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高職高專MATLAB數(shù)學建模

高職高專MATLAB數(shù)學建模

出版社：北京航空航天大學出版社出版時間：2019-08-01
開本： 16開 頁數(shù)： 218
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高職高專MATLAB數(shù)學建模 版權(quán)信息

高職高專MATLAB數(shù)學建模 本書特色

本書從數(shù)學建模的角度介紹了MATLAB 的應用,涵蓋了絕大部分數(shù)學建模問題的MATLAB 求解方法。全書共5篇。*篇是基礎篇,主要介紹一些基本概念和知識,包括MATLAB在數(shù)學建模中的地位、數(shù)學模型的分類及各類需要用到的MATLAB技術,以及MATLAB編程入門；第二篇是技術篇,系統(tǒng)介紹了MATLAB建模的主流技術,包括數(shù)據(jù)建模技術(數(shù)據(jù)的準備、常用的數(shù)學建模方法、機器學習、灰色預測、神經(jīng)網(wǎng)絡以及小波分析)、優(yōu)化技術(標準規(guī)劃模型的求解,遺傳算法、模擬退火算法等全局優(yōu)化算法)、連續(xù)模型、評價模型以及機理建模的MATLAB實現(xiàn)方法；第三篇是實踐篇,以全國大學生數(shù)學建模競賽的經(jīng)典賽題(乙組)為例,介紹MATLAB在其中的實際應用,包括詳細的建模過程、求解過程以及原汁原味的競賽論文；第四篇是賽后重研究篇,主要介紹如何借助MATLAB的工程應用功能將模型轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的技術；第五篇是經(jīng)驗篇,主要介紹數(shù)學建模的參賽經(jīng)驗、心得、技巧以及MATLAB的學習經(jīng)驗,這些經(jīng)驗會有助于競賽的準備和競賽成績的提升,至少能讓讀者更從容地參與數(shù)學建模活動。 本書特別適合作為數(shù)學建模競賽的培訓教材或參考用書,也可作為大學“數(shù)學實驗”“數(shù)學建模”“數(shù)據(jù)挖掘”等課程的參考用書,還可以作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。

高職高專MATLAB數(shù)學建模 內(nèi)容簡介

經(jīng)典暢銷書《MATLAB在數(shù)學建模中的應用》的高職版本，MathWorks公司的工程師編著。書中所有程序和數(shù)據(jù)免費提供。已加入MathWorks圖書計劃。

高職高專MATLAB數(shù)學建模 目錄

**篇 基礎篇第1章 緒 論 3 1.1 MATLAB在數(shù)學建模中的地位 3 1.2 正確且高效的MATLAB編程理念 4 1.3 數(shù)學建模對MATLAB水平的要求 4 1.4 如何提高MATLAB建模水平 5 1.5 小 結(jié) 6 參考文獻 6 第2章 MATLAB數(shù)學建模快速入門 7 2.1 MATLAB快速入門 7 2.1.1 MATLAB概要 7 2.1.2 MATLAB的功能 8 2.1.3 快速入門案例 8 2.1.4 入門后的提高 15 2.2 MATLAB常用技巧 16 2.2.1 常用標點的功能 16 2.2.2 常用操作指令 16 2.2.3 指令編輯操作鍵 16 2.3 MATLAB數(shù)據(jù)類型 16 2.3.1 數(shù)值類型 17 2.3.2 字符類型 20 2.3.3 日期和時間 22 2.3.4 元胞數(shù)組 23 2.3.5 表 格 25 2.4 程序結(jié)構(gòu) 26 2.4.1 標識命令 26 2.4.2 條件語句 27 2.4.3 循環(huán)語句 28 2.5 MATLAB開發(fā)模式 29 2.5.1 命令行模式 29 2.5.2 腳本模式 29 2.5.3 面向?qū)ο竽Ｊ?29 2.5.4 三種模式的配合 30 2.6 小 結(jié) 30 參考文獻 30 第二篇 技術篇 第3章 數(shù)據(jù)建；A 33 3.1 數(shù)據(jù)的獲取 33 3.1.1 從Excel中讀取數(shù)據(jù) 33 3.1.2 從TXT中讀取數(shù)據(jù) 33 3.1.3 讀取圖片 36 3.1.4 讀取視頻 36 3.2 數(shù)據(jù)的預處理 37 3.2.1 缺失值處理 38 3.2.2 噪聲過濾 39 3.2.3 數(shù)據(jù)集成 41 3.2.4 數(shù)據(jù)歸約 42 3.2.5 數(shù)據(jù)變換 42 3.3 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計 44 3.3.1 基本描述性統(tǒng)計 44 3.3.2 分布描述性統(tǒng)計 45 3.4 數(shù)據(jù)可視化 45 3.4.1 基本可視化 46 3.4.2 數(shù)據(jù)分布形狀可視化 47 3.4.3 數(shù)據(jù)關聯(lián)可視化 48 3.4.4 數(shù)據(jù)分組可視化 50 3.5 數(shù)據(jù)降維 51 3.5.1 主成分分析(PCA)基本原理 51 3.5.2 PCA 應用案例:企業(yè)綜合實力排序 53 3.5.3 相關系數(shù)降維 56 3.6 小 結(jié) 56 參考文獻 57 第4章 數(shù)據(jù)的擬合和回歸 58 4.1 一元回歸 58 4.1.1 一元線性回歸 58 4.1.2 一元非線性回歸 60 4.2 多元回歸 62 4.3 逐步回歸 64 4.4 Logistic回歸 65 4.5 小 結(jié) 67 參考文獻 67 第5章 MATLAB機器學習方法 68 5.1 MATLAB機器學習概況 68 5.2 分類方法 69 5.2.1 K 近鄰分類 69 5.2.2 貝葉斯分類 73 5.2.3 支持向量機分類 76 5.3 聚類方法 80 5.3.1 K-means聚類 80 5.3.2 層次聚類 85 5.3.3 模糊C 均值聚類 90 5.4 深度學習 92 5.4.1 深度學習的崛起 92 5.4.2 深度學習的原理 92 5.4.3 深度學習訓練過程 93 5.4.4 MATLAB深度學習訓練過程 94 5.5 小 結(jié) 96 參考文獻 96 第6章 其他數(shù)據(jù)建模方法 97 6.1 灰色預測方法 97 6.1.1 灰色預測概述 97 6.1.2 灰色模型的預測步驟 97 6.1.3 灰色預測典型MATLAB程序 結(jié)構(gòu) 99 6.1.4 應用實例:與會代表人數(shù)(CUMCM 2009D) 100 6.1.5 灰色預測經(jīng)驗小結(jié) 101 6.2 神經(jīng)網(wǎng)絡 102 6.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的原理 102 6.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的實例 103 6.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的特點 104 6.3 小波分析 104 6.3.1 小波分析概述 104 6.3.2 常見的小波分析方法 105 6.3.3 小波分析應用實例 108 6.4 小 結(jié) 110 參考文獻 110 第7章 標準規(guī)劃模型的MATLAB求解 111 7.1 線性規(guī)劃 111 7.1.1 線性規(guī)劃的實例與定義 111 7.1.2 線性規(guī)劃的MATLAB標準形式 112 7.1.3 線性規(guī)劃問題的解的概念 112 7.1.4 線性規(guī)劃的MATLAB解法 113 7.2 非線性規(guī)劃 116 7.2.1 非線性規(guī)劃的實例與定義 116 7.2.2 非線性規(guī)劃的MATLAB解法 117 7.2.3 二次規(guī)劃 118 7.3 整數(shù)規(guī)劃 120 7.3.1 整數(shù)規(guī)劃的定義 120 7.3.2 0 1整數(shù)規(guī)劃 120 7.4 小 結(jié) 121 參考文獻 121 第8章 MATLAB全局優(yōu)化算法 122 8.1 MATLAB全局優(yōu)化概況 122 8.2 遺傳算法 122 8.2.1 遺傳算法的原理 122 8.2.2 遺傳算法的步驟 123 8.2.3 遺傳算法的實例 129 8.3 模擬退火算法 131 8.3.1 模擬退火算法的原理 131 8.3.2 模擬退火算法的步驟 133 8.3.3 模擬退火算法的實例 134 8.4 全局優(yōu)化求解器匯總 141 8.5 延伸閱讀 141 8.6 小 結(jié) 142 參考文獻 142 第9章 MATLAB連續(xù)模型求解方法 143 9.1 MATLAB常規(guī)微分方程的求解 143 9.1.1 MATLAB常微分方程的表達方法 143 9.1.2 常規(guī)微分方程的求解實例 144 9.2 ODE家族求解器 144 9.2.1 ODE求解器的分類 144 9.2.2 ODE求解器的應用實例 145 9.3 專用求解器 146 9.4 小 結(jié) 149 參考文獻 149 第10章 MATLAB評價型模型求解方法 150 10.1 線性加權(quán)法 150 10.2 層次分析法(AHP) 153 10.3 小 結(jié) 154 參考文獻 154 第11章 MATLAB機理建模方法 155 11.1 機理建模概述 155 11.2 推導法機理建模 155 11.2.1 問題描述 155 11.2.2 假設和符號說明 155 11.2.3 模型的建立 156 11.2.4 模型中參數(shù)的求解 156 11.3 元胞自動機仿真法機理建模 158 11.3.1 元胞自動機的定義 158 11.3.2 元胞自動機的MATLAB實現(xiàn) 158 11.4 小 結(jié) 160 參考文獻 160 第三篇 實踐篇 第12章 眾籌筑屋規(guī)劃方案設計模型(CUMCM 2015D) 163 12.0 摘 要 163 12.1 模型背景與問題的重述 163 12.1.1 模型的背景 163 12.1.2 問題重述 164 12.2 問題分析和基本思路 164 12.2.1 問題分析 164 12.2.2 建模思路與思路流程圖 165 12.3 基本符號說明與基本假設 165 12.3.1 基本符號說明 165 12.3.2 基本假設 166 12.4 模型的建立和求解 167 12.4.1 問題一 167 12.4.2 問題二 171 12.4.3 問題三 173 12.5 模型的檢驗及進一步討論 174 12.5.1 問題一 174 12.5.2 問題二 175 12.5.3 問題三 175 12.6 模型的改進方向 175 12.7 模型的優(yōu)缺點分析 176 12.7.1 模型的優(yōu)點分析 176 12.7.2 模型的缺點分析 176 12.8 模型的推廣 176 12.9 小 結(jié) 176 參考文獻 177 第13章 風電場運行狀況分析及優(yōu)化研究(CUMCM 2016D) 178 13.0 摘 要 178 13.1 問題的提出 179 13.1.1 問題背景 179 13.1.2 問題重述 179 13.2 問題的分析 179 13.2.1 預備知識 179 13.2.2 問題的分析 180 13.3 模型的假設與符號說明 180 13.3.1 模型的假設 180 13.3.2 符號說明 180 13.4 模型的建立與求解 181 13.4.1 問題一 181 13.4.2 問題二 185 13.4.3 問題三 189 13.5 誤差的分析與改善 193 13.5.1 誤差的分析 193 13.5.2 誤差的改善 193 13.6 模型的評價與推廣 193 13.6.1 模型的評價 193 13.6.3 模型的推廣 193 13.7 小 結(jié) 193 參考文獻 194 第四篇 賽后重研究篇 第14章 MATLAB基于模型的產(chǎn)品開發(fā)流程 197 14.1 Simulink簡介 197 14.2 Simulink建模實例 198 14.2.1 Simulink建模方法 198 14.2.2 鋰電池建模的實現(xiàn) 199 14.3 在Simulink中使用MATLAB數(shù)據(jù)和算法 203 14.4 基于模型設計的思想 204 14.5 小 結(jié) 205 第五篇 經(jīng)驗篇 第15章 數(shù)學建模參賽經(jīng)驗 209 15.1 如何準備數(shù)學建模競賽 209 15.2 數(shù)學建模隊員應該如何學習MATLAB 210 15.3 如何才能在數(shù)學建模競賽中取得好成績 211 15.4 數(shù)學建模競賽中的項目管理和時間管理 213 15.5 一種非常實用的數(shù)學建模方法:目標建模法 215 15.6 延伸閱讀:MATLAB在高校的授權(quán)模式 215 附件 實踐篇競賽原題 217 附件A 2015年全國大學生數(shù)學建模競賽D題 217 眾籌筑屋規(guī)劃方案設計 217 附件B 2016年全國大學生數(shù)學建模競賽D題 217 電場運行狀況分析及優(yōu)化 217
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高職高專MATLAB數(shù)學建模 作者簡介

卓金武，MathWorks中國教育業(yè)務總監(jiān)，在MATLAB數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、數(shù)學建模、計算金融等科學計算領域有多年工作經(jīng)驗，現(xiàn)主要負責MATLAB校園版業(yè)務； 曾2次獲全國大學生數(shù)學建模競賽一等獎 (2003, 2004)，1次獲全國研究生數(shù)學建模競賽一等獎 (2007)；出版的圖書有:《MATLAB在數(shù)學建模中的應用》（第1版和第2版）、《MATLAB數(shù)學建模方法與實踐》（第3版）、《量化投資：MATLAB數(shù)據(jù)挖掘技術與實踐》、《大數(shù)據(jù)挖掘：系統(tǒng)方法與實例分析》、《MATLAB時間序列方法與實踐》，等。王鴻鈞，MathWorks中國高級工程師，主要職責是為航空、汽車等行業(yè)提供MATLAB/Simulink的基于模型設計的解決方案；清華大學精密儀器系碩士，專業(yè)方向為自動控制，曾任職中國航發(fā)商用航空發(fā)動機公司和某智能無人機初創(chuàng)公司。

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