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本帖最后由 a3141592653589 于 2012-9-2 20:40 编辑 " n: y3 _5 N7 j
3 n' v5 f3 ^" V& `- U: i5 F$ T, ?2 F
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)
9 G, ^) a7 c( T7 [ ]6 r
+ t9 a# U$ T! ?+ @5 N7 W/ r5 |0 @# L6 w: N9 h- ~4 m; F) s
# f w/ }5 K3 C
《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。
) M& ~8 t! n* Q! C: P" ?第1章 多元统计
" I) R3 K( x6 R) ?( k1.1 多元回归5 h/ G0 U( b* u) r: i4 k
1.1.1 多元线性回归
" l/ W# q0 f7 d: k) A5 ]1.1.2 多元非线性回归
5 M# P6 n% \& I2 N, S8 W3 B1.1.3 多元回归方法评价3 ~- U/ D, ~* j+ p0 h( S1 W3 f) ~, \
1.2 聚类分析; S; _! _+ K. k# z( h5 C
1.2.1 聚类分析的一般步骤
. U' Z! H! q6 ~" ?1.2.2 聚类分析方法的评价5 j4 {/ W$ t( h8 _# w$ b6 t: [% b3 Y
1.3 判别分析6 z* Q4 Z5 {. T- S. v
1.3.1 Baycs判别法的基本思想( R: E0 _9 `3 T4 x
1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
. e1 A# S+ G, _- p h1.3.3 逐步判别法
! [, g- ]* E1 A) B1.3.4 判别分析方法的评价4 K0 R4 S) z- x# ^8 I
1.4 主成分分析6 @$ o( G/ C0 F1 r1 q5 ^3 y
1.4.1 主成分分析的概念5 h# q- v: H+ F, R4 r) u9 r7 Y* ]9 C
1.4.2 主成分分析的一般步骤- d/ b( C1 g% ~' I3 F% s! I1 r) S" L8 L
1.4.3 主成分分析方法的评价
( T- C& b" e; v& O1.5 因子分析5 V6 B: Q7 ^6 r/ Z* l
1.5.1 因子分析概念
% Y/ J, h" E' B, j# X- r, t" m. a3 @' d1.5.2 因子分析一般步骤0 `8 x5 t/ y; k$ ^; i0 _& Y5 R
1.5.3 因子分析方法评价* l; a9 \; y2 m2 N2 ^/ z
1.5.4 因子分析与主成分分析的区别与联系4 T2 B7 L9 a& W U
1.6 典型相关分析
& z* a- e' y# k0 W1 U1.6.1 典型相关分析- D; I% U( d4 B* h% ?' E2 Y* u& x/ k
1.6.2 实例分析
1 Y! y; k6 _" I, K1.6.3 典型相关分析方法评价
! K r- f, a3 ?$ z$ v7 o2 I( ~, `. o: M" t3 J H, a! M
第2章 时间序列分析
# a* C8 y' i* Z. A s2.1 时间序列预处理
9 q! W( n% x! }5 g1 ~5 H! W2.1.1 平稳性检验' @9 y2 x- ~) V; k: s. P' ]* d
2.1.2 纯随机性检验( }% W5 d8 L( G% }
2.2 平稳时间序列分析# i$ M1 W/ o: |, o7 J
2.2.1 方法性工具
4 a% k3 g" {. l2.2.2 ARMA模型的性质
, b4 t+ n; B0 n# U' O" a8 Y2.2.3 平稳序列建模
. `: S9 {9 m0 \& W. c2.3 非平稳序列序列分析* E* @7 s! [4 C3 D( e+ c
2.3.1 差分运算0 S4 R3 B+ K+ L s
3.3.2 ARIMA模型% r$ ^; G% l8 D, `+ e7 |
, ]+ U$ v2 {+ A* }7 G: @. v& R# V
第3章 数学规划
% M* _+ k# \, _0 e7 o7 |3.1 线性规划 k. \2 z8 ?& U$ e9 j$ n6 n; j
3.1.1 连续型线性规划0 v0 P: U5 T1 {
3.1.2 整数线性规划与0-1规划
" _2 F1 e2 a, H* A# ^5 ?* K3.2 非线性规划% t$ N$ _! a" E/ U+ P, _# {* S
3.2.1 二次规划5 {: ~, v$ R7 J( l
3.2.2 一般非线性规划- W D5 q$ T& M8 v! f
3.3 多目标规划
, Y* a; ^$ c" c( p4 ]3.3.1 基本理论
, V K% I" k( F3.3.2 多目标规划的常用解法1 Y2 O0 y- O) n
3.4 目标规划: \' s, n1 U0 k& Q% b6 R
3.4.1 目标规划的数学模型. x, t: C, N( V+ Z, g+ e# T k
3.4.2 目标规划模型的求解) a+ {) J9 Q5 B: ?/ b
. C+ p3 N3 D* s A& C
第4章 图论
4 h' A' ^9 c( C( o3 e4.1 图的基本概念
: y' u* q9 E5 e" L4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法- |& \' J. \" l6 H" H# Y
4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
9 q. a( r/ Z( A) X# F7 A4.2.2 Warshall-Ford算法
/ X7 Y+ L0 C& Y+ q0 L4.3 最小生成树
; J* F$ U* i: `1 j# c% H0 ~+ I/ [2 t, h4.4 TSP问题5 j- Y# S0 g# g
4.5 着色问题8 y" o, `0 |- `- f
4.6 最大流问题
Y+ k9 a0 r# T# u" l) T! e4.7 最小费用流问题
& O; A- L! a5 |9 [4.8 二部图的匹配及应用
/ ]% a7 E' d7 \9 c& C; l% ]4.8.1 最大匹配
( k0 e. C5 P# i1 H# G# `4 |! C# a, F3 M4.8.2 最佳匹配& Y; _4 Q5 Q, [: L$ l$ `( p& M6 }
( ]* j1 ~. ? Q$ V$ Q第5章 动态规划与排队论9 a, D7 e$ }5 k/ L. }" {
5.1 动态规划
$ p: i& e4 x, }/ }; X5.1.1 动态规划的最优原理及其算法( j8 a* k. t* [% q( ~
5.1.2 动态规划模型举例+ e6 q8 l' R1 }( ?
5.2 排队论
- Q. |6 l# _* b* e \& z5.2.1 基本概念1 l3 X$ }, t4 E5 w/ M
5.2.2 排队系统的描述
( N6 t* r: L$ M! m8 V- E6 C9 r5.2.3 排队系统的描述符号与分类( v) `: k ?9 y# q& `" Q: A
5.2.4 排队系统的主要数量指标+ C! }% z& j, _9 A% } Z, c& q
5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题
' l4 R$ T$ c5 m; z& E& Z" q2 s2 Q/ E: P, Y* l
第6章 现代智能优化算法简介' |: f6 q& M/ K/ Q1 V- L3 L
6.1 遗传算法8 x) i, G& D c- ~ E3 ~1 _7 ?
6.1.1 理论简介
6 M5 e1 g% c) k0 a$ Q6.1.2 案例分析& r2 m& b+ y) w V
6.1.3 评论、体会与展望8 f$ G! m" F$ V) u/ X
6.2 蚁群算法" h( |: C; \ p) Q6 E: v2 \
6.2.1 理论简介$ E6 n' l. m/ C1 I$ `2 ]. v
6.2.2 案例分析
' V( G2 Y' i: T. j2 [7 ^6.2.3 评论、体会与展望
1 i7 e6 M5 j1 o7 l4 M& y, A: a' b: Q6.3 其他优化算法简介
2 z8 T( W4 Y6 n' M5 {$ u" P/ D6.3.1 贪婪算法3 F; _ Y$ J: w5 B3 q9 v) F
6.3.2 模拟退火算法
4 R% A% q5 l e4 \9 n( a% f6.3.3 回溯法与分枝定界法
* C" u- u8 a9 W% q# _+ h: F% S6.3.4 禁忌搜索算法* Z8 }3 J5 Y$ A3 c/ k* Z
6.3.5 粒子群算法
. M7 F2 P: j" y* o8 P) m, X
8 U: @4 U* L) U5 C' A& h7 l) ]第7章 微分方程与差分方程模型: h( r5 B+ e ?; ]$ C
7.1 微分方程模型4 U: {5 Y1 y( _% W
7.1.1 模型的使用背景 y2 h% a3 R, K6 X2 I( O; r* W3 {: Q
7.1.2 微分方程模型的建立方法
1 w: Q( m8 {4 Q7 J2 O7.1.3 案例分析
4 R: Z4 U; P7 q( |3 K7.1.4 评论
% t; u* H2 i. l$ ~8 I7.2 差分方程模型
( v1 O( M/ _, m% J% R1 U7.2.1 模型的使用背景2 g7 o8 K1 m9 V% y7 a; M( p
7.2.2 差分方程的理论和方法
9 b# {. K1 @7 x+ ?, Y7.2.3 案例分析/ k, @6 }+ _- ~( _
" L% n1 }/ s* Y8 k) ~第8章 模糊数学
& G& n* L8 B' ^% o, ]8.1 模糊模式识别
+ m# V0 _( } H5 O" h& h/ k$ y W# t8.1.1 理论介绍
- \2 L2 C* h2 W3 w! z' _& E8.1.2 案例分析及编程
[- X$ Q- d. f' |8.1.3 方法评论+ Z; ?- ^1 } G8 u0 V* T5 |
8.2 模糊综合评判
3 D. {- L% v2 }5 O8 n8.2.1 理论介绍
l/ n' k3 N; \% g, Q8.2.2 案例分析
4 }! m3 L# z0 e2 R$ q, M8.2.3 方法评论
0 \& v( g6 [& j( K. T8.3 模糊聚类分析
$ I. W. E2 l& j' i. J. T3 Q; Y; C% T8.3.1 理论介绍
9 r* `$ F$ x* `8 J8.3.2 方法评论9 ^# j4 Z1 b `2 D
8.4 模糊线性规划4 ]4 q" K: g) L
8.4.1 理论介绍- C2 z% {2 v) ^+ E* C
8.4.2 案例分析
( P5 s$ j& F" I. @8 b8.4.3 方法评论
8 H2 D* |: g& F B: N
( ?9 D: N9 L/ M( i+ ^, ]+ k1 b" X5 B第9章 其他建模方法- r2 r. c" ?+ I: @
9.1 神经网络9 t! c" Y E$ t7 Y' l A
9.1.1 人工神经网络4 U/ s1 T4 N# p1 ^0 _6 d
9.1.2 BP神经网络/ ]! _! p+ l0 @) E( p0 W+ c9 S0 l
9.1.3 案例分析6 P) _ G4 `. k( _8 h/ i2 l
9.1.4 方法评论
- v! _ Q$ D& b) O9.2 计算机仿真1 ^: H4 g- {" z" }" `2 k
9.2.1 准备知识:随机数的产生2 s5 J1 Y( P! X' p7 X c F
9.2.2 随机变量的模拟) n0 b) [9 p& T* u2 i# g
9.2.3 时间步长法9 W% ^! f8 B- p
9.2.4 事件步长法$ a4 i1 h# o& }; @, w
9.2.5 蒙特卡罗模拟
9 e3 v4 T# E0 B/ c9.2.6 应用举例
: h" _2 I: T. _9 o9.2.7 方法评论
2 ]0 F4 K6 K4 p8 g% ?1 m- Q9.3 灰色系统, ~9 c# L0 j2 R# ?: Q. }3 |4 O6 b
9.3.1 理论介绍
' D2 `7 w! k+ E2 `6 X9.3.2 案例分析; m$ H2 \$ n: S
9.3.3 方法评论
7 ]4 [2 }7 E, W$ z' `- O9.4 层次分析法; m; |& P+ ?+ s3 P: ?& ^& w
9.4.1 理论介绍
- V7 F6 B6 ^. s" l* B, ^: _7 u9.4.2 案例分析
) J3 I# p& j; c5 y9.4.3 方法评论, ^3 {( r: r# c) H% i# m
参考文献 |
zan
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