数学建模算法与应用

作者: 司守奎著 , 孙玺菁著

出版社: 国防工业出版社

出版时间: 2014-02

版次: 1

ISBN: 9787118076479

定价: 49.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 438页

字数: 649千字

正文语种: 简体中文

原版书名: Mathematical Modeling

丛书: 普通高等院校“十二五”规划教材

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>工程技术

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　　作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写本书，涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。　　《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Matlab或Lingo源程序，程序设计简单精炼，思路清晰，注释详尽，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》配有丰富的课件资源，包括教师授课PPT课件、主教材的程序和数据、拓展阅读材料等。　　《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，也可以作为本科生、研究生学习和准备全国大学生、研究生数学建模竞赛的参考书。　　司守奎，是海军海军航空工程学院教授，从事数学建模工作多年，他指导学生参加各类数学建模竞赛，共获得全国大学生数学建模竞赛一等奖14项，二等奖24项；全军军事数学建模竞赛，特等奖1项，一等奖7项；国际大学生数学建模竞赛，一等奖1项，二等奖3项；全国研究生数学建模竞赛，一等奖3项，二等奖39项。第1章线性规划
1.1线性规划问题
1.2投资的收益和风险
习题1
第2章整数规划
2.1概论
2.20-1型整数规划
2.3蒙特卡洛法（随机取样法）
2.4指派问题的计算机求解
习题2
第3章非线性规划
3.1非线性规划模型
3.2无约束问题的Matlab解法
3.3约束极值问题
3.4飞行管理问题
习题3
第4章图与网络模型及方法
4.1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
4.5最小费用最大流问题
4.6Matlab的图论工具箱
4.7旅行商（TSP）问题
4.8计划评审方法和关键路线法
4.9钢管订购和运输
习题4
第5章插值与拟合
5.1插值方法
5.2曲线拟合的线性最小二乘法
5.3最小二乘优化
5.4曲线拟合与函数逼近
5.5黄河小浪底调水调沙问题
习题5
第6章微分方程建模
6.1发射卫星为什么用三级火箭
6.2人口模型
6.3Matlab求微分方程的符号解
6.4放射性废料的处理
6.5初值问题的Matlab数值解
6.6边值问题的Matlab数值解
习题6
第7章目标规划
7.1目标规划的数学模型
7.2求解目标规划的序贯算法
7.3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
8.4Arima序列与季节性序列
习题8
第9章支持向量机
9.1支持向量分类机的基本原理
9.2支持向量机的Matlab命令及应用例子
9.3乳腺癌的诊断
习题9
第10章多元分析
10.1聚类分析
10.2主成分分析
10.3因子分析
10.4判别分析
10.5典型相关分析
10.6对应分析
10.7多维标度法
习题10
第11章偏最小二乘回归分析
11.1偏最小二乘回归分析概述
11.2Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
11.3案例分析
习题11
第12章现代优化算法
12.1模拟退火算法
12.2遗传算法
12.3改进的遗传算法
12.4Matlab遗传算法工具
习题12
第13章数字图像处理
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
习题13
第14章综合评价与决策方法
14.1理想解法
14.2模糊综合评判法
14.3数据包络分析法
14.4灰色关联分析法
14.5主成分分析法
14.6秩和比综合评价法
14.7案例分析
习题14
第15章预测方法
15.1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
15.5马尔可夫预测
15.6时间序列
15.7插值与拟合
15.8神经元网络
习题15
附录AMatlab软件入门
A.1Matlab“帮助”的使用
A.2数据的输入
A.3绘图命令
A.4Matlab在高等数学中的应用
A.5Matlab在线性代数中的应用
A.6数据处理
附录BLingo软件的使用
B.1Lingo软件的基本语法
B.2Lingo函数
B.3线性规划模型举例
参考文献
内容简介:
　　作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写本书，涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。　　《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Matlab或Lingo源程序，程序设计简单精炼，思路清晰，注释详尽，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》配有丰富的课件资源，包括教师授课PPT课件、主教材的程序和数据、拓展阅读材料等。　　《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，也可以作为本科生、研究生学习和准备全国大学生、研究生数学建模竞赛的参考书。
作者简介:
　　司守奎，是海军海军航空工程学院教授，从事数学建模工作多年，他指导学生参加各类数学建模竞赛，共获得全国大学生数学建模竞赛一等奖14项，二等奖24项；全军军事数学建模竞赛，特等奖1项，一等奖7项；国际大学生数学建模竞赛，一等奖1项，二等奖3项；全国研究生数学建模竞赛，一等奖3项，二等奖39项。
目录:
第1章线性规划
1.1线性规划问题
1.2投资的收益和风险
习题1
第2章整数规划
2.1概论
2.20-1型整数规划
2.3蒙特卡洛法（随机取样法）
2.4指派问题的计算机求解
习题2
第3章非线性规划
3.1非线性规划模型
3.2无约束问题的Matlab解法
3.3约束极值问题
3.4飞行管理问题
习题3
第4章图与网络模型及方法
4.1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
4.5最小费用最大流问题
4.6Matlab的图论工具箱
4.7旅行商（TSP）问题
4.8计划评审方法和关键路线法
4.9钢管订购和运输
习题4
第5章插值与拟合
5.1插值方法
5.2曲线拟合的线性最小二乘法
5.3最小二乘优化
5.4曲线拟合与函数逼近
5.5黄河小浪底调水调沙问题
习题5
第6章微分方程建模
6.1发射卫星为什么用三级火箭
6.2人口模型
6.3Matlab求微分方程的符号解
6.4放射性废料的处理
6.5初值问题的Matlab数值解
6.6边值问题的Matlab数值解
习题6
第7章目标规划
7.1目标规划的数学模型
7.2求解目标规划的序贯算法
7.3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
8.4Arima序列与季节性序列
习题8
第9章支持向量机
9.1支持向量分类机的基本原理
9.2支持向量机的Matlab命令及应用例子
9.3乳腺癌的诊断
习题9
第10章多元分析
10.1聚类分析
10.2主成分分析
10.3因子分析
10.4判别分析
10.5典型相关分析
10.6对应分析
10.7多维标度法
习题10
第11章偏最小二乘回归分析
11.1偏最小二乘回归分析概述
11.2Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress
11.3案例分析
习题11
第12章现代优化算法
12.1模拟退火算法
12.2遗传算法
12.3改进的遗传算法
12.4Matlab遗传算法工具
习题12
第13章数字图像处理
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
习题13
第14章综合评价与决策方法
14.1理想解法
14.2模糊综合评判法
14.3数据包络分析法
14.4灰色关联分析法
14.5主成分分析法
14.6秩和比综合评价法
14.7案例分析
习题14
第15章预测方法
15.1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
15.5马尔可夫预测
15.6时间序列
15.7插值与拟合
15.8神经元网络
习题15
附录AMatlab软件入门
A.1Matlab“帮助”的使用
A.2数据的输入
A.3绘图命令
A.4Matlab在高等数学中的应用
A.5Matlab在线性代数中的应用
A.6数据处理
附录BLingo软件的使用
B.1Lingo软件的基本语法
B.2Lingo函数
B.3线性规划模型举例
参考文献