《MATLAB在數學建模中的套用》是由卓金武主編，2011年北京航空航天大學出版社出版。主要內容是從數學建模的角度介紹matlab的套用。
基本介紹
- 書名：MATLAB在數學建模中的套用
- 作者：卓金武
- ISBN：9787512403178
- 定價：￥34.80
- 出版社：北京航空航天大學出版社
- 出版時間：2011-4-1
- 開本：16開
內容介紹,作者介紹,目錄,
內容介紹
本書的作者都具有實際的數學建模參賽經歷和競賽指導經驗。書中內容完全是根據數學建模競賽的需要而編排的，涵蓋了絕大部分數學建模問題的matlab求解方法。本書內容分上下兩篇。上篇介紹數學建模中常規方法的matlab實現，包括matlab互動、數據建模、程式繪圖、灰色預測、規劃模型等方法；還介紹了各種高級方法的matlab實現，包括遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法、人工神經網路、小波分析、動態仿真、數值模擬等。下篇以真實的數學建模賽題為案例，介紹了如何用matlab求解實際的數學建模問題，給出了詳細的建模過程和程式。書中的附屬檔案部分介紹了作者在建模競賽中屢獲大獎的經驗。相信這些經驗對準備參加數學建模競賽的讀者會有所幫助。
本書特別適合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。
作者介紹
卓金武，碩士，2003年與2004年獲全國大學生數學建模競賽一等獎，2007年獲全國研究生數學建模競賽一等獎，2006年獲全國研究生數學建模競賽二等獎，2004年與2005年獲美國大學生數學建模競賽二等獎；中國礦業大學數學建模協會創始人之一，並擔任第一屆數學建模協會執行主席，策劃並組織了首屆蘇北高校數學建模聯賽；多次指導學生在全國競賽中獲獎。
目錄
上篇 方法演繹
第1章 數據建模常規方法的matlab實現
1.1 數據的讀人與讀出
1.2 數據擬合方法
1.3 數據擬合套用實例
1.4 數據的可視化
第2章 規劃問題的matlab求解
2.1 線性規劃
2.2 非線性規劃
2.3 整數規劃
第3章 灰色預測及其matlab實現
3.1 灰色預測基礎知識
3.2 灰色預測的matlab程式
3.3 灰色預測套用實例
第4章 遺傳算法及其matlab實現
4.1遺傳算法基本原理
4.1.1人工智慧算法概述
4.1.2遺傳算法生物學基礎
4.1.3遺傳算法實現步驟
4.1.4遺傳算法的拓展
4.2遺傳算法MATLAB程式設計
4.2.1程式設計流程及參數選取
4.2.2 MATLAB遺傳算法工具箱
4.3遺傳算法套用案例
4.3.1案例一 無約束目標函式最大值遺傳算法求解策略
4.3.2案例二 CUMCM中多約束非線性規劃問題的求解
第5章 粒子群算法及其MATLAB實現
5.1 PSO算法相關知識
5.1.1 初識PSO算法
5.1.2 PSO算法基本理論
5.1.3 PSO算法的約束最佳化
5.1.4 PSO算法優缺點
5.2 PSO算法程式設計
5.2.1程式設計流程
5.2.2 PSO算法的參數選取
5.2.3 PSO算法MATLAB源程式範例
5.3 套用案例 基於PSO算法和BP算法訓練神經網路
5.3.1如何評價網路的性能
5.3.2 BP算法能夠搜尋到極值的原理
5.3.3 PSO-BP神經網路的設計指導原則
5.3.4 PSO算法最佳化神經網路結構
5.3.5 PSO-BP神經網路的實現
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 其它一些參數的說明
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 典型程式結構
6.3 套用實例：背包問題的求解
9.3.1 問題的描述
9.3.2 問題的求解
6.4 模擬退火程式包ASA簡介
6.4.1 ASA的最佳化實例
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
第7章 人工神經網路及其Matlab實現
7.1 人工神經網路基本理論
7.1.1 網路模型拓撲結構
7.1.2常用激勵函式
7.1.3 常見神經網路理論
7.1.4四層徑向基小波神經網路結構設計
7.2 BP神經網路MATLAB工具箱
7.2.1 BP網路創建函式
7.2.2 神經元激勵函式
7.2.3 BP網路學習函式
7.2.4 BP網路訓練函式
7.2.5 性能函式
7.3組建神經網路的注意事項
7.3.1神經元結點數
7.3.2數據預處理和後期處理
7.3.3 學習速度的選定
7.4 套用實例
7.4.1基於MATLAB工具箱公路運量預測
7.4.2 基於MATLAB源程式公路運量預測
7.4.3 愛滋病治療最佳停藥時間的確定
第8章 小波分析及其MATLAB實現
8.1小波分析基本理論
8.1.1 Fourier變換的局限性
8.1.2 伸縮平移和小波變換
8.1.3小波變換入門和多尺度分析
8.1.4小波窗函式自適應分析
8.1.5夢的凝縮與小波多尺度分解
8.2小波分析MATLAB程式設計
8.2.1 小波分析工具箱函式指令
8.2.2小波分析程式設計綜合案例
8.3小波分析套用案例
8.3.1案例一 融合拓撲結構的小波神經網路
8.3.2案例二 血管重建引出的圖像數字水印
第9章 計算機虛擬及其MATLAB實現
9.1計算機虛擬基本知識
9.1.1從3G移動網際網路協定W-CDMA談MATLAB虛擬
9.1.2計算機虛擬與數學建模
9.1.3數值模擬與經濟效益博弈
9.2數值模擬MATLAB程式設計
9.2.1 微分方程組模擬
9.2.2服從機率分布隨機模擬
9.2.3蒙特卡羅模擬
9.3動態仿真MATLAB程式設計
9.2.1 MATLAB音頻處理
9.2.2 MATLAB常見6種動畫形式
9.4套用案例 四維水質模型
9.3.1引例提出
9.3.2 引例分析
9.3.3四維水質模型準備
9.3.4 條件假設與符號約定
9.3.5四維水質模型的組建
9.3.6 模型求解
9.3.7計算機模擬情境
下篇 真題演習
第10章 彩票中的數學(CUMCM2002B)
10.1 問題的提出
10.2 問題二模型的建立
10.2.1 模型假設與符號說明
10.2.2 模型的準備
10.2.3 模型的建立
10.3 模型的求解
10.3.1 求解的思路
10.3.2 Matlab程式
13.3.3 程式結果
10.4 技巧點評
第11章 露天礦卡車調度問題(CUMCM2003B)
11.1 問題的提出
11.2 基本假設與符號說明
11.2.1 基本假設
11.2.2 符號的說明
11.3 問題的分析及模型的準備
11.4 原則1數學模型（模型1）的建立與求解
11.4.1模型的建立
11.4.2 模型的求解
11.5 原則2數學模型（模型2）的建立與求解
11.6 技巧點評
第12章 奧運會商圈規劃問題(CUMCM2004A)
12.1 問題的描述
12.2 基本假設、名詞約定及符號說明
12.2.1基本假設
12.2.2符號說明
12.2.3名詞約定
12.3 問題的分析與模型的準備
12.3.1基本思路
12.3.2基本數學表達式的構建
12.4. 設定MS網點數學模型的建立與求解
12.4.1模型的建立
12.4.2模型的求解
12.5 設定MS網點理論體系的建立
12.6 商區布局規劃的數學模型
12.6.1模型的建立
12.6.2模型的求解
12.7 模型的評價及使用說明
12.7.1 模型的優點
12.7.2 模型的缺點
12.8 技巧點評
第13章 衛星和飛船的跟蹤測控（CUMCM2009C）
13.1 問題的提出
13.2 模型的組建
13.2.1 基本假設
13.2.2 符號約定
13.2 模型的建立
13.2.1 模型一 橢圓形運行軌道的測控站設定
13.2.2 模型二 圓形運行軌道的測控站設定
13.3 模型的求解和結果
13.4飛船測控系統的仿真
13.4.1 仿真思路與步驟
13.4.2 仿真程式與結果
13.5 模型的討論
13.6 技巧點評
第14章 出版社的資源配置問題(CUMCM2006A)
14.1 問題重述
14.2 符號說明和基本假設
14.2.1 基本符號說明
14.2.2 基本假設
14.3 問題分析和模型的準備
14.3.1 各學科（分社）內部書號個數的分配
14.3.2 由分配到的書號數計算銷售量
14.3.3 人力資源的約束
14.3.4 由市場占有率確定強勢產品
14.3.5 權重滿意度、評價函式和潛在效益價值
14.4 規劃模型的建立
14.4.1 目標函式的確定
14.4.2 約束條件的挖掘
14.4.3 規劃模型
14.5 模型的求解
14.5.1 直接利用MATLAB自帶的最佳化工具箱求解
14.5.2 遺傳算法求解規劃問題
14.5.3 所有課程分配書號數的確定
14.6 技巧點評
第15章 城市供水量預測(電工杯2007B)
15.1 問題重述
15.2 模型的建立和求解
15.2.1模型的假設
15.2.2符號約定
15.2.3 問題的分析
15.3 模型一 城市計畫供水量的灰色預測
15.3.1 問題的小波分析
15.3.2 灰色預測的建立和實現
15.4 模型二 兩個水廠計畫供水量的灰色預測
15.5 模型三 改進型四層隱節點合成BP神經網路模型
15.5.1 BP神經網路的建立
15.5.2 Matlab實現程式
15.5.3 模型的結果
15.6 模型的檢驗
15.7 模型的優缺點
15.8 技巧點評
附屬檔案 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、如何才能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
