MATLAB智能算法30个案例分析（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郁磊，史峰，王辉，胡斐 著

图书标签:

• MATLAB
• 智能算法
• 案例分析
• 机器学习
• 优化算法
• 神经网络
• 遗传算法
• 模糊逻辑
• 专家系统
• 人工智能

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512414112

版次：2

商品编码：11753731

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：302

内容简介

　　《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》是作者多年从事算法研究的经验总结.书中所有案例均应国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计,其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的　MATLAB书籍中鲜有介绍.

　　《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现.本书共给出３０个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例,所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成,并配有完整的程序源码和讲解视频,使读者在掌握算法的同时,也可以学习到作者们多年积累的编程经验与技巧,从而快速提高使用算法求解实际问题的能力.

　　《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值.

内页插图

目录

第1章　谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱 1
1.1　理论基础 1
1.1.1　遗传算法概述 1
1.1.2　谢菲尔德遗传算法工具箱 1
1.2　案例背景 3
1.2.1　问题描述 3
1.2.2　解题思路及步骤 3
1.3　MATLAB程序实现 3
1.3.1　工具箱结构 3
1.3.2　遗传算法常用函数 4
1.3.3　遗传算法工具箱应用举例 12
1.4　延伸阅读 16
参考文献 16
第2章　基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 17
2.1　理论基础 17
2.1.1　非线性规划 17
2.1.2　非线性规划函数 17
2.1.3　遗传算法基本思想 18
2.1.4　算法结合思想 18
2.2　案例背景 18
2.2.1　问题描述 18
2.2.2　算法流程 18
2.2.3　遗传算法实现 19
2.3　MATLAB程序实现 20
2.3.1　适应度函数 20
2.3.2　选择操作 20
2.3.3　交叉操作 21
2.3.4　变异操作 22
2.3.5　算法主函数 23
2.3.6　非线性寻优 24
2.3.7　结果分析 24
2.4　延伸阅读 25
2.4.1　其他函数的优化 25
2.4.2　其他优化算法 26
参考文献 26
第3章　基于遗传算法的BP神经网络优化算法 27
3.1　理论基础 27
3.1.1　BP神经网络概述 27
3.1.2　遗传算法的基本要素 27
3.2　案例背景 27
3.2.1　问题描述 27
3.2.2　解题思路及步骤 29
3.3　MATLAB程序实现 31
3.3.1　神经网络算法 31
3.3.2　遗传算法主函数 32
3.3.3　比较使用遗传算法前后的差别 34
3.3.4　结果分析 35
3.4　延伸阅读 37
参考文献 37
第4章　基于遗传算法的TSP算法 38
4.1　理论基础 38
4.2　案例背景 38
4.2.1　问题描述 38
4.2.2　解决思路及步骤 39
4.3　MATLAB程序实现 40
4.3.1　种群初始化 40
4.3.2　适应度函数 40
4.3.3　选择操作 41
4.3.4　交叉操作 41
4.3.5　变异操作 43
4.3.6　进化逆转操作 43
4.3.7　画路线轨迹图 43
4.3.8　遗传算法主函数 44
4.3.9　结果分析 47
4.4　延伸阅读 48
4.4.1　应用扩展 48
4.4.2　遗传算法的改进 49
4.4.3　算法的局限性 49
参考文献 49
第5章　基于遗传算法的LQR 控制器优化设计 50
5.1　理论基础 50
5.1.1　LQR控制 50
5.1.2　基于遗传算法设计LQR控制器 50
5.2　案例背景 51
5.2.1　问题描述 51
5.2.2　解题思路及步骤 52
5.3　MATLAB程序实现 53
5.3.1　模型实现 53
5.3.2　遗传算法实现 54
5.3.3　结果分析 56
参考文献 56
第6章　遗传算法工具箱详解及应用 57
6.1　理论基础 57
6.1.1　遗传算法的一些基本概念 57
6.1.2　遗传算法与直接搜索工具箱 58
6.2　案例背景 58
6.2.1　问题描述 58
6.2.2　解题思路及步骤 59
6.3　MATLAB程序实现 59
6.3.1　GADST各函数详解 59
6.3.2　GADST的使用简介 63
6.3.3　使用GADST求解遗传算法相关问题 66
6.4　延伸阅读 68
参考文献 68
第7章　多种群遗传算法的函数优化算法 69
7.1　理论基础 69
7.1.1　遗传算法早熟问题 69
7.1.2　多种群遗传算法概述 69
7.2　案例背景 70
7.2.1　问题描述 70
7.2.2　解题思路及步骤 71
7.3　MATLAB程序实现 71
7.3.1　移民算子 72
7.3.2　人工选择算子 72
7.3.3　目标函数 73
7.3.4　标准遗传算法主函数 73
7.3.5　多种群遗传算法主函数 74
7.3.6　结果分析 75
7.4　延伸阅读 76
参考文献 77
第8章　基于量子遗传算法的函数寻优算法 78
8.1　理论基础 78
8.1.1　量子遗传算法概述 78
8.1.2　量子比特编码 78
8.1.3　量子门更新 79
8.2　案例背景 79
8.2.1　问题描述 79
8.2.2　解题思路及步骤 80
8.3　MATLAB程序实现 82
8.3.1　种群初始化 82
8.3.2　测量函数 82
8.3.3　量子旋转门函数 83
8.3.4　适应度函数 84
8.3.5　量子遗传算法主函数 85
8.3.6　结果分析 87
8.4　延伸阅读 87
参考文献 88
第9章　基于遗传算法的多目标优化算法 89
9.1　理论基础 89
9.1.1　多目标优化及Pareto最优解 89
9.1.2　函数gamultiobj 89
9.1.3　函数gamultiobj中的一些基本概念 90
9.2　案例背景 90
9.2.1　问题描述 90
9.2.2　解题思路及步骤 90
9.3　MATLAB程序实现 91
9.3.1　gamultiobj组织结构 91
9.3.2　函数stepgamultiobj分析 92
9.3.3　使用函数gamultiobj求解多目标优化问题 99
9.3.4　结果分析 100
参考文献 101
第10章　基于粒子群算法的多目标搜索算法 102
10.1　理论基础 102
10.2　案例背景 102
10.2.1　问题描述 102
10.2.2　算法流程 103
10.2.3　适应度计算 103
10.2.4　筛选非劣解集 103
10.2.5　粒子速度和位置更新 103
10.2.6　粒子最优 104
10.3　MATLAB程序实现 104
10.3.1　种群初始化 104
10.3.2　种群更新 104
10.3.3　更新个体最优粒子 105
10.3.4　非劣解筛选 105
10.3.5　仿真结果 106
10.4　延伸阅读 107
参考文献 107
第11章　基于多层编码遗传算法的车间调度算法 108
11.1　理论基础 108
11.2　案例背景 108
11.2.1　问题描述 108
11.2.2　模型建立 108
11.2.3　算法实现 109
11.3　MATLAB程序实现 110
11.3.1　主函数 110
11.3.2　适应度值计算 111
11.3.3　交叉函数 113
11.3.4　变异函数 113
11.3.5　仿真结果 114
11.4　案例扩展 115
11.4.1　模糊目标 115
11.4.2　代码分析 116
11.4.3　仿真结果 117
参考文献 117
第12章　免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 118
12.1　理论基础 118
12.1.1　物流中心选址问题 118
12.1.2　免疫算法的基本思想 118
12.2　案例背景 119
12.2.1　问题描述 119
12.2.2　解题思路及步骤 120
12.3　MATLAB程序实现 122
12.3.1　免疫算法主函数 122
12.3.2　多样性评价 123
12.3.3　免疫操作 124
12.3.4　仿真实验 127
12.4　案例扩展 128
参考文献 129

前言/序言

　　时光荏苒，如白驹过隙，转眼间，？MATLAB智能算法30个案例分析？已经陪伴各位读者走过了四个年头.在这期间，该书得到了广大读者的全面支持与包容，让我们备受鼓舞.
　　但自R2010a和R2010b以后，MATLAB对优化工具箱和神经网络工具箱进行了较大幅度的更新，与？MATLAB智能算法30个案例分析？一书相关的更新有：
　　① 自R2010a以后，遗传算法与直接搜索工具箱（GeneticAlgorithmandDirectSearchToolGbox，GADST）被集成到GlobalOptimizationToolbox中，其路径为MATLAB 安装目录 oolboxglobaloptim.
　　② 自R2010b以后，神经网络工具箱（NeuralNetworkToolbox）对BP神经网络、竞争神经网络、自组织特征映射神经网络等模型的创建、训练和预测函数进行了升级.为了方便读者学，？MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）？对上一版的内容进行了以下修订：
　　① MATLAB编程环境从R2009a版本升级到了R2014a版本.在新版本中，读者可以更加简单、方便地完成程序的实现，从而可以将更多的精力集中于算法的设计方面.
　　② 增加了配套光盘，其中包括各个章节的程序源码和讲解视频.程序源码部分兼容了R2009a和R2014a两个版本，读者可以根据自身情况灵活选择.配套视频中除了包括对各个案例的详细讲解外，还包含了作者多年积累的编程经验与技巧，相信读者可以从中获益良多.
　　③ 丰富了读者与作者的交流途径与渠道.除了在MATLAB技术论坛书的交流版块参与交流，读者还可以加入该书的QQ 读者交流群），与作者以及其他读者一起交流学习，作者会不定期地组织一些集体答疑与讨论活动.
　　本次修订工作由郁磊统筹完成，其中，郁磊修订的章节包括：3、5、6、9、14、21、22和25~30；史峰修订的章节包括：2、10~13、15~17、23~24；王辉修订的章节包括：1、3、4、7~8、18~20.除了上述修订内容外，？MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）？还勘误了上一版中存在的一些错误.在此过程中，得到了许多读者的帮助，如MATLAB技术论坛上的denyu、kirchhof、qiuzhichang和prado5等，在此不一一列举，衷心感谢他们！
　　对作者而言，过去的四年变化太多，有的作者出国深造，有的作者进入职场，有的作者娶妻生子，在此诚挚地感谢每一位作者的家人和朋友在背后的默默付出与支持，这是本书得以完成的最大动力与保障.然而不变的是，作者们依旧保持着那份初心与激情，随时准备着与每一位读者交流与探索，携手进步与成长！
　　作　者
　　2015年7月2日于苏州

MATLAB智能算法30个案例分析（第2版） 内容简介 本书旨在为广大读者提供一个全面、深入的MATLAB智能算法学习平台。通过精选30个贴近实际应用场景的案例，本书系统地阐述了各种经典和前沿的智能算法原理，并结合MATLAB强大的计算与编程能力，详细演示了如何将这些算法应用于实际问题之中。本书不仅涵盖了机器学习、深度学习、优化算法、仿生智能等多个核心领域，更注重理论与实践的结合，力求让读者在动手实践中掌握智能算法的核心思想与实现技巧。 本书结构与内容亮点 本书共分为十八章，每章聚焦一个或一组紧密相关的智能算法及其应用。我们力求内容循序渐进，由易到难，循序渐进地引导读者进入智能算法的奇妙世界。 第一部分：智能算法基础与经典模型 第一章 MATLAB环境与智能算法入门： 在正式展开具体算法之前，本章将为读者搭建起学习的基石。我们将详细介绍MATLAB集成开发环境（IDE）的常用功能、数据导入导出、基本的绘图命令以及如何进行脚本编写和调试。在此基础上，初步介绍智能算法的基本概念，如学习、推理、搜索等，并为后续章节的学习打下基础。 第二章 神经网络基础与前馈网络： 神经网络是智能算法的基石之一。本章将深入浅出地讲解人工神经元模型、激活函数、权值更新机制等核心概念。重点介绍最基础也是应用最广泛的前馈神经网络（Feedforward Neural Network），包括其结构、训练过程（如BP算法）以及在模式识别、函数逼近等方面的应用。我们将通过MATLAB实例展示如何构建、训练和评估一个简单的前馈网络。 第三章 径向基函数（RBF）网络： RBF网络作为一种高效的局部逼近网络，在本章中得到详细介绍。我们将阐述RBF函数的性质、RBF网络的结构组成（输入层、隐层、输出层）以及其训练方法。通过MATLAB案例，演示RBF网络在函数逼近、数据分类等任务中的独特优势。 第四章 模糊逻辑系统： 模糊逻辑以其处理模糊信息和不确定性的能力，在控制系统和决策支持等领域发挥着重要作用。本章将详细讲解模糊逻辑的基本原理，包括模糊集、隶属函数、模糊规则、模糊推理以及解模糊化过程。结合MATLAB的模糊逻辑工具箱，我们将通过实际案例，如模糊控制器设计，展示模糊逻辑系统的强大应用。 第五章 支持向量机（SVM）： SVM是一种强大且鲁棒的分类器，尤其在处理高维数据和小样本问题时表现出色。本章将深入剖析SVM的原理，包括最大间隔超平面、核函数（线性、多项式、径向基等）以及拉格朗日乘子法。通过MATLAB中的SVM实现，我们将演示其在文本分类、图像识别等领域的应用。 第二部分：优化算法与计算智能 第六章 遗传算法（GA）： 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化算法，广泛应用于组合优化、参数估计等问题。本章将详细介绍遗传算法的编码、选择、交叉、变异等基本算子，以及其收敛性分析。通过MATLAB实现，我们将演示遗传算法如何解决经典的旅行商问题、函数优化问题等。 第七章 粒子群优化（PSO）： PSO作为一种受鸟群觅食行为启发的群体智能优化算法，具有收敛速度快、易于实现的优点。本章将详细讲解PSO的基本原理，包括粒子速度和位置的更新机制、惯性权重、认知系数和社会系数等。通过MATLAB案例，我们将展示PSO在函数优化、工程设计等领域的应用。 第八章 蚁群优化（ACO）： ACO算法模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为，适用于解决组合优化问题，尤其是路径规划问题。本章将详细讲解ACO的基本模型，包括信息素的更新机制、路径选择概率以及信息素的挥发。通过MATLAB实例，我们将演示ACO在交通路径规划、任务调度等方面的应用。 第九章 差分进化算法（DE）： 差分进化算法是一种简单而强大的全局搜索算法，在解决连续变量优化问题方面表现出色。本章将详细介绍DE算法的变异、交叉和选择策略，以及不同变异操作子的选择。通过MATLAB实现，我们将演示DE算法在复杂函数优化、参数调优等任务中的有效性。 第十章 模拟退火算法（SA）： 模拟退火算法是一种基于概率的全局优化方法，灵感来源于固体材料的退火过程。本章将深入讲解SA算法的接受准则、温度退化函数等关键参数。通过MATLAB案例，我们将演示SA算法在组合优化、组合电路设计等问题上的应用。 第三部分：深度学习与模式识别 第十一章 卷积神经网络（CNN）： CNN是深度学习在图像处理领域取得巨大成功的核心模型。本章将深入讲解CNN的卷积层、池化层、激活函数以及全连接层的工作原理。通过MATLAB的深度学习工具箱，我们将演示CNN在图像分类、目标检测等任务中的构建与训练。 第十二章 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： RNN及其变种LSTM是处理序列数据（如文本、时间序列）的强大工具。本章将详细讲解RNN的循环结构以及LSTM如何解决梯度消失问题，包括其门控机制。通过MATLAB案例，我们将演示RNN/LSTM在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域的应用。 第十三章 深度置信网络（DBN）： DBN是一种深度无监督学习模型，可以逐层训练，用于特征提取和降维。本章将讲解DBN的构建方式，包括受限玻尔兹曼机（RBM）的堆叠。通过MATLAB演示，我们将展示DBN在图像特征学习和数据预处理中的作用。 第十四章 自编码器（Autoencoder）： 自编码器是一种用于学习数据的有效表示（编码）的神经网络。本章将讲解不同类型的自编码器，如稀疏自编码器、降噪自编码器等。通过MATLAB实现，我们将演示自编码器在数据降维、特征提取和异常检测中的应用。 第十五章 主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）： PCA和LDA是两种经典的降维技术，在数据预处理和特征工程中发挥着重要作用。本章将详细讲解PCA的原理、协方差矩阵以及特征值分解，并介绍LDA的分类思想。通过MATLAB案例，我们将演示这两种方法在降维、可视化和特征提取中的应用。 第四部分：高级智能算法与交叉应用 第十六章 深度强化学习（DRL）： DRL结合了深度学习和强化学习，在解决复杂决策问题方面展现出巨大潜力。本章将介绍DRL的基本概念，如Q-learning、深度Q网络（DQN）等。通过MATLAB案例，我们将演示DRL在游戏AI、机器人控制等领域的初步应用。 第十七章 集成学习方法： 集成学习通过组合多个学习器来提高预测精度和鲁棒性。本章将介绍两种主流的集成学习方法：Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost）。通过MATLAB实现，我们将演示集成学习在分类和回归问题中的强大能力。 第十八章 智能算法的工程实现与案例拓展： 在本章中，我们将回顾前面章节介绍的算法，并重点讨论智能算法在实际工程项目中的落地问题，包括数据预处理、模型选择、参数调优、性能评估以及部署策略。此外，我们将提供一些综合性的案例，展示如何将多种智能算法结合，解决更复杂、跨领域的问题，例如基于智能算法的故障诊断、智能交通系统优化、医学图像分析等，激发读者进行更深入的探索和研究。 实践导向与MATLAB工具箱 本书的最大特色在于其强烈的实践导向。我们不仅详细讲解了各种智能算法的理论原理，更重要的是，每一个算法都配有相应的MATLAB代码实现。读者可以跟随书中的步骤，在MATLAB环境中亲手运行、修改和扩展这些代码。书中会充分利用MATLAB强大的数学计算、数据可视化以及丰富的工具箱，例如： Deep Learning Toolbox™： 用于构建、训练和部署深度学习模型。 Statistics and Machine Learning Toolbox™： 提供了用于数据分析、模式识别和统计建模的各种函数和应用程序。 Optimization Toolbox™： 包含用于求解各种优化问题的算法。 Fuzzy Logic Toolbox™： 用于设计和模拟模糊逻辑系统。 Global Optimization Toolbox™： 提供了用于求解全局优化问题的算法。 适用读者 本书适合以下人群： 高校学生： 计算机科学、人工智能、电子工程、自动化、通信工程等相关专业的本科生、研究生。 科研人员： 需要将智能算法应用于科研项目中的研究人员。 工程师与开发人员： 希望提升自身在机器学习、深度学习、优化控制等领域技能的工程师和开发人员。 对人工智能和智能算法感兴趣的自学者： 希望系统学习和实践智能算法的爱好者。 学习本书，您将获得： 扎实的理论基础： 深入理解各类经典与前沿智能算法的核心原理。 精湛的MATLAB编程技能： 熟练掌握利用MATLAB实现和应用智能算法。 丰富的实践经验： 通过30个真实案例，提升解决实际问题的能力。 开阔的视野： 了解智能算法在各个领域的广泛应用，激发创新思路。 掌握未来关键技术： 为应对人工智能时代的需求做好准备。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一个引导您探索智能算法无限可能的向导。我们相信，通过系统地学习本书内容并积极动手实践，您将能够熟练运用MATLAB这一强大的工具，在智能算法的海洋中扬帆远航，创造出属于自己的辉煌。

评分☆☆☆☆☆

我一直对智能算法充满了好奇，但总觉得书本上的理论太枯燥，而且很多算法的原理晦涩难懂，很难将其与实际应用联系起来。《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》的出现，就像是一束光照亮了我前行的道路。我非常期待书中能够有那些让我“茅塞顿开”的讲解，能够用最简单易懂的方式，将复杂的算法原理剖析清楚。我希望它能够涵盖各种经典的智能算法，比如神经网络、支持向量机、决策树、聚类算法等等，并且能够通过MATLAB的代码，将这些算法的实现过程清晰地展示出来。我希望这本书不仅仅是停留在“知其然”，更能达到“知其所以然”的境界，让我能够理解算法背后的逻辑，并且能够根据自己的需求，对算法进行修改和优化。我希望通过这本书，能够培养我独立解决问题的能力，让我能够灵活运用智能算法，去应对各种各样具有挑战性的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在关注智能算法在实际工程中的应用，尤其是那些能够提高效率、降低成本、甚至解决传统方法难以逾越难题的算法。我希望《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》能够满足我对这方面的学习需求。我特别期待书中能够出现一些“启发式”的案例，能够让我看到智能算法是如何巧妙地解决一些看似复杂的问题的。比如，如何用遗传算法来优化一个生产调度问题，或者如何用模糊逻辑控制一个无人机系统。我希望书中不仅仅是简单地介绍算法，更重要的是能够深入分析算法的优势和局限性，以及在不同场景下的适用性。我希望它能提供一些“实战演练”的机会，让我能够将学到的算法应用到自己的项目中，解决我工作中遇到的实际问题。我希望这本书能够帮助我打开新的思路，让我能够更好地利用MATLAB这个强大的工具，将智能算法的潜力发挥到极致，在我的专业领域取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

天呐，最近我刚入手了这本《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》，拿到手的时候真的被它的厚度惊到了！虽然我之前对MATLAB和一些智能算法有过基础了解，但一直感觉理论知识多于实践，看论文和书本上的公式总有点抽象，总觉得少了点什么，像是隔靴搔痒。我一直希望能找到一本能够真正把那些复杂的算法讲清楚，并且有大量实际案例可以参考的书。我理想中的这本书，应该能像一个经验丰富的老司机一样，带着我一步步地剖析那些“高深莫测”的算法，从原理到实现，再到具体的应用场景，都讲解得通俗易懂。我特别期待书中能够有那些能让我“豁然开朗”的讲解，比如把某个复杂的神经网络模型，用非常直观的比喻或者图示来解释其内部的工作机制，而不是简单罗列一大堆数学公式。还有，我希望它能涵盖各种主流的智能算法，不只是我们常听说的遗传算法、粒子群优化，最好还能包括一些深度学习、模糊逻辑、专家系统等等，并且能够用MATLAB的代码清晰地展示出来，让我可以直接跟着敲一遍，这样才能真正理解算法的精髓，而不是停留在理论层面。我希望能通过这本书，掌握将算法应用于实际问题的方法，解决我目前工作中遇到的瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习任何一门技术，最终的目的都是为了解决实际问题。对于智能算法的学习，我更是如此。《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》吸引我的地方在于它的“案例分析”四个字。我希望这本书能够提供一些非常贴近实际工程的案例，让我能够看到智能算法是如何在现实世界中发挥作用的。我希望书中能够出现一些能够引起我共鸣的案例，比如在我的工作领域，如何利用智能算法来提高产品的性能，或者降低生产成本。我非常看重书中案例的“完整性”和“可操作性”，希望它不仅能够介绍算法的原理，更能够提供完整的MATLAB代码，并且对代码中的关键部分进行详细的解释，让我能够轻松地将其应用到自己的项目中。我希望通过这本书，我能够真正掌握将智能算法转化为实际生产力的能力，让我在工作中能够更加得心应手，解决那些曾经让我束手无策的难题。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习算法就像学游泳，光看教练的动作视频是不够的，必须得下水扑腾几下才能真正学会。我之前尝试过自己用MATLAB写一些算法，但总是遇到各种各样的bug，调试起来头疼不已。这本《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》在我看来，就像是给了一个我极好的“泳池”和“教练”。我特别看重书中案例的“实操性”，希望它能提供完整、可以直接运行的代码，并且对代码中的每一部分都做详细的注释和解释，让我知道为什么这么写，背后的逻辑是什么。我希望它能涵盖的案例足够丰富，最好能覆盖我感兴趣的几个领域，比如图像处理、信号分析、数据挖掘、甚至是一些优化问题，这样我就能有更多的选择，根据自己的需求来学习。我期待书中能够提供一些“进阶”的技巧，比如如何对算法进行调优，如何提高计算效率，如何在实际应用中处理数据中的噪声和缺失值等等，这些都是我在独立开发过程中经常会遇到的难题。我希望能通过这本书，不仅能学会算法的实现，更能掌握解决实际工程问题的能力，让我的MATLAB技能得到质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

京东自营，物流超快，早上买下午到。同时买了几本书，都有保护膜精包装，就这本没有，看了一下，纸张内容还不错，给个良好吧！

评分☆☆☆☆☆

还没看呢，希望很不错

评分☆☆☆☆☆

宝贝很不错，不错的一次购物，快递也很快！

评分☆☆☆☆☆

物流很快，书也包装的很好

评分☆☆☆☆☆

内容不错，可以学学，把思想弄清楚

评分☆☆☆☆☆

京东自营，物流超快，早上买下午到。同时买了几本书，都有保护膜精包装，就这本没有，看了一下，纸张内容还不错，给个良好吧！

评分☆☆☆☆☆

冲着作者来的，开始学matlab了，书还是不错的

评分☆☆☆☆☆

赞赞赞！很好的书，可以学神经网络算法了，要是c++也有这类书就好了

评分☆☆☆☆☆

书有破损，书脚也折了，这次物流也不快