- 在线时间
- 130 小时
- 最后登录
- 2017-2-4
- 注册时间
- 2009-11-7
- 听众数
- 6
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 101 点
- 威望
- -2 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 90
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 155
- 主题
- 20
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 26
升级   89.47% TA的每日心情 | 衰 2014-12-6 00:31 |
|---|
签到天数: 81 天 [LV.6]常住居民II
 群组: 华中师大数模协会 群组: 华中师范大学数学建模与应用协会 群组: 学术交流A 群组: 学术交流B 群组: Matlab讨论组 |
本帖最后由 a3141592653589 于 2012-9-2 20:40 编辑 . n" l- A7 d6 ?. {' g
6 ]& p8 W8 S" Y8 W6 s, |
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)
+ ]" Y6 u$ g- R( l
8 w2 i0 a; j- d! h
: @/ _4 G4 q0 F$ C
# E+ u2 @ l: b《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。
" l- P% W2 h' X" g9 {: K* Q/ ]" r第1章 多元统计" T4 w8 I8 |8 I7 C7 }) ]: o( _
1.1 多元回归% E( A: P% R& j: Z2 b
1.1.1 多元线性回归0 L6 G& ~: ^+ K" P+ W
1.1.2 多元非线性回归% H* y/ d) D, l- Y2 n
1.1.3 多元回归方法评价9 x2 c! q( I* G; d2 G0 r- c
1.2 聚类分析; y. |6 k, E$ o5 a$ J/ b! Y5 U
1.2.1 聚类分析的一般步骤
; H* w8 @- z6 e9 P* W" H% ^1.2.2 聚类分析方法的评价- A6 \# ^( i$ \
1.3 判别分析! [! s3 ?8 i7 i! B1 Z+ w: ^
1.3.1 Baycs判别法的基本思想
* s% y6 y _) {1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
9 G; v0 p/ j8 \, Q$ F& v/ d8 |- @1.3.3 逐步判别法
+ x1 }( w/ m7 @ L) C1 w1.3.4 判别分析方法的评价9 a6 U( i# p L, T9 i9 p- D* w/ D
1.4 主成分分析
) @" b& X2 n, z/ o. V: G4 U2 q1.4.1 主成分分析的概念
+ v4 q) b0 x! {6 `/ L1.4.2 主成分分析的一般步骤
/ P0 y* t5 N% n: L- ?; a) @) f1.4.3 主成分分析方法的评价5 X6 G o, j5 o( V$ C% n
1.5 因子分析/ B3 A- N5 C& A
1.5.1 因子分析概念# v. N( |, [' Q! w5 U( v0 ?
1.5.2 因子分析一般步骤4 a6 [' `4 Z0 d8 \) `9 X- v
1.5.3 因子分析方法评价
" l/ y. T2 j2 z5 t1.5.4 因子分析与主成分分析的区别与联系4 ^( M! g# C- A; ~ e+ M
1.6 典型相关分析6 J6 i* G+ ]0 l) j) h% {% B7 ]
1.6.1 典型相关分析
9 V/ i" W" a0 F7 ]9 ~ F; v% Z1.6.2 实例分析
. ?2 q& @7 k) Q# w. B L1.6.3 典型相关分析方法评价
g: E: [- F* n K& g- d) e6 |3 r2 U- d& g6 @5 w# Y% ]
第2章 时间序列分析
/ q+ S5 B* w* J. j5 j) F4 g' [2.1 时间序列预处理
% F# O/ B. J, A% x3 l% p- {2.1.1 平稳性检验
1 u5 Y; G# R% f2.1.2 纯随机性检验
& V4 n$ ]# L" W" ?" G K2 u2 L8 d2.2 平稳时间序列分析
/ u' @: G: X: u0 R+ I3 m7 w2.2.1 方法性工具 G5 `+ X' `: W F2 C+ F F& q
2.2.2 ARMA模型的性质& w0 p# g$ W9 V6 R
2.2.3 平稳序列建模, ~! H: I& c+ y: S: ]
2.3 非平稳序列序列分析$ |6 \+ x( u3 |# _/ T ]; k+ h
2.3.1 差分运算1 \9 [+ h @$ f
3.3.2 ARIMA模型' E* H2 J' L9 s1 `0 v+ G. a3 w/ L
4 B- y4 c2 H, Z: D第3章 数学规划
. S# m; M9 W+ {! K3.1 线性规划2 @0 V! c5 R% F& L* S* t. R
3.1.1 连续型线性规划* P9 i. g0 E' A6 P2 S
3.1.2 整数线性规划与0-1规划* I3 l3 X t1 q
3.2 非线性规划
$ w o) R n& K: w+ f8 k( e; W3.2.1 二次规划* C& n7 B9 h }0 f4 c' K7 i
3.2.2 一般非线性规划
7 S/ ^4 S/ k, W5 v3.3 多目标规划' }; q" g, J5 H: M3 P
3.3.1 基本理论5 n' B- { h5 k [( w
3.3.2 多目标规划的常用解法8 h4 d$ v6 Y7 m4 m
3.4 目标规划
$ w, t) R$ L- `7 c7 y ^) J3.4.1 目标规划的数学模型
$ v; Z: F2 W) z2 w" ]7 h6 p3.4.2 目标规划模型的求解- m f, |' _4 z$ D: S s7 L2 H
O4 I* |% V6 t; s! G第4章 图论
" h; a; V+ s' |4.1 图的基本概念; @) n* j. Q6 `+ Z1 B: k
4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
( n# m) {" R! w6 E, E3 M4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
# W6 _2 \: e9 B- |4.2.2 Warshall-Ford算法
- _; O' \' @+ A' S ?4.3 最小生成树
! s6 f' S4 n5 R8 ^% L0 t- H4.4 TSP问题. K7 E9 \& v" I5 e5 ]
4.5 着色问题5 ~+ Q: G5 x3 ?9 Z
4.6 最大流问题
# K; v0 T* o9 g6 c7 l2 r4 u4.7 最小费用流问题
& h9 E' _( Y- H' b4.8 二部图的匹配及应用4 t @' o7 S) s
4.8.1 最大匹配" r$ f1 A8 Y1 C' Q' C$ Y1 ~: U
4.8.2 最佳匹配
' ?. X4 P+ ?7 k3 W( l- {" i1 p% c2 m0 ?
第5章 动态规划与排队论
. J5 N) Y% n; Z4 z+ z- G; ]5.1 动态规划* B3 B/ l5 _, Q( |7 z9 U' U; [
5.1.1 动态规划的最优原理及其算法+ O6 y0 ?/ C; B* S
5.1.2 动态规划模型举例0 a. ]% {( k1 _$ t+ O) c
5.2 排队论
% i8 l8 t: S; A5.2.1 基本概念. a. Q6 q" P1 ?& W. d1 ]* [% d
5.2.2 排队系统的描述! p- Y6 b- N) `% M: j1 `
5.2.3 排队系统的描述符号与分类1 J1 I" [4 I; k9 ^
5.2.4 排队系统的主要数量指标
8 A! f( b0 D* k4 J' R! U. ]1 ?5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题5 j) f* w- g% F/ M, l. n U* m {
( B. [; s9 I5 M8 e2 s
第6章 现代智能优化算法简介
) l- I z6 r! D% p$ v9 z6.1 遗传算法
4 F( |# I' w2 U: l( e; }, z0 ]6.1.1 理论简介6 E; S- c* @5 t% F! S' J) O
6.1.2 案例分析
" M+ z/ S8 ?* V) _ X" k' S5 l6.1.3 评论、体会与展望- Q: v- ?* i+ b$ _/ _3 H
6.2 蚁群算法
7 D4 y$ c* I# m7 g" T z6.2.1 理论简介
9 n, H7 H5 t2 L& Y5 b7 g6.2.2 案例分析! G3 z2 S% u! i' H* ^3 S' d
6.2.3 评论、体会与展望+ E$ u/ g3 l& K( ?! M# w
6.3 其他优化算法简介
+ g" v8 V6 @, B5 o* ~6.3.1 贪婪算法
4 i/ z( S, G( j& V! f6.3.2 模拟退火算法
+ [: p U/ D) P2 n6.3.3 回溯法与分枝定界法
% O! X4 ~' |' C6.3.4 禁忌搜索算法$ L5 N# q) }$ b4 X( x$ p( Z+ h/ \' K
6.3.5 粒子群算法/ B% u: q; M" ?* ~- v
1 K( c% d* l, n& `8 i第7章 微分方程与差分方程模型; L. T) }! i+ K6 J, s) L+ ~' p; ?
7.1 微分方程模型( N8 \' q: c, M+ e' r/ ] G
7.1.1 模型的使用背景# @3 h( F* I! u
7.1.2 微分方程模型的建立方法
: |6 I5 O, h6 E7 W: l7.1.3 案例分析1 n. s: O' |+ ]9 F
7.1.4 评论
/ R$ m* `7 o/ \# f& p& w9 t7.2 差分方程模型
4 R2 V" J' q* W7.2.1 模型的使用背景& y# t& @+ Y! [) T
7.2.2 差分方程的理论和方法
+ [. Y3 I9 E# t8 H7.2.3 案例分析2 s! d& z1 ?# J* c
1 w- O, H8 D7 C4 [6 f8 k# F, v3 n第8章 模糊数学
+ o( V8 C( ], ?( ?: R" k3 t8.1 模糊模式识别! I( B9 } f% S6 h- D9 Q& K+ `
8.1.1 理论介绍
6 H( x# k5 ~3 w8.1.2 案例分析及编程8 @7 a. Q" {: }9 y6 m3 ?
8.1.3 方法评论/ n4 g' S9 X0 J/ _
8.2 模糊综合评判, @2 W. {# ]" V+ O9 x
8.2.1 理论介绍
7 B. \4 \' R- ~! B8.2.2 案例分析
- Z( g4 c+ C/ b, }% b# P, m' h; g8.2.3 方法评论$ j0 s, R% y; p
8.3 模糊聚类分析# V) m& c" E- J2 m. \3 Q# i
8.3.1 理论介绍4 d6 k0 C; r' [$ o
8.3.2 方法评论
: `7 `6 {! ~, T0 W; p& u8.4 模糊线性规划* N/ ^6 e* V5 y( k: R1 C5 Y
8.4.1 理论介绍
2 y) J' k+ |# ?8.4.2 案例分析3 w; H4 j3 N6 }
8.4.3 方法评论5 V ] i9 y; ~0 P+ y- ^' \
; H/ R m5 s6 {4 Z8 e: m, F% n9 G1 ^第9章 其他建模方法( T% q1 V- t. H9 B4 [
9.1 神经网络
3 q. l6 ]3 ^8 ?( `' ~9.1.1 人工神经网络: o) A$ @8 l/ R1 L7 {, v
9.1.2 BP神经网络
2 J7 I- T( X) }) X' }9.1.3 案例分析0 I* I$ e% ~# F: c G
9.1.4 方法评论
# ]+ |2 O8 h, Y; L3 H9.2 计算机仿真
+ Z0 l0 W8 [1 k/ C: S& v$ h3 a% X2 D9.2.1 准备知识:随机数的产生4 X, ~5 w8 ^, I' j7 q1 C/ B# E8 n
9.2.2 随机变量的模拟- |# p' C* W+ p" a0 |) y# K
9.2.3 时间步长法
2 i# k- o- V/ c; x9.2.4 事件步长法) ~4 t' _* O4 J: A% N }- k1 ]
9.2.5 蒙特卡罗模拟
; h+ ~, Y) Q6 p; a9.2.6 应用举例
. i+ ]( q0 E7 D q4 W8 Z! W+ W9.2.7 方法评论3 A7 c, a5 D3 v$ I3 F
9.3 灰色系统
3 e% y# j8 T) Y9.3.1 理论介绍% b- Q( [. V/ ]! c
9.3.2 案例分析' T, o% [5 t. P1 H2 `: P$ i7 j+ N
9.3.3 方法评论
1 B w+ K: t' L9.4 层次分析法
6 P1 |. W( Y3 v. f3 {' R9.4.1 理论介绍
! z* t7 J$ U& O6 m9.4.2 案例分析. p9 ^, d" a/ ]: G; z
9.4.3 方法评论2 e! i6 P- D4 J5 `' B T* i
参考文献 |
zan
-
总评分: 体力 + 13
查看全部评分
|