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MATLAB优化算法案例分析与应用电子书

MATLAB中文论坛鼎力支持,提供“在线交流,有问必答”网络互动答疑服务 详解34个工程应用案例、29个算法案例和34种算法应用 详解12种常用数据处理算法:灰色关联、偏*小二乘回归、指数平滑、移动平均、马尔科夫链、层次分析、动态加权、模糊逼近、模糊综合评价、贝叶斯统计预测、数据包络分析和模糊聚类 详解4种常用神经网络处理算法:BP、RBF、Hopfield和SOM

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作       者:余胜威

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2014-09-01

字       数:2561

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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本书全面而系统地介绍了MATLAB算法和案例应用,涉及面广,从基本操作到高级算法应用,几乎涵盖MATLAB算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程,通过大量案例,详解算法代码,解决具体的工程案例,让读者更加深地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。 本书共32章。涵盖的内容有MATLAB基础知识、GUI应用及数值分析、MATALB工程应用实例、GM应用分析、PLS应用分析、ES应用分析、MARKOV应用分析、AHP应用分析、DWRR应用分析、模糊逼近算法、模糊RBF网络、基于FCEM的TRIZ评价、基于PSO的寻优计算、基于PSO的机构优化、基本PSO的改策略、基于GA的寻优计算、基于GA的TSP求解、基于Hopfield的TSP求解、基于ACO的TSP求解、基于SA的PSO算法、基于kalman的PID控制、基于SOA的寻优计算、基于Bayes的数据预测、基于SOA的PID参数整定、基于BP 的人脸方向预测、基于Hopfield 的数字识别、基于DEA的投产出分析、基于BP的数据分类、基于SOM的数据分类、基于人工免疫PSO的聚类算法、模糊聚类分析和基于GA_BP的抗糖化活性研究。 本书适合所有想全面学习MATALB优化算法的人员阅读,也适合各种使用MATALB行发的工程技术人员阅读。对于相关高校的教学与研究,本书也是不可或缺的参考书。另外,对于MATLAB爱好者,本书也对网络上讨论的大部分疑难问题给出了解答,值得一读。 网络互动答疑服务: 国内*的MATLAB&Simulink技术交流平台——MATLAB中文论坛联合本书作者和编辑,一起为您提供与本书相关的问题解答和MATLAB技术支持服务,让您获得*的阅读体验。请随时登录MATLAB中文论坛,提出您在阅读本书时产生的疑问,作者将定期为您解答。您对本书的任何建议也可以在论坛上发帖,以便于我们后续改。您的建议将是我们创造精品的动力和源泉。<br/>【推荐语】<br/>MATLAB中文论坛鼎力支持,提供“在线交流,有问必答”网络互动答疑服务,作者8次获得全国数学建模竞赛大奖,4次获得编程竞赛奖 详解34个工程应用案例、29个算法案例和34种算法应用 详解12种常用数据处理算法:灰色关联、偏*小二乘回归、指数平滑、移动平均、马尔科夫、层次分析、动态加权、模糊逼近、模糊综合评价、贝叶斯统计预测、数据包络分析和模糊聚类 详解4种常用神经网络处理算法:BP、RBF、Hopfield和SOM 详解6种生物智能算法:粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、人群搜索算法和人工免疫算法 MATLAB典藏大系(在线交流,有问必答,大量实例,视频教学) 《MATLAB优化算法案例分析与应用(阶篇)》(本书姊妹篇) 《MATLAB GUI设计门与实战》 《MATLAB应用大全》 《MATLAB数学建模经典案例实战》 《MATLAB图像处理实例详解》 《MATLAB神经网络原理与实例精解》 《基于MATLAB的高等数学问题求解》 《MATLAB车辆工程应用实战》 《我和数学有约——趣味数学及算法解析》<br/>【作者】<br/>余胜威,毕业于西南交通大学。有6年MATLAB应用经验,精通MATLAB算法发,对程序设计有独到的见解。荣获省级、*数学建模竞赛一等奖4项、二等奖3项、优秀奖1项,还获得了编程和其他类竞赛奖4项。已录用论文3篇,参与项目10余个,并独立编写了4部MATLAB应用领域的图书。目前主要从事图像处理、人工智能、信号分析、故障诊断和算法发等相关方面的研究。<br/>
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扉页

版权页

前言

目录

第1篇 MATLAB常见算法应用

第1章 MATLAB基础知识

1.1 MATLAB简介

1.2 矩阵的表示

1.3 图形点线样式

1.4 MATLAB自带图形集

1.5 本章小结

第2章 GUI应用及数值分析

2.1 GUI应用分析

2.2 设计可执行函数文件

2.3 符号变量应用求解

2.4 图像盲区

2.5 正态分布

2.6 本章小结

第3章 MATLAB工程应用实例

3.1 光的反射定理论证

3.2 质点系转动惯量求解

3.3 储油罐的油量计算

3.4 香烟毒物摄入问题

3.5 冰雹的下落速度

3.6 本章小结

第4章 GM应用分析

4.1 数据归一化处理

4.2 灰色关联分析

4.3 食品价格灰色关联分析

4.4 本章小结

第5章 PLS应用分析

5.1 偏最小二乘回归

5.2 偏最小二乘快速计算方法

5.3 偏最小二乘数据分析

5.4 本章小结

第6章 ES应用分析

6.1 时间序列的基本概念

6.2 非平稳时间序列变动的影响因素与测定模型

6.3 时间序列的预测方法

6.4 食品价格分析

6.5 时间序列指数平滑预测法

6.6 时间序列线性二次移动平均法预测法

6.7 本章小结

第7章 Markov应用分析

7.1 问题背景

7.2 模型基本假设

7.3 食品价格趋势预测

7.4 本章小结

第8章 AHP应用分析

8.1 层次分析法

8.2 工作满意度模型

8.3 食堂就餐服务质量满意度

8.4 本章小结

第9章 DWRR应用分析

9.1 问题的背景

9.2 模型基本假设

9.3 模型符号说明

9.4 模型的建立与求解

9.5 本章小结

第10章 模糊逼近算法

10.1 模糊控制理论

10.2 模糊系统的设计

10.3 模糊系统的逼近精度

10.4 模糊逼近仿真

10.5 本章小结

第11章 模糊RBF网络

11.1 RBF神经网络

11.2 模糊RBF网络

11.3 本章小结

第12章 基于FCEM的TRIZ评价

12.1 TRIZ创新方法原理

12.2 企业创新能力评价指标的构建

12.3 企业创新能力的模糊综合评价方法

12.4 企业创新能力综合评价指标排序结果分析

12.5 本章小结

第2篇 MATLAB群智能算法应用设计

第13章 基于PSO的寻优计算

13.1 基本粒子群算法

13.2 粒子群算法的收敛性

13.3 粒子群算法函数极值求解

13.4 本章小结

第14章 基于PSO的机构优化

14.1 微粒群优化算法研究现状

14.2 机构优化设计理论分析

14.3 平面连杆机构的模型建立

14.4 利用复合形法进行设计

14.5 利用约束随机方向法进行设计

14.6 利用优化工具箱法进行设计

14.7 利用微粒群优化算法进行设计

14.8 本章小结

第15章 基本PSO的改进策略

15.1 常用粒子群算法

15.2 粒子群算法改进

15.3 加快粒子群算法效率

15.4 本章小结

第16章 基于GA的寻优计算

16.1 遗传算法简介

16.2 遗传算法特点

16.3 遗传算法的基本步骤

16.4 遗传算法的寻优计算

16.5 基于GA的3D曲面极值寻优计算

16.6 基于GA_PSO算法的寻优计算

16.7 遗传算法讨论

16.8 本章小结

第17章 基于GA的TSP求解

17.1 旅行商问题分析

17.2 遗传算法算子分析

17.3 基于GA的旅行商问题求解

17.4 本章小结

第18章 基于Hopfield的TSP求解

18.1 Hopfield神经网络

18.2 基于CHNN的TSP求解

18.3 本章小结

第19章 基于ACO的TSP求解

19.1 蚁群算法理论研究现状

19.2 蚁群算法的基本原理

19.3 基于ACO的TSP求解

19.4 基于ACO_PSO的TSP求解

19.5 本章小结

第20章 基于SA的PSO算法

20.1 模拟退火算法提出

20.2 模拟退火算法的步骤

20.3 模拟退火的粒子群算法

20.4 本章小结

第21章 基于kalman的PID控制

21.1 PID控制原理

21.2 基于卡尔曼滤波器的PID控制

21.3 本章小结

第22章 基于SOA的寻优计算

22.1 SOA算法的基本原理

22.2 群智能优化算法

22.3 人群搜索算法

22.4 基于人群搜索算法的函数优化

22.5 本章小结

第23章 基于Bayes的数据预测

23.1 贝叶斯统计方法

23.2 贝叶斯预测方法

23.3 贝叶斯网络的数据预测

23.4 基于贝叶斯网络模式识别应用

23.5 本章小结

第24章 基于SOA的PID参数整定

24.1 SOA算法在PID控制中的运用

24.2 基于SOA的PID参数整定的设计方案

24.3 数控机床进给伺服系统的数学模型

24.4 基于SOA算法对数控机床进给伺服系统PID优化

24.5 本章小结

第25章 基于BP的人脸方向预测

25.1 BP神经网络基本原理

25.2 BP神经网络的分析流程

25.3 人脸方向预测

25.4 本章小结

第26章 基于Hopfield的数字识别

26.1 Hopfield网络原理分析

26.2 Hopfield数字识别

26.3 本章小结

第27章 基于DEA的投入产出分析

27.1 DEA原理分析

27.2 DEA分析

27.3 本章小结

第28章 基于BP的数据分类

28.1 BP神经网络基本原理

28.2 BP神经网络算法步骤

28.3 BP网络的语音信号识别

28.4 BP网络的蝴蝶花分类预测

28.5 本章小结

第29章 基于SOM的数据分类

29.1 SOM原理分析

29.2 SOM拓扑结构分析

29.3 SOM的癌症样本分类预测

29.4 柴油机故障分类

29.5 本章小结

第30章 基于人工免疫PSO的聚类算法

30.1 聚类分析

30.2 PSO优化算法分析

30.3 人工免疫特性分析

30.4 基于人工免疫粒子群优化算法

30.5 本章小结

第31章 模糊聚类分析

31.1 聚类分析原理

31.2 食品聚类分析

31.3 模糊聚类工具箱

31.4 本章小结

第32章 基于GA_BP的抗糖化活性研究

32.1 多糖活性背景介绍

32.2 多糖活性数据初始化

32.3 GA_BP优化分析

32.4 本章小结

参考文献

后折页

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