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MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）

作者: 卓金武编 , 李必文编 , 魏永生编

出版社: 北京航空航天大学出版社

出版时间: 2014-09

版次: 2

ISBN: 9787512413658

定价: 42.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 324页

字数: 564千字

正文语种: 简体中文

丛书: MATLAB开发实例系列图书

分类: 计算机与互联网

7 张插图图片

1106人买过

　　《MATLAB在数学建模中的应用（第2版）》是《MATLAB在数学建模中的应用》一书的第2版，是对第1版的修订和补充，内容也完全是根据数学建模的需要而编排的，涵盖了绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。
　　全书内容分上下两篇。上篇介绍了数学建模中常规方法（拟合、AHP）、规划模型、数据建模（云模型、logistic、主成分分析、支持向量机、K均值、朴素贝叶斯）、灰色预测的MATLAB实现，还介绍了各种高级方法的MATLAB实现，包括遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络、粒子群算法、蚁群算法、小波和计算机仿真。下篇以数学建模赛题为案例，介绍如何用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和MATLAB源程序。书中的附件部分介绍了作者在建模竞赛中屡获大奖的经验，相信这些经验对准备参加数学建模竞赛的同学会很有帮助。
　　与第1版相比，第2版增加了数据建模、蚁群算法的内容，更新了建模案例，同时对灰色预测、神经网络部分进行了大幅度的拓充。
　　《MATLAB在数学建模中的应用（第2版）》特别适合作为数学建模竞赛的培训教材或参考用书，也可作为大学“数学实验”和“数学建模”以及“数据挖掘”课程的参考用书，还可作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。　　卓金武，硕士，曾获全国大学生数学建模竞赛一等奖两项(2003,2004)，全国研究生数学建模竞赛一等奖一项(2007)，全国研究生数学建模竞赛二等奖一项(2006)，美国大学生数学建模竞赛二等奖两项(2004,2005)；中国矿业大学数学建模协会创始人之一，并担任一届数学建模协会执行主席，策划并组织了首届苏北高校数学建模联赛；多次指导学生在全国赛中获奖。现从事科学计算、数据挖掘和量化投资等方面的技术研究及应用工作。
　　
　　李必文，学士，毕业于安徽工程大学纺织服装学院，2005-2007年先后在数学建模大赛中荣获安徽赛区二等奖（“高教社”杯）、一等奖（“高教社”杯）和全国一等奖（“电工”杯）。曾任安徽工程大学数学建模协会（2004年安徽省“十佳社团”）副主席。曾长期就职于知名的服装电子商务公司，目前就职于一家国资金融公司。
　　
　　魏永生，博士，中国工业与应用数学学会会员，曾获国际一等奖一项，国际二等奖两项，国家一等奖两项，二等奖三项，全国夏令营优秀论文奖一项。曾担任中国矿业大学数学建模协会副主席，苏北数学建模联赛组委会秘书长，为第二届苏北数学建模联赛组织者之一。现就职于徐州师范大学。
　　
　　秦健，硕士，中国工业与应用数学学会会员，曾获国际二等奖一项，全国大学生数学建模竞赛二等奖一项，全国研究生数学建模竞赛一等奖一项，曾担任中国矿业大学数学建模协会主席，为一届和第二届苏北数学建模联赛组织者之一。现为徐州建筑职业技术学院数学建模教练，所指导的学生在国际和全国大学生数学建模竞赛中获得过一等奖、二等奖若干项。另外，还参与过苏北数学建模联赛的命题工作，并多次担任苏北数学建模联赛评委。上篇方法演绎
第1章数学建模常规方法及其MATLAB实现
1.1MATLAB与数据文件的交互
1.1.1MATLAB与Excel的交互
1.1.2MATLAB与TXT交互
1.1.3MATLAB界面导入数据的方法
1.2数据拟合方法
1.2.1多项式拟合
1.2.2指定函数拟合
1.2.3曲线拟合工具箱
1.3数据拟合应用实例
1.3.1人口预测模型
1.3.2薄膜渗透率的测定
1.4数据的可视化
1.4.1地形地貌图形的绘制
1.4.2车灯光源投影区域的绘制（CUMCM2002A）
1.5层次分析法（AHP）
1.5.1层次分析法的应用场景
1.5.2AHPMATLAB程序设计

第2章规划问题的MATLAB求解
2.1线性规划
2.1.1线性规划的实例与定义
2.1.2线性规划的MATLAB标准形式
2.1.3线性规划问题解的概念
2.1.4求解线性规划的MATLAB解法
2.2非线性规划
2.2.1非线性规划的实例与定义
2.2.2非线性规划的MATLAB解法
2.2.3二次规划
2.3整数规划
2.3.1整数规划的定义
2.3.201整数规划
2.3.3随机取样计算法

第3章数据建模及MATLAB实现
3.1云模型
3.1.1云模型基础知识
3.1.2云模型的MATLAB程序设计
3.2Logistic回归
3.2.1Logistic模型
3.2.2Logistic回归MATLAB程序设计
3.3主成分分析
3.3.1PCA基本思想
3.3.2PCA步骤
3.3.3主成分分析MATLAB程序设计
3.4支持向量机（SVM）
3.4.1SVM基本思想
3.4.2理论基础
3.4.3支持向量机MATLAB程序设计
3.5K均值（KMeans）
3.5.1KMeans原理、步骤和特点
3.5.2KMeans聚类MATLAB程序设计
3.6朴素贝叶斯判别法
3.6.1朴素贝叶斯判别模型
3.6.2朴素贝叶斯判别法MATLAB设计
3.7数据建模综合应用
参考文献

第4章灰色预测及其MATLAB实现
4.1灰色系统基本理论
4.1.1灰色关联度矩阵
4.1.2经典灰色模型GM（1,1）
4.1.3灰色Verhulst模型
4.2灰色系统的程序设计
4.2.1灰色关联度矩阵的程序设计
4.2.2GM（1,1）的程序设计
4.2.3灰色Verhulst模型的程序设计
4.3灰色预测的MATLAB程序
4.3.1典型程序结构
4.3.2灰色预测程序说明
4.4灰色预测应用实例
4.4.1实例一长江水质的预测（CUMCM2005A）
4.4.2实例二预测与会代表人数（CUMCM2009D）
4.5小结
参考文献

第5章遗传算法及其MATLAB实现
5.1遗传算法基本原理
5.1.1人工智能算法概述
5.1.2遗传算法生物学基础
5.1.3遗传算法的实现步骤
5.1.4遗传算法的拓展
5.2遗传算法的MATLAB程序设计
5.2.1程序设计流程及参数选取
5.2.2MATLAB遗传算法工具箱
5.3遗传算法应用案例
5.3.1案例一：无约束目标函数最大值遗传算法求解策略
5.3.2案例二：CUMCM中多约束非线性规划问题的求解
5.3.3案例三：BEATbx遗传算法工具箱的应用——电子商务中转化率影响因素研究
参考文献

第6章模拟退火算法及其MATLAB实现
6.1算法的基本理论
6.1.1算法概述
6.1.2基本思想
6.1.3其他一些参数的说明
6.1.4算法基本步骤
6.1.5几点说明
6.2算法的MATLAB实现
6.2.1算法设计步骤
6.2.2典型程序结构
6.3应用实例：背包问题的求解
6.3.1问题的描述
6.3.2问题的求解
6.4模拟退火程序包ASA简介
6.4.1ASA的优化实例
6.4.2ASA的编译
6.4.3MATLAB版ASA的安装与使用
6.5小结
6.6延伸阅读
参考文献

第7章人工神经网络及其MATLAB实现
7.1人工神经网络基本理论
7.1.1人工神经网络模型拓扑结构
7.1.2常用激励函数
7.1.3常见神经网络理论
7.2BP神经网络的结构设计
7.2.1鲨鱼嗅闻血腥味与BP神经网络训练
7.2.2透视神经网络的学习步骤
7.2.3BP神经网络的动态拟合过程
7.3RBF神经网络的结构设计
7.3.1梯度训练法RBF神经网络的结构设计
7.3.2RBF神经网络的性能
7.4应用实例
7.4.1基于MATLAB源程序公路运量预测
7.4.2基于MATLAB工具箱公路运量预测
7.4.3艾滋病治疗最佳停药时间的确定（CUMCM2006B）
7.4.4RBF神经网络预测新客户流失概率
7.5延伸阅读
7.5.1从金融分析中的小数定理谈神经网络的训练样本遴选规则
7.5.2小议BP神经网络的衍生机理
参考文献

第8章粒子群算法及其MATLAB实现
8.1PSO算法相关知识
8.1.1初识PSO算法
8.1.2PSO算法的基本理论
8.1.3PSO算法的约束优化
8.1.4PSO算法的优缺点
8.2PSO算法程序设计
8.2.1程序设计流程
8.2.2PSO算法的参数选取
8.2.3PSO算法MATLAB源程序范例
8.3应用案例：基于PSO算法和BP算法训练神经网络
8.3.1如何评价网络的性能
8.3.2BP算法能够搜索到极值的原理
8.3.3PSOBP神经网络的设计指导原则
8.3.4PSO算法优化神经网络结构
8.3.5PSOBP神经网络的实现
参考文献

第9章蚁群算法及其MATLAB实现
9.1蚁群算法原理
9.1.1蚁群算法基本思想
9.1.2蚁群算法数学模型
9.1.3蚁群算法流程
9.2蚁群算法的MATLAB实现
9.2.1实例背景
9.2.2算法设计步骤
9.2.3MATLAB程序实现
9.2.4程序执行结果与分析
9.3算法关键参数的设定
9.3.1参数设定的准则
9.3.2蚂蚁数量
9.3.3信息素因子
9.3.4启发函数因子
9.3.5信息素挥发因子
9.3.6信息素常数
9.3.7最大迭代次数
9.3.8组合参数设计策略
9.4应用实例：最佳旅游方案（苏北赛2011B）
9.4.1问题描述
9.4.2问题的求解和结果
9.5本章小结
参考文献

第10章小波分析及其MATLAB实现
10.1小波分析基本理论
10.1.1傅里叶变换的局限性
10.1.2伸缩平移和小波变换
10.1.3小波变换入门和多尺度分析
10.1.4小波窗函数自适应分析
10.2小波分析MATLAB程序设计
10.2.1小波分析工具箱函数指令
10.2.2小波分析程序设计综合案例
10.3小波分析应用案例
10.3.1案例一：融合拓扑结构的小波神经网络
10.3.2案例二：血管重建引出的图像数字水印
参考文献

第11章计算机虚拟及其MATLAB实现
11.1计算机虚拟基本知识
11.1.1从3G移动互联网协议WCDMA谈MATLAB虚拟
11.1.2计算机虚拟与数学建模
11.1.3数值模拟与经济效益博弈
11.2数值模拟MATLAB程序设计
11.2.1微分方程组模拟
11.2.2服从概率分布的随机模拟
11.2.3蒙特卡罗模拟
11.3动态仿真MATLAB程序设计
11.3.1MATLAB音频处理
11.3.2MATLAB常规动画实现
11.4应用案例：四维水质模型
11.4.1问题的提出
11.4.2问题的分析
11.4.3四维水质模型准备
11.4.4条件假设与符号约定
11.4.5四维水质模型的组建
11.4.6模型求解
11.4.7计算机模拟情境
参考文献

下篇真题演习
第12章彩票中的数学（CUMCM2002B）
12.1问题的提出
12.2模型的建立
12.2.1模型假设与符号说明
12.2.2模型的准备
12.2.3模型的建立
12.3模型的求解
12.3.1求解的思路
12.3.2MATLAB程序
12.3.3程序结果
12.4技巧点评
参考文献

第13章露天矿卡车调度问题（CUMCM2003B）
13.1问题的提出
13.2基本假设与符号说明
13.2.1基本假设
13.2.2符号说明
13.3问题分析及模型准备
13.4原则①：数学模型（模型1）的建立与求解
13.4.1模型的建立
13.4.2模型求解
13.5原则②：数学模型（模型2）的建立与求解
13.6技巧点评
参考文献

第14章奥运会商圈规划问题（CUMCM2004A）
14.1问题的描述
14.2基本假设、名词约定及符号说明
14.2.1基本假设
14.2.2符号说明
14.2.3名词约定
14.3问题分析与模型准备
14.3.1基本思路
14.3.2基本数学表达式的构建
14.4设置MS网点数学模型的建立与求解
14.4.1模型建立
14.4.2模型求解
14.5设置MS网点理论体系的建立
14.6商区布局规划的数学模型
14.6.1模型建立
14.6.2模型求解
14.7模型的评价及使用说明
14.7.1模型的优点
14.7.2模型的缺点
14.8技巧点评
参考文献

第15章交巡警服务平台的设置与调度（CUMCM2011B）
15.1问题的提出
15.2问题的分析
15.3基本假设
15.4问题1模型的建立与求解
15.4.1交巡警服务平台管辖范围分配
15.4.2交巡警的调度
15.4.3最佳新增服务平台设置
15.5问题2模型的建立和求解
15.5.1全市服务平台的合理性分析问题的模型与求解
15.5.2搜捕嫌疑犯实例的模型与求解
15.6模型的评价与改进
15.6.1模型优点
15.6.2模型缺点
15.7技巧点评
参考文献

第16章葡萄酒的评价（CUMCM2012A）
16.1问题的提出
16.2基本假设
16.3问题①模型的建立和求解
16.3.1问题①的分析
16.3.2模型的建立和求解
16.4问题②模型的建立和求解
16.4.1问题②的基本假设和分析
16.4.2模型的建立和求解
16.5问题③模型的建立和求解
16.5.1问题③的分析
16.5.2模型的建立和求解
16.6问题④模型的建立和求解
16.6.1问题④的分析
16.6.2模型的建立和求解
16.7论文点评
参考文献
附件数学建模参赛经验
一、如何准备数学建模竞赛
二、数学建模队员应该如何学习MATLAB
三、如何在数学建模竞赛中取得好成绩
四、数学建模竞赛中的项目管理和时间管理
五、一种非常实用的数学建模方法——目标建模法
内容简介:
　　《MATLAB在数学建模中的应用（第2版）》是《MATLAB在数学建模中的应用》一书的第2版，是对第1版的修订和补充，内容也完全是根据数学建模的需要而编排的，涵盖了绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。
　　全书内容分上下两篇。上篇介绍了数学建模中常规方法（拟合、AHP）、规划模型、数据建模（云模型、logistic、主成分分析、支持向量机、K均值、朴素贝叶斯）、灰色预测的MATLAB实现，还介绍了各种高级方法的MATLAB实现，包括遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络、粒子群算法、蚁群算法、小波和计算机仿真。下篇以数学建模赛题为案例，介绍如何用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和MATLAB源程序。书中的附件部分介绍了作者在建模竞赛中屡获大奖的经验，相信这些经验对准备参加数学建模竞赛的同学会很有帮助。
　　与第1版相比，第2版增加了数据建模、蚁群算法的内容，更新了建模案例，同时对灰色预测、神经网络部分进行了大幅度的拓充。
　　《MATLAB在数学建模中的应用（第2版）》特别适合作为数学建模竞赛的培训教材或参考用书，也可作为大学“数学实验”和“数学建模”以及“数据挖掘”课程的参考用书，还可作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
作者简介:
　　卓金武，硕士，曾获全国大学生数学建模竞赛一等奖两项(2003,2004)，全国研究生数学建模竞赛一等奖一项(2007)，全国研究生数学建模竞赛二等奖一项(2006)，美国大学生数学建模竞赛二等奖两项(2004,2005)；中国矿业大学数学建模协会创始人之一，并担任一届数学建模协会执行主席，策划并组织了首届苏北高校数学建模联赛；多次指导学生在全国赛中获奖。现从事科学计算、数据挖掘和量化投资等方面的技术研究及应用工作。
　　
　　李必文，学士，毕业于安徽工程大学纺织服装学院，2005-2007年先后在数学建模大赛中荣获安徽赛区二等奖（“高教社”杯）、一等奖（“高教社”杯）和全国一等奖（“电工”杯）。曾任安徽工程大学数学建模协会（2004年安徽省“十佳社团”）副主席。曾长期就职于知名的服装电子商务公司，目前就职于一家国资金融公司。
　　
　　魏永生，博士，中国工业与应用数学学会会员，曾获国际一等奖一项，国际二等奖两项，国家一等奖两项，二等奖三项，全国夏令营优秀论文奖一项。曾担任中国矿业大学数学建模协会副主席，苏北数学建模联赛组委会秘书长，为第二届苏北数学建模联赛组织者之一。现就职于徐州师范大学。
　　
　　秦健，硕士，中国工业与应用数学学会会员，曾获国际二等奖一项，全国大学生数学建模竞赛二等奖一项，全国研究生数学建模竞赛一等奖一项，曾担任中国矿业大学数学建模协会主席，为一届和第二届苏北数学建模联赛组织者之一。现为徐州建筑职业技术学院数学建模教练，所指导的学生在国际和全国大学生数学建模竞赛中获得过一等奖、二等奖若干项。另外，还参与过苏北数学建模联赛的命题工作，并多次担任苏北数学建模联赛评委。
目录:
上篇方法演绎
第1章数学建模常规方法及其MATLAB实现
1.1MATLAB与数据文件的交互
1.1.1MATLAB与Excel的交互
1.1.2MATLAB与TXT交互
1.1.3MATLAB界面导入数据的方法
1.2数据拟合方法
1.2.1多项式拟合
1.2.2指定函数拟合
1.2.3曲线拟合工具箱
1.3数据拟合应用实例
1.3.1人口预测模型
1.3.2薄膜渗透率的测定
1.4数据的可视化
1.4.1地形地貌图形的绘制
1.4.2车灯光源投影区域的绘制（CUMCM2002A）
1.5层次分析法（AHP）
1.5.1层次分析法的应用场景
1.5.2AHPMATLAB程序设计

第2章规划问题的MATLAB求解
2.1线性规划
2.1.1线性规划的实例与定义
2.1.2线性规划的MATLAB标准形式
2.1.3线性规划问题解的概念
2.1.4求解线性规划的MATLAB解法
2.2非线性规划
2.2.1非线性规划的实例与定义
2.2.2非线性规划的MATLAB解法
2.2.3二次规划
2.3整数规划
2.3.1整数规划的定义
2.3.201整数规划
2.3.3随机取样计算法

第3章数据建模及MATLAB实现
3.1云模型
3.1.1云模型基础知识
3.1.2云模型的MATLAB程序设计
3.2Logistic回归
3.2.1Logistic模型
3.2.2Logistic回归MATLAB程序设计
3.3主成分分析
3.3.1PCA基本思想
3.3.2PCA步骤
3.3.3主成分分析MATLAB程序设计
3.4支持向量机（SVM）
3.4.1SVM基本思想
3.4.2理论基础
3.4.3支持向量机MATLAB程序设计
3.5K均值（KMeans）
3.5.1KMeans原理、步骤和特点
3.5.2KMeans聚类MATLAB程序设计
3.6朴素贝叶斯判别法
3.6.1朴素贝叶斯判别模型
3.6.2朴素贝叶斯判别法MATLAB设计
3.7数据建模综合应用
参考文献

第4章灰色预测及其MATLAB实现
4.1灰色系统基本理论
4.1.1灰色关联度矩阵
4.1.2经典灰色模型GM（1,1）
4.1.3灰色Verhulst模型
4.2灰色系统的程序设计
4.2.1灰色关联度矩阵的程序设计
4.2.2GM（1,1）的程序设计
4.2.3灰色Verhulst模型的程序设计
4.3灰色预测的MATLAB程序
4.3.1典型程序结构
4.3.2灰色预测程序说明
4.4灰色预测应用实例
4.4.1实例一长江水质的预测（CUMCM2005A）
4.4.2实例二预测与会代表人数（CUMCM2009D）
4.5小结
参考文献

第5章遗传算法及其MATLAB实现
5.1遗传算法基本原理
5.1.1人工智能算法概述
5.1.2遗传算法生物学基础
5.1.3遗传算法的实现步骤
5.1.4遗传算法的拓展
5.2遗传算法的MATLAB程序设计
5.2.1程序设计流程及参数选取
5.2.2MATLAB遗传算法工具箱
5.3遗传算法应用案例
5.3.1案例一：无约束目标函数最大值遗传算法求解策略
5.3.2案例二：CUMCM中多约束非线性规划问题的求解
5.3.3案例三：BEATbx遗传算法工具箱的应用——电子商务中转化率影响因素研究
参考文献

第6章模拟退火算法及其MATLAB实现
6.1算法的基本理论
6.1.1算法概述
6.1.2基本思想
6.1.3其他一些参数的说明
6.1.4算法基本步骤
6.1.5几点说明
6.2算法的MATLAB实现
6.2.1算法设计步骤
6.2.2典型程序结构
6.3应用实例：背包问题的求解
6.3.1问题的描述
6.3.2问题的求解
6.4模拟退火程序包ASA简介
6.4.1ASA的优化实例
6.4.2ASA的编译
6.4.3MATLAB版ASA的安装与使用
6.5小结
6.6延伸阅读
参考文献

第7章人工神经网络及其MATLAB实现
7.1人工神经网络基本理论
7.1.1人工神经网络模型拓扑结构
7.1.2常用激励函数
7.1.3常见神经网络理论
7.2BP神经网络的结构设计
7.2.1鲨鱼嗅闻血腥味与BP神经网络训练
7.2.2透视神经网络的学习步骤
7.2.3BP神经网络的动态拟合过程
7.3RBF神经网络的结构设计
7.3.1梯度训练法RBF神经网络的结构设计
7.3.2RBF神经网络的性能
7.4应用实例
7.4.1基于MATLAB源程序公路运量预测
7.4.2基于MATLAB工具箱公路运量预测
7.4.3艾滋病治疗最佳停药时间的确定（CUMCM2006B）
7.4.4RBF神经网络预测新客户流失概率
7.5延伸阅读
7.5.1从金融分析中的小数定理谈神经网络的训练样本遴选规则
7.5.2小议BP神经网络的衍生机理
参考文献

第8章粒子群算法及其MATLAB实现
8.1PSO算法相关知识
8.1.1初识PSO算法
8.1.2PSO算法的基本理论
8.1.3PSO算法的约束优化
8.1.4PSO算法的优缺点
8.2PSO算法程序设计
8.2.1程序设计流程
8.2.2PSO算法的参数选取
8.2.3PSO算法MATLAB源程序范例
8.3应用案例：基于PSO算法和BP算法训练神经网络
8.3.1如何评价网络的性能
8.3.2BP算法能够搜索到极值的原理
8.3.3PSOBP神经网络的设计指导原则
8.3.4PSO算法优化神经网络结构
8.3.5PSOBP神经网络的实现
参考文献

第9章蚁群算法及其MATLAB实现
9.1蚁群算法原理
9.1.1蚁群算法基本思想
9.1.2蚁群算法数学模型
9.1.3蚁群算法流程
9.2蚁群算法的MATLAB实现
9.2.1实例背景
9.2.2算法设计步骤
9.2.3MATLAB程序实现
9.2.4程序执行结果与分析
9.3算法关键参数的设定
9.3.1参数设定的准则
9.3.2蚂蚁数量
9.3.3信息素因子
9.3.4启发函数因子
9.3.5信息素挥发因子
9.3.6信息素常数
9.3.7最大迭代次数
9.3.8组合参数设计策略
9.4应用实例：最佳旅游方案（苏北赛2011B）
9.4.1问题描述
9.4.2问题的求解和结果
9.5本章小结
参考文献

第10章小波分析及其MATLAB实现
10.1小波分析基本理论
10.1.1傅里叶变换的局限性
10.1.2伸缩平移和小波变换
10.1.3小波变换入门和多尺度分析
10.1.4小波窗函数自适应分析
10.2小波分析MATLAB程序设计
10.2.1小波分析工具箱函数指令
10.2.2小波分析程序设计综合案例
10.3小波分析应用案例
10.3.1案例一：融合拓扑结构的小波神经网络
10.3.2案例二：血管重建引出的图像数字水印
参考文献

第11章计算机虚拟及其MATLAB实现
11.1计算机虚拟基本知识
11.1.1从3G移动互联网协议WCDMA谈MATLAB虚拟
11.1.2计算机虚拟与数学建模
11.1.3数值模拟与经济效益博弈
11.2数值模拟MATLAB程序设计
11.2.1微分方程组模拟
11.2.2服从概率分布的随机模拟
11.2.3蒙特卡罗模拟
11.3动态仿真MATLAB程序设计
11.3.1MATLAB音频处理
11.3.2MATLAB常规动画实现
11.4应用案例：四维水质模型
11.4.1问题的提出
11.4.2问题的分析
11.4.3四维水质模型准备
11.4.4条件假设与符号约定
11.4.5四维水质模型的组建
11.4.6模型求解
11.4.7计算机模拟情境
参考文献

下篇真题演习
第12章彩票中的数学（CUMCM2002B）
12.1问题的提出
12.2模型的建立
12.2.1模型假设与符号说明
12.2.2模型的准备
12.2.3模型的建立
12.3模型的求解
12.3.1求解的思路
12.3.2MATLAB程序
12.3.3程序结果
12.4技巧点评
参考文献

第13章露天矿卡车调度问题（CUMCM2003B）
13.1问题的提出
13.2基本假设与符号说明
13.2.1基本假设
13.2.2符号说明
13.3问题分析及模型准备
13.4原则①：数学模型（模型1）的建立与求解
13.4.1模型的建立
13.4.2模型求解
13.5原则②：数学模型（模型2）的建立与求解
13.6技巧点评
参考文献

第14章奥运会商圈规划问题（CUMCM2004A）
14.1问题的描述
14.2基本假设、名词约定及符号说明
14.2.1基本假设
14.2.2符号说明
14.2.3名词约定
14.3问题分析与模型准备
14.3.1基本思路
14.3.2基本数学表达式的构建
14.4设置MS网点数学模型的建立与求解
14.4.1模型建立
14.4.2模型求解
14.5设置MS网点理论体系的建立
14.6商区布局规划的数学模型
14.6.1模型建立
14.6.2模型求解
14.7模型的评价及使用说明
14.7.1模型的优点
14.7.2模型的缺点
14.8技巧点评
参考文献

第15章交巡警服务平台的设置与调度（CUMCM2011B）
15.1问题的提出
15.2问题的分析
15.3基本假设
15.4问题1模型的建立与求解
15.4.1交巡警服务平台管辖范围分配
15.4.2交巡警的调度
15.4.3最佳新增服务平台设置
15.5问题2模型的建立和求解
15.5.1全市服务平台的合理性分析问题的模型与求解
15.5.2搜捕嫌疑犯实例的模型与求解
15.6模型的评价与改进
15.6.1模型优点
15.6.2模型缺点
15.7技巧点评
参考文献

第16章葡萄酒的评价（CUMCM2012A）
16.1问题的提出
16.2基本假设
16.3问题①模型的建立和求解
16.3.1问题①的分析
16.3.2模型的建立和求解
16.4问题②模型的建立和求解
16.4.1问题②的基本假设和分析
16.4.2模型的建立和求解
16.5问题③模型的建立和求解
16.5.1问题③的分析
16.5.2模型的建立和求解
16.6问题④模型的建立和求解
16.6.1问题④的分析
16.6.2模型的建立和求解
16.7论文点评
参考文献
附件数学建模参赛经验
一、如何准备数学建模竞赛
二、数学建模队员应该如何学习MATLAB
三、如何在数学建模竞赛中取得好成绩
四、数学建模竞赛中的项目管理和时间管理
五、一种非常实用的数学建模方法——目标建模法

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MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）

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