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。
图书目录
# d5 W. a- j: x6 b" X第1章 线性规划
1.1 线性规划问题
) Z# O1 u- r+ p9 g0 @4 V  J( I1.2 投资的收益和风险
习题1
3 u1 h/ {2 D* R* o' Q' W% n# I  _第2章 整数规划
2.1 概论
3 c& t* I+ y5 d1 w2.2 0-1型整数规划
. `9 d/ ]( e2 I2 a, s* x- F$ G2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）
8 ?, ?- Q4 X" q, t# y2.4 指派问题的计算机求解
5 O# B/ C: Z1 m; x1 G习题2
0 V$ x. _; K6 d/ J第3章 非线性规划
( B% \  Q1 Q& K) d3.1 非线性规划模型
* s6 \* A; T! q% |$ D3.2 无约束问题的Matlab解法
3.3 约束极值问题
* ]; A0 W/ r: }2 n. ^. x. W- K( I3.4 飞行管理问题
习题3
$ I  _' T: q  p4 g2 t9 n$ d. e1 g第4章 图与网络模型及方法
# t- z# [" o6 ~' P6 i4.1 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
4.4 网络最大流问题
4 S% s  I% \3 a( E! T' X5 i2 W4.5 最小费用最大流问题
4.6 Matlab的图论工具箱
: v5 L1 {0 e$ P, T2 z4.7 旅行商（TSP）问题
4.8 计划评审方法和关键路线法
! C2 ]+ h0 W- }; M- l. O4.9 钢管订购和运输
9 n+ F1 T' y. i% w7 R" F: {0 G习题4
) x1 g9 a. T( Q) {第5章 插值与拟合
" x& i) t) D$ r9 G) g# P5.1 插值方法
8 `' Y; F0 o9 t6 u! s9 N5.2 曲线拟合的线性最小二乘法
& u+ X+ G2 G1 O5.3 最小二乘优化
5.4 曲线拟合与函数逼近
, x* h3 N) J6 ~- M" o& Y4 T5.5 黄河小浪底调水调沙问题
习题5
! ?: N4 `$ u  L第6章 微分方程建模
6.1 发射卫星为什么用三级火箭
  G5 n) D( N7 U6.2 人口模型
6.3 Matlab求微分方程的符号解
- s  R8 j8 z- \1 M6.4 放射性废料的处理
: K2 s- K" n4 k* F. ]3 V6.5 初值问题的Matlab数值解
8 W, Q7 e* |7 c& `# p7 n1 b9 x6.6 边值问题的Matlab数值解
2 _& ?5 H4 O- ]! e习题6
+ h0 V+ ~( @3 N9 o3 m$ x第7章 目标规划
; V5 F0 v7 E$ R! \& k, N7.1 目标规划的数学模型
7.2 求解目标规划的序贯算法
2 \9 u5 N5 e- W9 |- Z9 I5 z7.3 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
8.1 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
8.4 Arima序列与季节性序列
. Q! t0 L7 l7 p' ]习题8
第9章 支持向量机
% [$ u3 l+ m! j4 Q- D9.1 支持向量分类机的基本原理
! X8 c2 _: x0 ~' {! d) V0 {9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
+ W. a" z5 o1 f/ l5 D9.3 乳腺癌的诊断
习题9
第10章 多元分析
* p5 |2 }3 d$ W8 Y0 ?. x- J10.1 聚类分析
10.2 主成分分析
10.3 因子分析
10.4 判别分析
9 L4 \) b% f8 H9 ^" V4 X. N0 f10.5 典型相关分析
10.6 对应分析
* ^, z0 H$ c/ H10.7 多维标度法
6 K+ l, c: _" N4 Z& ]2 r习题10
& f; ^" C# P2 D0 h9 Y第11章 偏最小二乘回归分析
; d6 `( U2 F2 }( X+ |3 q) B7 C11.1 偏最小二乘回归分析概述
/ O5 E7 c' s# j) Y+ I& p11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
11.3 案例分析
习题11
7 [5 J2 f7 @2 H$ v1 [% l7 A& c第12章 现代优化算法
12.1 模拟退火算法
12.2 遗传算法
6 H4 Q( Y! m4 _! X1 S3 p12.3 改进的遗传算法
' e" W* u) C$ b& u8 s4 Y7 D12.4 Matlab遗传算法工具
习题12
第13章 数字图像处理
; D5 p9 ^; D: S. m4 _" |13.1 数字图像概述
13.2 亮度变换与空间滤波
13.3 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
' L8 i9 }$ j5 O2 ~" k; ?习题13
# s; i& o! J8 N1 I! K第14章 综合评价与决策方法
- j5 [6 |" Z) q9 X1 r, j, S: J14.1 理想解法
" q+ g, ]4 O( `6 Q4 }# {$ H4 r0 T14.2 模糊综合评判法
& v3 t6 G+ \& H. H14.3 数据包络分析法
14.4 灰色关联分析法
9 c3 W; y1 O1 ]# x3 c) @. k$ T14.5 主成分分析法
5 b! h) o) k& E9 \& @0 M14.6 秩和比综合评价法
14.7 案例分析
习题14
* i$ x( u$ a8 e* `: J第15章 预测方法
# ?) ~% L9 I7 U6 o15.1 微分方程模型
15.2 灰色预测模型
15.3 回归分析预测方法
15.4 差分方程
# Q; M" t1 X8 P2 F0 f; N15.5 马尔可夫预测
15.6 时间序列
/ u1 @2 H4 p  Q$ I15.7 插值与拟合
15.8 神经元网络
4 o" s8 ]/ u# X3 Z2 {习题15
附录A Matlab软件入门
A.1 Matlab“帮助”的使用
7 q3 {2 @+ {; f$ _A.2 数据的输入
7 g0 O, O5 m4 o/ Z5 R7 _' t8 a9 d2 XA.3 绘图命令
A.4 Matlab在高等数学中的应用
% T( i3 f( F5 {! s# ]6 O9 u4 [: SA.5 Matlab在线性代数中的应用
: g6 [+ b& y. |, \A.6 数据处理
4 }6 `1 Y/ q$ v附录B Lingo软件的使用
B.1 Lingo软件的基本语法
B.2 Lingo函数
4 x1 l2 u# P/ I" @) }B.3 线性规划模型举例
% u6 P' G/ b3 b+ G1 e
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2015-12-3 11:35 上传

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