MATLAB 在數學建模中的應用（第2版） epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》是《MATLAB在數學建模中的應用》一書的第2版，是對第1版的修訂和補充，內容也完全是根據數學建模的需要而編排的，涵蓋瞭絕大部分數學建模問題的MATLAB求解方法。
　　全書內容分上下兩篇。上篇介紹瞭數學建模中常規方法（擬閤、AHP）、規劃模型、數據建模（雲模型、logistic、主成分分析、支持嚮量機、K均值、樸素貝葉斯）、灰色預測的MATLAB實現，還介紹瞭各種高級方法的MATLAB實現，包括遺傳算法、模擬退火算法、人工神經網絡、粒子群算法、蟻群算法、小波和計算機仿真。下篇以數學建模賽題為案例，介紹如何用MATLAB求解實際的數學建模問題，給齣瞭詳細的建模過程和MATLAB源程序。書中的附件部分介紹瞭作者在建模競賽中屢獲大奬的經驗，相信這些經驗對準備參加數學建模競賽的同學會很有幫助。
　　與第1版相比，第2版增加瞭數據建模、蟻群算法的內容，更新瞭建模案例，同時對灰色預測、神經網絡部分進行瞭大幅度的拓充。
　　《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》特彆適閤作為數學建模競賽的培訓教材或參考用書，也可作為大學“數學實驗”和“數學建模”以及“數據挖掘”課程的參考用書，還可作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。

作者簡介

　　卓金武，碩士，曾獲全國大學生數學建模競賽一等奬兩項(2003,2004)，全國研究生數學建模競賽一等奬一項(2007)，全國研究生數學建模競賽二等奬一項(2006)，美國大學生數學建模競賽二等奬兩項(2004,2005)；中國礦業大學數學建模協會創始人之一，並擔任一屆數學建模協會執行主席，策劃並組織瞭首屆蘇北高校數學建模聯賽；多次指導學生在全國賽中獲奬。現從事科學計算、數據挖掘和量化投資等方麵的技術研究及應用工作。
　　
　　李必文，學士，畢業於安徽工程大學紡織服裝學院，2005-2007年先後在數學建模大賽中榮獲安徽賽區二等奬（“高教社”杯）、一等奬（“高教社”杯）和全國一等奬（“電工”杯）。曾任安徽工程大學數學建模協會（2004年安徽省“十佳社團”）副主席。曾長期就職於知名的服裝電子商務公司，目前就職於一傢國資金融公司。
　　
　　魏永生，博士，中國工業與應用數學學會會員，曾獲國際一等奬一項，國際二等奬兩項，國傢一等奬兩項，二等奬三項，全國夏令營優秀論文奬一項。曾擔任中國礦業大學數學建模協會副主席，蘇北數學建模聯賽組委會秘書長，為第二屆蘇北數學建模聯賽組織者之一。現就職於徐州師範大學。
　　
　　秦健，碩士，中國工業與應用數學學會會員，曾獲國際二等奬一項，全國大學生數學建模競賽二等奬一項，全國研究生數學建模競賽一等奬一項，曾擔任中國礦業大學數學建模協會主席，為一屆和第二屆蘇北數學建模聯賽組織者之一。現為徐州建築職業技術學院數學建模教練，所指導的學生在國際和全國大學生數學建模競賽中獲得過一等奬、二等奬若乾項。另外，還參與過蘇北數學建模聯賽的命題工作，並多次擔任蘇北數學建模聯賽評委。

內頁插圖

目錄

上篇 方法演繹
第1章 數學建模常規方法及其MATLAB實現
1.1 MATLAB與數據文件的交互
1.1.1 MATLAB與Excel的交互
1.1.2 MATLAB與TXT交互
1.1.3 MATLAB界麵導入數據的方法
1.2 數據擬閤方法
1.2.1 多項式擬閤
1.2.2 指定函數擬閤
1.2.3 麯綫擬閤工具箱
1.3 數據擬閤應用實例
1.3.1 人口預測模型
1.3.2 薄膜滲透率的測定
1.4 數據的可視化
1.4.1 地形地貌圖形的繪製
1.4.2 車燈光源投影區域的繪製（CUMCM2002A）
1.5 層次分析法（AHP）
1.5.1 層次分析法的應用場景
1.5.2 AHPMATLAB程序設計

第2章 規劃問題的MATLAB求解
2.1 綫性規劃
2.1.1 綫性規劃的實例與定義
2.1.2 綫性規劃的MATLAB標準形式
2.1.3 綫性規劃問題解的概念
2.1.4 求解綫性規劃的MATLAB解法
2.2 非綫性規劃
2.2.1 非綫性規劃的實例與定義
2.2.2 非綫性規劃的MATLAB解法
2.2.3 二次規劃
2.3 整數規劃
2.3.1 整數規劃的定義
2.3.2 01整數規劃
2.3.3 隨機取樣計算法

第3章 數據建模及MATLAB實現
3.1 雲模型
3.1.1 雲模型基礎知識
3.1.2 雲模型的MATLAB程序設計
3.2 Logistic迴歸
3.2.1 Logistic模型
3.2.2 Logistic迴歸MATLAB程序設計
3.3 主成分分析
3.3.1 PCA基本思想
3.3.2 PCA步驟
3.3.3 主成分分析MATLAB程序設計
3.4 支持嚮量機（SVM）
3.4.1 SVM基本思想
3.4.2 理論基礎
3.4.3 支持嚮量機MATLAB程序設計
3.5 K均值（KMeans）
3.5.1 KMeans原理、步驟和特點
3.5.2 KMeans聚類MATLAB程序設計
3.6 樸素貝葉斯判彆法
3.6.1 樸素貝葉斯判彆模型
3.6.2 樸素貝葉斯判彆法MATLAB設計
3.7 數據建模綜閤應用
參考文獻

第4章 灰色預測及其MATLAB實現
4.1 灰色係統基本理論
4.1.1 灰色關聯度矩陣
4.1.2 經典灰色模型GM（1,1）
4.1.3 灰色Verhulst模型
4.2 灰色係統的程序設計
4.2.1 灰色關聯度矩陣的程序設計
4.2.2 GM（1,1）的程序設計
4.2.3 灰色Verhulst模型的程序設計
4.3 灰色預測的MATLAB程序
4.3.1 典型程序結構
4.3.2 灰色預測程序說明
4.4 灰色預測應用實例
4.4.1 實例一長江水質的預測（CUMCM2005A）
4.4.2 實例二預測與會代錶人數（CUMCM2009D）
4.5 小結
參考文獻

第5章 遺傳算法及其MATLAB實現
5.1 遺傳算法基本原理
5.1.1 人工智能算法概述
5.1.2 遺傳算法生物學基礎
5.1.3 遺傳算法的實現步驟
5.1.4 遺傳算法的拓展
5.2 遺傳算法的MATLAB程序設計
5.2.1 程序設計流程及參數選取
5.2.2 MATLAB遺傳算法工具箱
5.3 遺傳算法應用案例
5.3.1 案例一：無約束目標函數最大值遺傳算法求解策略
5.3.2 案例二：CUMCM中多約束非綫性規劃問題的求解
5.3.3 案例三：BEATbx遺傳算法工具箱的應用——電子商務中轉化率影響因素研究
參考文獻

第6章 模擬退火算法及其MATLAB實現
6.1 算法的基本理論
6.1.1 算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些參數的說明
6.1.4 算法基本步驟
6.1.5 幾點說明
6.2 算法的MATLAB實現
6.2.1 算法設計步驟
6.2.2 典型程序結構
6.3 應用實例：背包問題的求解
6.3.1 問題的描述
6.3.2 問題的求解
6.4 模擬退火程序包ASA簡介
6.4.1 ASA的優化實例
6.4.2 ASA的編譯
6.4.3 MATLAB版ASA的安裝與使用
6.5 小結
6.6 延伸閱讀
參考文獻

第7章 人工神經網絡及其MATLAB實現
7.1 人工神經網絡基本理論
7.1.1 人工神經網絡模型拓撲結構
7.1.2 常用激勵函數
7.1.3 常見神經網絡理論
7.2 BP神經網絡的結構設計
7.2.1 鯊魚嗅聞血腥味與BP神經網絡訓練
7.2.2 透視神經網絡的學習步驟
7.2.3 BP神經網絡的動態擬閤過程
7.3 RBF神經網絡的結構設計
7.3.1 梯度訓練法RBF神經網絡的結構設計
7.3.2 RBF神經網絡的性能
7.4 應用實例
7.4.1 基於MATLAB源程序公路運量預測
7.4.2 基於MATLAB工具箱公路運量預測
7.4.3 艾滋病治療最佳停藥時間的確定（CUMCM2006B）
7.4.4 RBF神經網絡預測新客戶流失概率
7.5 延伸閱讀
7.5.1 從金融分析中的小數定理談神經網絡的訓練樣本遴選規則
7.5.2 小議BP神經網絡的衍生機理
參考文獻

第8章粒子群算法及其MATLAB實現
8.1 PSO算法相關知識
8.1.1 初識PSO算法
8.1.2 PSO算法的基本理論
8.1.3 PSO算法的約束優化
8.1.4 PSO算法的優缺點
8.2 PSO算法程序設計
8.2.1 程序設計流程
8.2.2 PSO算法的參數選取
8.2.3 PSO算法MATLAB源程序範例
8.3 應用案例：基於PSO算法和BP算法訓練神經網絡
8.3.1 如何評價網絡的性能
8.3.2 BP算法能夠搜索到極值的原理
8.3.3 PSOBP神經網絡的設計指導原則
8.3.4 PSO算法優化神經網絡結構
8.3.5 PSOBP神經網絡的實現
參考文獻

第9章 蟻群算法及其MATLAB實現
9.1 蟻群算法原理
9.1.1 蟻群算法基本思想
9.1.2 蟻群算法數學模型
9.1.3 蟻群算法流程
9.2 蟻群算法的MATLAB實現
9.2.1 實例背景
9.2.2 算法設計步驟
9.2.3 MATLAB程序實現
9.2.4 程序執行結果與分析
9.3 算法關鍵參數的設定
9.3.1 參數設定的準則
9.3.2 螞蟻數量
9.3.3 信息素因子
9.3.4 啓發函數因子
9.3.5 信息素揮發因子
9.3.6 信息素常數
9.3.7 最大迭代次數
9.3.8 組閤參數設計策略
9.4 應用實例：最佳旅遊方案（蘇北賽2011B）
9.4.1 問題描述
9.4.2 問題的求解和結果
9.5 本章小結
參考文獻

第10章 小波分析及其MATLAB實現
10.1 小波分析基本理論
10.1.1 傅裏葉變換的局限性
10.1.2 伸縮平移和小波變換
10.1.3 小波變換入門和多尺度分析
10.1.4 小波窗函數自適應分析
10.2 小波分析MATLAB程序設計
10.2.1 小波分析工具箱函數指令
10.2.2 小波分析程序設計綜閤案例
10.3 小波分析應用案例
10.3.1 案例一：融閤拓撲結構的小波神經網絡
10.3.2 案例二：血管重建引齣的圖像數字水印
參考文獻

第11章 計算機虛擬及其MATLAB實現
11.1 計算機虛擬基本知識
11.1.1 從3G移動互聯網協議WCDMA談MATLAB虛擬
11.1.2 計算機虛擬與數學建模
11.1.3 數值模擬與經濟效益博弈
11.2 數值模擬MATLAB程序設計
11.2.1 微分方程組模擬
11.2.2 服從概率分布的隨機模擬
11.2.3 濛特卡羅模擬
11.3 動態仿真MATLAB程序設計
11.3.1 MATLAB音頻處理
11.3.2 MATLAB常規動畫實現
11.4 應用案例：四維水質模型
11.4.1 問題的提齣
11.4.2 問題的分析
11.4.3 四維水質模型準備
11.4.4 條件假設與符號約定
11.4.5 四維水質模型的組建
11.4.6 模型求解
11.4.7 計算機模擬情境
參考文獻

下篇 真題演習
第12章 彩票中的數學（CUMCM2002B）
12.1 問題的提齣
12.2 模型的建立
12.2.1 模型假設與符號說明
12.2.2 模型的準備
12.2.3 模型的建立
12.3 模型的求解
12.3.1 求解的思路
12.3.2 MATLAB程序
12.3.3 程序結果
12.4 技巧點評
參考文獻

第13章 露天礦卡車調度問題（CUMCM2003B）
13.1 問題的提齣
13.2 基本假設與符號說明
13.2.1 基本假設
13.2.2 符號說明
13.3 問題分析及模型準備
13.4 原則①：數學模型（模型1）的建立與求解
13.4.1 模型的建立
13.4.2 模型求解
13.5 原則②：數學模型（模型2）的建立與求解
13.6 技巧點評
參考文獻

第14章 奧運會商圈規劃問題（CUMCM2004A）
14.1 問題的描述
14.2 基本假設、名詞約定及符號說明
14.2.1 基本假設
14.2.2 符號說明
14.2.3 名詞約定
14.3 問題分析與模型準備
14.3.1 基本思路
14.3.2 基本數學錶達式的構建
14.4 設置MS網點數學模型的建立與求解
14.4.1 模型建立
14.4.2 模型求解
14.5 設置MS網點理論體係的建立
14.6 商區布局規劃的數學模型
14.6.1 模型建立
14.6.2 模型求解
14.7 模型的評價及使用說明
14.7.1 模型的優點
14.7.2 模型的缺點
14.8 技巧點評
參考文獻

第15章 交巡警服務平颱的設置與調度（CUMCM2011B）
15.1 問題的提齣
15.2 問題的分析
15.3 基本假設
15.4 問題1模型的建立與求解
15.4.1 交巡警服務平颱管轄範圍分配
15.4.2 交巡警的調度
15.4.3 最佳新增服務平颱設置
15.5 問題2模型的建立和求解
15.5.1 全市服務平颱的閤理性分析問題的模型與求解
15.5.2 搜捕嫌疑犯實例的模型與求解
15.6 模型的評價與改進
15.6.1 模型優點
15.6.2 模型缺點
15.7 技巧點評
參考文獻

第16章 葡萄酒的評價（CUMCM2012A）
16.1 問題的提齣
16.2 基本假設
16.3 問題①模型的建立和求解
16.3.1 問題①的分析
16.3.2 模型的建立和求解
16.4 問題②模型的建立和求解
16.4.1 問題②的基本假設和分析
16.4.2 模型的建立和求解
16.5 問題③模型的建立和求解
16.5.1 問題③的分析
16.5.2 模型的建立和求解
16.6 問題④模型的建立和求解
16.6.1 問題④的分析
16.6.2 模型的建立和求解
16.7 論文點評
參考文獻
附件數學建模參賽經驗
一、如何準備數學建模競賽
二、數學建模隊員應該如何學習MATLAB
三、如何在數學建模競賽中取得好成績
四、數學建模競賽中的項目管理和時間管理
五、一種非常實用的數學建模方法——目標建模法

前言/序言

　　第2版前言
　　《MATLAB在數學建模中的應用》一書齣版三年多瞭，從綫上和綫下的讀者反饋來看，該書已經得到廣大讀者的認可。更令人欣慰的是，很多讀者來信肯定瞭該書的寫作風格，同時也給齣不少中肯的修訂建議。對於作者來說，根據讀者的建議不斷提升書的質量，是感謝讀者最好的方式。於是，第2版的編寫工作，希望能寫一本更貼近讀者學習要求的書。
　　在第2版的編寫過程中，我們仍然沿用瞭實用、原創、生動、易懂的風格，追求不同學科間的融會貫通，而不是局限於對某一門學科進行嚴肅古闆的講解，從而使形式更靈活，思維更開闊。同時，我們對讀者們給齣的幾韆條書評進行逐個分析、匯總，摸清瞭讀者的需求和建議，然後有的放矢地進行改進，從而大大提高瞭本書的正確性和可讀性。
　　下麵具體介紹第2版的改進之處：
　　①MATLAB與Excel、TXT的交互部分，增加瞭一些實際的操作經驗。
　　②針對近年數據建模賽題齣現頻率增大的趨勢，介紹瞭8種數據建模的方法。有時候建模數據比較紊亂，不容易發掘規則，這時候就要使用數據建模的方式（如雲模型、KMeans、主成分分析和貝葉斯等）來解決問題。
　　③對灰色預測部分進行瞭改進和補充，增加瞭灰色關聯度矩陣和灰色Verhulst模型兩節內容。
　　④增加瞭遺傳算法的一個應用案例，該案例是基於Sheffield大學遺傳算法工具箱，並以電子商務為切入點來討論Sheffield大學遺傳算法工具箱是如何使用的。
　　⑤對人工神經網絡進行顛覆式的重塑。目前，神經網絡的書籍有很多，普遍存在或者理論生澀難懂，或者隻側重程序的方便套用等問題。鑒於此，我們一直考慮能不能用一個形象的例子來錶達神經網絡的理論精髓，但一直不得法。偶然一次，我們發現鯊魚捕獵跟BP神經網絡的負梯度下降算法在本質上是一緻的，於是便挪用瞭這個案例，希望能得到讀者朋友的認可。此外，人工神經網絡這一章還有不少亮點，讀者可以慢慢品鑒，所遴選的案例也很有味道。
　　⑥增加瞭“蟻群算法”一章，這章的一個特色是係統性地給齣瞭蟻群算法參數的設置經驗和技巧。
　　⑦在下篇“真題演習”裏，我們刪除瞭第1版中的“第13章衛星和飛船的跟蹤測控”和“第14章齣版社的資源配置問題”，新增瞭CUMCM2012年的“葡萄酒的評價”和2011年的“交巡警服務平颱的設置與調度”兩個案例。
　　第2版升級的內容較多，所有新增內容涉及的MATLAB程序都給予瞭較詳盡的注解。
　　
　　編者
　　2014年5月1日

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書還沒來得及看 字跡清楚 是正版的 不錯

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high還好還好哈還好還好哈

評分☆☆☆☆☆

我教你怎麼分什麼是重要的日子

評分☆☆☆☆☆

産品還不錯，先用用看吧，以後再說

評分☆☆☆☆☆

我教你怎麼分什麼是重要的日子

評分☆☆☆☆☆

還行。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

期待數模比賽的我

評分☆☆☆☆☆

啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦

評分☆☆☆☆☆

字跡清晰，保存完好，不錯！

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