
3.3.1 基本理论
( u3 I/ M, D4 `' O+ {) P3.3.2 多目标规划的常用解法( [' a# T2 c, z" S
3.4 目标规划/ L: \! z1 v ?; Z8 v/ b4 C8 g
3.4.1 目标规划的数学模型
; L* O$ p2 A$ O9 h$ L8 X6 ?" m; m3.4.2 目标规划模型的求解
& |& m6 }- z, W" Y- A( L$ \5 w' M3 F' G
第4章 图论8 p# i5 O6 u3 w! I; j" w
4.1 图的基本概念
5 h, c z) @) b7 D4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
; D/ z3 u& O7 ?9 r7 }6 {4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
: t1 @8 u5 a1 l5 j0 S4.2.2 Warshall-Ford算法
' c8 m/ _2 ]5 R( s' k9 v: O4.3 最小生成树
/ N/ X N+ k- G y. s" A6 s4.4 TSP问题; {; P5 h. X; a; j8 m5 z
4.5 着色问题: k( U4 @0 J6 \7 i1 v
4.6 最大流问题
& ]& \( S( t/ E4.7 最小费用流问题
) l+ @+ \6 P2 d; d% i; P6 a4.8 二部图的匹配及应用
4 G7 Q7 W( O( _% }4.8.1 最大匹配/ t+ D6 C3 P- f
4.8.2 最佳匹配( [# l' A6 q/ z/ Y
+ _$ s, S' s/ u) y- T M* e8 }第5章 动态规划与排队论! g- r% V! D6 E* Q
5.1 动态规划3 r$ e& Q8 t: l: R/ X1 O; j
5.1.1 动态规划的最优原理及其算法7 d2 ^: o {/ M+ U5 O: B
5.1.2 动态规划模型举例+ i$ H8 ]$ g. @ c
5.2 排队论
* i0 B- B+ Y2 \* G* n. }1 V4 a: m5.2.1 基本概念, C# A; d( z8 M# P7 J# i
5.2.2 排队系统的描述
1 o# @6 f: Q2 t, w5 Z5.2.3 排队系统的描述符号与分类
3 g( G( V2 W$ e2 I5.2.4 排队系统的主要数量指标
+ H$ v( A. s$ s0 s5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题+ h! I+ O, v/ [* N; z( z
% ? y9 ^0 |# W( E: D1 z7 C第6章 现代智能优化算法简介
1 d& I! q+ [. l5 X% ~* E6.1 遗传算法# H% Q3 K4 ^; I- U7 j( S6 R2 ~( D
6.1.1 理论简介" T1 D2 }4 H' L* v6 g: }) N
6.1.2 案例分析
$ g3 ?2 a& p6 B3 J$ M6.1.3 评论、体会与展望
& a! F( g( G; r% E4 E" |" d6 G, Y6.2 蚁群算法
' d( E3 H4 o, Y `1 I: e6.2.1 理论简介
- ]' G" \# Z& ]8 t6.2.2 案例分析
0 x& x; ?6 O3 _/ C6.2.3 评论、体会与展望
& E# \' ^; V4 ^% B- w7 v2 _6.3 其他优化算法简介2 O2 T) [7 _" Y9 X
6.3.1 贪婪算法% Y$ k5 F) [, s& m2 k. `2 R) d
6.3.2 模拟退火算法
d( |* Z3 Y0 [6.3.3 回溯法与分枝定界法
* g' m* s6 I6 t: J6.3.4 禁忌搜索算法
0 w* C% Q: M$ e# o, I, C7 v6.3.5 粒子群算法+ T2 ~) v' j9 f5 s' Z& U* B
- q( ]0 j- d3 i3 T
第7章 微分方程与差分方程模型
) r0 m' y# U( V1 i1 n; Y7.1 微分方程模型$ h5 c* j5 F# d6 s1 s
7.1.1 模型的使用背景
2 d N/ q1 s3 @' w: `2 q+ W9 t7.1.2 微分方程模型的建立方法
, x9 X) K8 a$ N+ D. P1 ?7.1.3 案例分析4 q8 _, _. T( o5 j$ Z5 K
7.1.4 评论" M) J0 Z! [( P% d: z( R' n3 p- ~/ f
7.2 差分方程模型1 k' G4 }2 j" Y8 u
7.2.1 模型的使用背景
7 @. a. D( |/ V- x2 Y7 v7.2.2 差分方程的理论和方法" Y7 e1 _% S1 p5 H2 D% S
7.2.3 案例分析8 C: D' x' d; a+ j8 i, o' _
' i/ T+ m0 f6 A a/ t1 w4 e第8章 模糊数学
7 z- m4 B$ `9 @* Z# a1 {& f8.1 模糊模式识别! Z0 ^. v5 R( Y0 ^! X
8.1.1 理论介绍
5 _. z6 { @# M# R8.1.2 案例分析及编程3 Q4 C' n: f: S5 p6 P0 u
8.1.3 方法评论
) ]+ S" @' J+ g8.2 模糊综合评判
q6 p0 O+ D- X! |8.2.1 理论介绍
& u( c; d" x( p( G5 \! \1 m' q8.2.2 案例分析9 }' q& u+ D2 Q+ z% V2 n1 P0 k2 h
8.2.3 方法评论
) ]# \& M! X7 B4 ]; U# b: k8.3 模糊聚类分析7 I3 \9 Q. }2 G! @ ~" q3 D
8.3.1 理论介绍( I) W$ t# a. K2 X8 }( w
8.3.2 方法评论% j) n% c9 o/ T/ U* T, U% ?
8.4 模糊线性规划- v0 ?; l7 E$ A! }3 R- A
8.4.1 理论介绍
. _) D2 Q0 p$ j+ f$ e. p8.4.2 案例分析
% }; Y6 `! v7 M) z3 L- t8.4.3 方法评论, G! d9 H f3 n4 ^. a3 d: O' @
' [3 D/ L- G( n9 ?7 ~2 r第9章 其他建模方法
% p S" F* x. P" t: M9.1 神经网络
& I' E9 t) [& B+ b" g9.1.1 人工神经网络9 q# k9 s0 @! {* U
9.1.2 BP神经网络8 B+ N5 t& I* s2 u4 Z+ i
9.1.3 案例分析, A+ i" B. _$ p$ W7 m6 i5 s' m7 U% P+ _
9.1.4 方法评论
9 i% v1 C8 ?4 ~0 R/ ^8 C+ p; v9.2 计算机仿真5 j. i" W) K" E Z' u; j+ A# L: s
9.2.1 准备知识:随机数的产生& `5 o# x" [, k0 p% i( b* Z
9.2.2 随机变量的模拟
: w2 h2 U1 z4 e! j3 l, K' p9.2.3 时间步长法" d4 |- p: f8 p, v& d. B
9.2.4 事件步长法( X: n9 E, p3 r# F0 ]7 D
9.2.5 蒙特卡罗模拟
" c( ~, }/ _. C( @9.2.6 应用举例
* B6 ~1 g3 o$ ~9.2.7 方法评论
6 }3 Z |! c7 a4 T& W* m9.3 灰色系统
& ]# w) t9 c9 A9.3.1 理论介绍6 m& g# i, v5 f! R/ \; j1 B0 k& L
9.3.2 案例分析3 X* X+ N! T8 T! a' Z: r
9.3.3 方法评论
; ?1 K, |2 S/ m0 k& w! U: w I9.4 层次分析法
; U3 ]. ]3 n- I% \ {) n9.4.1 理论介绍
( ?. k- V, x7 ~8 ?! W+ R9.4.2 案例分析
# V. w1 \( e, G# M9.4.3 方法评论
2 ]( T0 ~) R' }! ]+ K& f3 M参考文献 |
zan
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