数学建模算法与应用pdf电子书版本下载

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第1章 线性规划 1

1.1 线性规划问题 1

1.2 投资的收益和风险 6

习题1 9

第2章 整数规划 11

2.1 概论 11

2.2 0-1型整数规划 12

2.3 蒙特卡洛法（随机取样法） 14

2.4 指派问题的计算机求解 16

习题2 17

第3章 非线性规划 20

3.1 非线性规划模型 20

3.2 无约束问题的Matlab解法 22

3.3 约束极值问题 25

3.4 飞行管理问题 31

习题3 35

第4章 图与网络模型及方法 37

4.1 图的基本概念与数据结构 37

4.2 最短路问题 39

4.3 最小生成树问题 46

4.4 网络最大流问题 48

4.5 最小费用最大流问题 51

4.6 Matlab的图论工具箱 53

4.7 旅行商（TSP）问题 57

4.8 计划评审方法和关键路线法 61

4.9 钢管订购和运输 71

习题4 80

第5章 插值与拟合 83

5.1 插值方法 83

5.2 曲线拟合的线性最小二乘法 90

5.3 最小二乘优化 92

5.4 曲线拟合与函数逼近 96

5.5 黄河小浪底调水调沙问题 97

习题5 100

第6章 微分方程建模 103

6.1 发射卫星为什么用三级火箭 103

6.2 人口模型 107

6.3 Matlab求微分方程的符号解 112

6.4 放射性废料的处理 115

6.5 初值问题的Mat1ab数值解 117

6.6 边值问题的Matlab数值解 119

习题6 123

第7章 目标规划 125

7.1 目标规划的数学模型 125

7.2 求解目标规划的序贯算法 127

7.3 多目标规划的Matlab解法 131

7.4 目标规划模型的实例 132

7.5 数据包络分析 140

习题7 143

第8章 时间序列 144

8.1 确定性时间序列分析方法 144

8.2 平稳时间序列模型 157

8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令 163

8.4 ARIMA序列与季节性序列 169

习题8 175

第9章 支持向量机 178

9.1 支持向量分类机的基本原理 178

9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子 185

9.3 乳腺癌的诊断 187

习题9 191

第10章 多元分析 193

10.1 聚类分析 193

10.2 主成分分析 207

10.3 因子分析 216

10.4 判别分析 235

10.5 典型相关分析 245

10.6 对应分析 261

10.7 多维标度法 276

习题10 282

第11章 偏最小二乘回归分析 287

11.1 偏最小二乘回归分析概述 287

11.2 Matlab偏最小二乘回归命令plsregress 290

11.3 案例分析 290

习题11 296

第12章 现代优化算法 299

12.1 模拟退火算法 299

12.2 遗传算法 305

12.3 改进的遗传算法 309

12.4 Matlab遗传算法工具 312

习题12 316

第13章 数字图像处理 318

13.1 数字图像概述 318

13.2 亮度变换与空间滤波 321

13.3 频域变换 325

13.4 数字图像的水印防伪 332

13.5 图像的加密和隐藏 341

习题13 343

第14章 综合评价与决策方法 345

14.1 理想解法 345

14.2 模糊综合评判法 351

14.3 数据包络分析法 356

14.4 灰色关联分析法 358

14.5 主成分分析法 361

14.6 秩和比综合评价法 364

14.7 案例分析 366

习题14 369

第15章 预测方法 370

15.1 微分方程模型 370

15.2 灰色预测模型 372

15.3 回归分析预测方法 382

15.4 差分方程 390

15.5 马尔可夫预测 393

15.6 时间序列 398

15.7 插值与拟合 402

15.8 神经元网络 406

习题15 409

附录A Matlab软件入门 411

A.1 Matlab“帮助”的使用 411

A.2 数据的输入 411

A.3 绘图命令 413

A.4 Matlab在高等数学中的应用 417

A.5 Matlab在线性代数中的应用 420

A.6 数据处理 424

附录B Lingo软件的使用 427

B.1 Lingo软件的基本语法 427

B.2 Lingo函数 428

B.3 线性规划模型举例 433

参考文献 437