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수학적 모델링에 MATLAB 적용 (제 2 판)
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1 장 수학 모델링의 일반적인 방법 및 MATLAB 구현
1..1MATLAB 데이터 파일과의 상호 작용
1..1.1MATLAB 과 Excel 의 상호 작용
1..1.2 MATLAB 과 TXT 의 상호 작용
MATLAB 인터페이스1..1.3 데이터 가져오기 방법
1.2 데이터 맞춤 방법
1.2. 1 다항식 맞춤
1.2.2 함수 맞춤 지정
1.2.3 곡선 맞춤 도구 상자
1.3 데이터 맞춤 응용프로그램 예
1.3. 1 인구 예측 모델
1.3.2 막 투과성 측정
1.4 데이터 시각화
1.4. 1 지형도
1.4.2 자동차 조명 투영 영역 차트 (CUMCM2002A)
1.5 분석 계층 구조 프로세스
1.5. 1 분석 계층 프로세스의 적용 시나리오
1.5.2 AHPMATLAB 프로그래밍
제 2 장 계획 문제에 대한 MATLAB 솔루션
2. 1 선형 계획
2.1..1선형 계획의 예 및 정의
2. 1.2 선형 프로그래밍을 위한 MATLAB 표준 형식
2. 1.3 선형 프로그래밍 문제 해결의 개념
2. 1.4 선형 프로그래밍의 MATLAB 솔루션 해결
2.2 비선형 프로그래밍
비선형 프로그래밍의 예와 정의
2.2.2 비선형 프로그래밍의 MATLAB 솔루션
2 차 계획
2.3 정수 계획
2.3. 1 정수 계획의 정의
2.3.2 0 1 정수 계획
2.3.3 무작위 샘플링 계산 방법
제 3 장 데이터 모델링 및 MATLAB 구현
3. 1 클라우드 모델
3.1..1클라우드 모델 기본 사항
3. 1.2 클라우드 모델용 MATLAB 프로그래밍
3.2 논리 회귀
3.2. 1 논리적 스티 모델
3.2.2 논리 회귀 MATLAB 프로그래밍
3.3 주성분 분석
3.3. 1 PCA 기본 사상
3.3.2 PCA 단계
3.3.3 주성분 분석을위한 MATLAB 프로그래밍
3.4 지원 벡터 머신 (SVM)
3. 4. 1 SVM 기본 개념
3.4.2 이론적 근거
3.4.3 지원 벡터 머신 MATLAB 프로그래밍
3.5 K 평균 (천 평균)
3.5. 1 킬로미터는 원리, 절차 및 특징을 의미합니다
3. 5. 2k 평균 클러스터링 MATLAB 프로그래밍
3.6 naive Bayesian 판별 방법
3.6. 1 naive Bayesian 판별 모델
3.6.2 naive Bayesian 판별 방법의 MATLAB 디자인
3.7 데이터 모델링의 포괄적 적용
참고
제 4 장 회색 예측 및 MATLAB 구현.
4. 1 회색 시스템의 기본 이론
4.1..1회색 상관 행렬
4. 1.2 클래식 그레이 모델 GM( 1, 1)
4. 1.3 회색 Verhulst 모델
4.2 회색 시스템 프로그래밍
4.2. 1 회색 상관 행렬 프로그래밍
4. 2. 2 GM 프로그래밍 (1, 1)
4.2.3 회색 Verhulst 모델 프로그래밍
4.3 회색 예측 MATLAB 프로그램
4.3. 1 일반 프로그램 구조
4.3.2 회색 예측 프로그램 설명
4.4 회색 예측 응용 사례
4.4. 1 예-양쯔강 수질 예측 (CUMCM2005A)
4.4.2 예 2 회의에 참석한 대표 수 예측 (CUMCM2009D)
4.5 요약
참고
제 5 장 유전 알고리즘 및 MATLAB 구현
5. 1 유전자 알고리즘의 기본 원리
5.1..1인공지능 알고리즘 개요
5. 1.2 유전 알고리즘의 생물학적 기초
5. 1.3 유전자 알고리즘 구현 단계
5. 1.4 유전자 알고리즘의 확장
5.2 유전 알고리즘 MATLAB 프로그래밍
5.2. 1 프로그래밍 프로세스 및 매개 변수 선택
MATLAB 유전 알고리즘 도구 상자
5.3 유전자 알고리즘 응용 사례
5.3. 1 사례 1: 제약 없는 목표 함수의 최대값을 해결하는 유전 알고리즘
5.3.2 사례 CUMCM 에서 다중 제약 비선형 프로그래밍 문제 해결
5.3.3 사례 BEATbx 유전 알고리즘 도구 상자의 응용-전자 상거래 변환율의 영향 요인 연구
참고
제 6 장 시뮬레이션 어닐링 알고리즘 및 MATLAB 구현
6. 1 알고리즘의 기본 이론
6.1..1알고리즘 개요
6. 1.2 기본 사상
6. 1.3 기타 매개 변수 설명
6. 1.4 알고리즘의 기본 단계
6. 1.5 몇 가지 참고 사항
6.2 알고리즘 MATLAB 구현
6.2. 1 알고리즘 설계 단계
일반적인 절차 구조
6.3 응용 사례: 배낭 문제 해결
6.3. 1 문제 설명
6.3.2 문제 해결
6.4 시뮬레이션 어닐링 패키지 ASA 소개
ASA 튜닝 예
6. 4. 2 asa 준비
6. 4. 3 MATLAB 에서 ASA 설치 및 사용
6.5 요약
6.6 확장된 읽기
참고
제 7 장 인공 신경망 및 MATLAB 구현
7. 1 인공 신경망의 기본 이론
7.1..1인공 신경망 모델 토폴로지
7. 1.2 공통 여자 기능
7. 1.3 공통 신경망 이론
7.2 BP 신경 회로망의 구조 설계
7.2. 1 상어 후각혈과 BP 신경망 훈련
7.2.2 투시 신경망 학습 단계
7. 2. 3 BP 신경 회로망의 동적 피팅 과정
7.3 RBF 신경 회로망의 구조 설계
7.3. 1 그라데이션 훈련 RBF 신경망 구조 설계
7. 3. 2 RBF 신경망 성능
7.4 애플리케이션 예제
7.4. 1 도로 교통량 예측은 MATLAB 소스 프로그램을 기반으로 합니다
7.4.2 MATLAB 도구 상자를 기반으로 한 도로 교통량 예측
7.4.3 에이즈 치료에 가장 적합한 정지 시간 결정 (CUMCM2006B)
7.4.4 RBF 신경망은 신규 고객 손실 확률을 예측합니다
7.5 확장된 읽기
7.5. 1 금융 분석의 소수 정리에서 신경 네트워크의 훈련 샘플 선택 규칙에 대해 이야기하다.
7. 5. 2 BP 신경망의 유도 메커니즘
참고
제 8 장 입자 군 최적화 알고리즘 및 MATLAB 구현
8. 1 입자 군 최적화에 대한 지식
8.1..1PSO 알고리즘에 대한 첫 번째 이해
8. 1.2 입자 군 최적화의 기본 이론
8. 1.3 입자 군 최적화의 제약 최적화
8. 1.4 입자 군 최적화의 장단점
8.2 PSO 알고리즘 프로그래밍
6.5438+0 프로그래밍 프로세스
8.2.2 입자 군 최적화의 매개 변수 선택
8.2.3 입자 군 최적화 MATLAB 소스 코드 예
8.3 응용 사례: PSO 알고리즘과 BP 알고리즘을 기반으로 신경망 훈련
8.3. 1 네트워크 성능 평가 방법 ？
8. 3. 2 BP 알고리즘이 극한값을 검색하는 원리.
8. 3. 3 PS obp 신경망 설계 지침
신경망 구조 최적화를위한 8.3.4 PSO 알고리즘
8. 3. 5 PS obp 신경망 구현
참고
제 9 장 개미 식민지 알고리즘 및 MATLAB 구현
9. 1 개미 식민지 알고리즘 원리
9.1..1개미 식민지 알고리즘의 기본 아이디어
9. 1.2 개미 식민지 알고리즘의 수학적 모델
9. 1.3 개미 식민지 알고리즘 흐름
9.2 개미 식민지 알고리즘 MATLAB 구현
9.2. 1 샘플 배경
9.2.2 알고리즘 설계 단계
MATLAB 프로그램 구현
9.2.4 절차 실행 결과 및 분석
9.3 알고리즘의 주요 매개 변수 설정
9.3. 1 매개변수 설정 기준
9.3.2 개미 수
페로몬 계수
9.3.4 휴리스틱 함수 계수
9.3.5 페로몬 휘발성 인자
페로몬 상수
9.3.7 최대 반복
9.3.8 조합 매개 변수 설계 전략
9.4 응용 사례: 최고의 여행 프로그램 (소북 Sai 20 1 1B)
9.4. 1 문제 설명
9.4.2 문제에 대한 해결책 및 결과
9.5 이 장의 개요
참고
10 웨이브 렛 분석 및 MATLAB 구현
10. 1 웨이브 렛 분석의 기본 이론
10. 1. 1 푸리에 변환의 제한 사항
10. 1.2 텔레스코픽 변환 및 웨이브 렛 변환
10. 1.3 웨이브 렛 변환 및 멀티 스케일 분석 소개
10. 1.4 웨이브 렛 창 함수의 적응 분석
10.2 웨이브 렛 분석을위한 MATLAB 프로그래밍
10.2. 1 웨이브 렛 분석 도구 상자 기능 설명
10.2.2 웨이브 렛 분석 프로그래밍 종합 사례
10.3 웨이브 렛 분석 응용 사례
10.3. 1 상황 1: 토폴로지 융합의 웨이브 렛 신경망
10.3.2 시나리오 2: 혈관에서 내보낸 이미지를 재구성하는 디지털 워터마크
참고
1 1 컴퓨터 가상화 및 MATLAB 구현
11..1컴퓨터 가상 기초
11.1.13G 모바일 인터넷 프로토콜 WCDMA 에서 MATLAB 가상 이야기
11..1.2 컴퓨터 가상 및 수학 모델링
11..1.3 수치 시뮬레이션 및 경제적 이익 게임
1 1.2 수치 시뮬레이션 MATLAB 프로그래밍
1 1.2. 1 미분 방정식의 시뮬레이션
1 1.2.2 확률 분포 임의 시뮬레이션
1 1.2.3 몬테카를로 시뮬레이션
1 1.3 동적 시뮬레이션용 MATLAB 프로그래밍
11.3.1MATLAB 오디오 처리
1 1.3.2 MATLAB 범용 애니메이션 구현
1 1.4 응용 사례: 4 차원 수질 모델
1 1.4. 1 에 대한 질문 제기
1 1.4.2 문제 분석
1 1.4.3 4 차원 수질 모델 제작
1 1.4.4 조건부 가정 및 기호 규칙
1 1.4.5 4 차원 수질 모델 수립
1 1.4.6 모델 솔루션
1 1.4.7 컴퓨터 시뮬레이션 장면
참고
다음 진짜 연습
12 장 수학 복권 (CUMCM2002B)
12. 1 문제
12.2 모델 생성
12.2. 1 모형 가정 및 기호 설명
12.2.2 모델 준비
12.2.3 모델 생성
12.3 모델용 솔루션
1 의 해석
12.3.2 MATLAB 프로그램
12.3.3 프로그램 결과
12.4 기술 검토
참고
제 13 장 오픈 피트 광산 트럭 스케줄링
13. 1.
13.2 기본 가정 및 기호 설명
13.2. 1 에 대한 기본 가정
13.2.2 기호 설명
13.3 문제 분석 및 모델 준비
13.4 원리 1: 수학 모델의 수립 및 해결 (모델 1).
13.4. 1 모형 작성
13.4.2 모델 솔루션
13.5 원리 ②: 수학 모델의 수립 및 해결 (모델 2)
13.6 기술 검토
참고
제 14 장 올림픽 상권 계획 (CUMCM2004A)
14. 1 문제 설명
14.2 기본 가정, 명사 규칙 및 기호 설명
14.2. 1 에 대한 기본 가정
14.2.2 기호 설명
명사 관례
14.3 문제 분석 및 모델 준비
14.3. 1 의 기본 아이디어
14.3.2 기본 수학 표현식 구성
14.4 MS 도트 설정 수학 모델의 수립 및 해결
14.4. 1 모형 작성
14.4.2 모델 솔루션
14.5 MS 포인트 설정 이론 체계 수립
14.6 비즈니스 영역 레이아웃 계획의 수학적 모델
14.6. 1 모형 작성
14.6.2 모델 솔루션
14.7 모델 평가 및 적용
14.7. 1 모델의 장점
14.7.2 모델의 단점
14.8 기술 검토
참고
제 15 장 교순경 서비스 플랫폼 설정 및 스케줄링 (CUMCM20 1 1B)
15. 1 문제
15.2 문제 분석
15.3 기본 가정
15.4 문제 1 모형 작성 및 해결
15.4. 1 교순경 서비스 플랫폼 관할 구역 분포
15.4.2 교순경 파견
15.4.3 최상의 새 서비스 플랫폼 설정
15.5 문제 2 모델의 수립 및 해결
15.5. 1 도시 서비스 플랫폼 합리성 분석 모델 및 솔루션
15.5.2 사건 검색 용의자 모델 및 해결
15.6 모델 평가 및 개선
15.6. 1 모델의 장점
15.6.2 모델 결함
15.7 기술 검토
참고
16 장 와인 평가 (CUMCM20 12A)
16. 1 문제
16.2 기본 가정
16.3 문제 ① 모델 구축 및 해결
16.3. 1 질문 ① 분석
16.3.2 모델 생성 및 해결
16.4 문제 ② 모델 구축 및 해결
16.4. 1 문제 ② 기본 가정 및 분석
16.4.2 모델 생성 및 해결
16.5 문제 ③ 모델 구축 및 해결
16.5. 1 문제 ③ 분석
16.5.2 모델 생성 및 해결
16.6 문제 ④ 모델 구축 및 해결
16.6. 1 질문 ④ 분석
16.6.2 모델 생성 및 해결
16.7 논문 검토
참고
액세서리 수학 모델링 경연 대회 경험
첫째, 수학적 모델링 경연 대회를 준비하는 방법
둘째, 수학 모델링 팀은 MATLAB 을 어떻게 배워야 합니까?
셋째, 수학적 모델링 경쟁에서 좋은 결과를 얻는 방법
넷째, 수학 모델링 경기의 프로젝트 관리 및 시간 관리
다섯째, 매우 실용적인 수학적 모델링 방법-목표 모델링 방법