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數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)

數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)

作者：鄭艷霞
出版社：中國經(jīng)濟(jì)出版社出版時間：2023-08-02
開本： 16開 頁數(shù)： 362
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數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 版權(quán)信息

  • ISBN：9787513652353
  • 條形碼：9787513652353 ; 978-7-5136-5235-3
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 本書特色

適讀人群 ：本？茢(shù)學(xué)專業(yè)，經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生 本書以基本的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ),有以下5種特色： 1.適合于對數(shù)學(xué)感興趣的經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的學(xué)生學(xué)習(xí)使用，內(nèi)容講解深入淺出，軟件介紹簡單明了； 2.內(nèi)容的編排包含基本命令和建模實(shí)現(xiàn)兩部分，模型的計算求解多采用軟件實(shí)現(xiàn)，具有較強(qiáng)的實(shí)用性；是經(jīng)濟(jì)管理類學(xué)生將經(jīng)濟(jì)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題并借助軟件求解的很好的參考資料； 3.除章外，各部分知識具有相對獨(dú)立性和完整性，各章節(jié)之間一般沒有先后次序的關(guān)系，可供教師靈活安排教學(xué)，也可供學(xué)生自主學(xué)習(xí)使用； 4.取材新穎、貼近實(shí)際，反映了數(shù)學(xué)在各種領(lǐng)域具體生動的典型應(yīng)用； 5.內(nèi)容的設(shè)計注重培養(yǎng)學(xué)生的科研素質(zhì)和科技寫作能力。

數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 內(nèi)容簡介

本書選取經(jīng)濟(jì)、管理、金融、生物、信息及工程等方面的素材作為實(shí)驗(yàn)案例，共分11章，圍繞數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)的軟件使用、數(shù)值計算、*優(yōu)化方法、統(tǒng)計分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色系統(tǒng)理論、模糊數(shù)學(xué)模型以及幾種現(xiàn)代算法和數(shù)學(xué)建模論文、數(shù)學(xué)建模競賽等內(nèi)容展開。

數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 目錄

**章數(shù)據(jù)的預(yù)處理 11數(shù)據(jù)預(yù)處理內(nèi)容介紹 12數(shù)據(jù)預(yù)處理的軟件實(shí)現(xiàn) 13數(shù)據(jù)預(yù)處理習(xí)題第2章回歸分析的實(shí)驗(yàn) 21回歸分析方法介紹 22線性回歸分析的實(shí)驗(yàn)案例 23非線性回歸分析方法介紹 24含有定性變量的回歸模型 25線性回歸模型習(xí)題第3章聚類分析的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 31聚類分析方法介紹 32幾種常用的聚類方法 33系統(tǒng)聚類及K-聚類分析的實(shí)驗(yàn)案例 34模糊聚類分析 35模糊聚類分析的實(shí)驗(yàn)案例 36聚類分析習(xí)題第4章判別分析的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 41判別分析方法介紹 42判別分析方法案例分析 43判別分析習(xí)題第5章主成分分析的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 51主成分分析方法介紹 52主成分分析方法案例分析 53主成分分析方法習(xí)題第6章因子分析的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 61因子分析方法介紹 62因子分析方法案例分析 63因子分析方法習(xí)題第7章時間序列分析的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 71時間序列的平穩(wěn)性及檢驗(yàn) 72平穩(wěn)時間序列分析模型介紹 73時間序列模型建模及軟件實(shí)現(xiàn) 74時間序列模型習(xí)題第8章灰色系統(tǒng)理論 81灰色系統(tǒng)理論概述 82灰色關(guān)聯(lián)分析模型 83灰色GM(1,1)模型 84灰度理論案例分析 85灰度理論習(xí)題第9章模糊數(shù)學(xué)模型 91模糊數(shù)學(xué)的基本概念 92模糊聚類分析 93模糊綜合評判法 94模糊規(guī)劃 95模糊數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)案例 96模糊數(shù)學(xué)習(xí)題0章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 101人工神經(jīng)元模型 102人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式 103BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的案例分析 104人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)習(xí)題1章數(shù)學(xué)建模競賽及數(shù)學(xué)建模論文 111全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽 112數(shù)學(xué)建模的步驟及參賽論文寫作參考文獻(xiàn) 附錄
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數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 作者簡介

鄭艷霞，博士，畢業(yè)于首都師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院。中國青年政治學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師。 鄧艷娟，博士，畢業(yè)于北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院。中國青年政治學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，碩士研究生導(dǎo)師。

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