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高職高專MATLAB數學建模（簡體書）
- ISBN13：9787512430532
- 出版社：北京航空航天大學出版社
- 作者：卓金武; 王鴻鈞
- 裝訂：平裝
- 規格：24cm*17cm (高/寬)
- 出版日：2019/08/01
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商品簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
本書從數學建模的角度介紹了MATLAB 的應用,涵蓋了絕大部分數學建模問題的MATLAB 求解方法。
全書共5篇。第一篇是基礎篇,主要介紹一些基本概念和知識,包括MATLAB在數學建模中的地位、數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,系統介紹了MATLAB建模的主流技術,包括數據建模技術(數據的準備、常用的數學建模方法、機器學習、灰色預測、神經網絡以及小波分析)、優化技術(標準規劃模型的求解,遺傳算法、模擬退火算法等全域優化算法)、連續模型、評價模型以及機理建模的MATLAB實現方法；第三篇是實踐篇,以全國大學生數學建模競賽的經典賽題(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；第四篇是賽後重研究篇,主要介紹如何借助MATLAB的工程應用功能將模型轉化成產品的技術；第五篇是經驗篇,主要介紹數學建模的參賽經驗、心得、技巧以及MATLAB的學習經驗,這些經驗會有助於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學建模活動。
本書特別適合作為數學建模競賽的培訓教材或參考用書,也可作為大學“數學實驗”“數學建模”“數據挖掘”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。
全書共5篇。第一篇是基礎篇,主要介紹一些基本概念和知識,包括MATLAB在數學建模中的地位、數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,系統介紹了MATLAB建模的主流技術,包括數據建模技術(數據的準備、常用的數學建模方法、機器學習、灰色預測、神經網絡以及小波分析)、優化技術(標準規劃模型的求解,遺傳算法、模擬退火算法等全域優化算法)、連續模型、評價模型以及機理建模的MATLAB實現方法；第三篇是實踐篇,以全國大學生數學建模競賽的經典賽題(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；第四篇是賽後重研究篇,主要介紹如何借助MATLAB的工程應用功能將模型轉化成產品的技術；第五篇是經驗篇,主要介紹數學建模的參賽經驗、心得、技巧以及MATLAB的學習經驗,這些經驗會有助於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學建模活動。
本書特別適合作為數學建模競賽的培訓教材或參考用書,也可作為大學“數學實驗”“數學建模”“數據挖掘”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。
名人/編輯推薦
經典暢銷書《MATLAB在數學建模中的應用》的高職版本，MathWorks公司的工程師編著。書中所有程序和數據免費提供。已加入MathWorks圖書計劃。
目次
第一篇 基礎篇
第1章 緒 論 3
1.1 MATLAB在數學建模中的地位 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 6
參考文獻 6
第2章 MATLAB數學建模快速入門 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 入門後的提高 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數據類型 16
2.3.1 數值類型 17
2.3.2 字符類型 20
2.3.3 日期和時間 22
2.3.4 元胞數組 23
2.3.5 表 格 25
2.4 程序結構 26
2.4.1 標識命令 26
2.4.2 條件語句 27
2.4.3 循環語句 28
2.5 MATLAB開發模式 29
2.5.1 命令行模式 29
2.5.2 腳本模式 29
2.5.3 面向對象模式 29
2.5.4 三種模式的配合 30
2.6 小 結 30
參考文獻 30
第二篇 技術篇
第3章 數據建模基礎 33
3.1 數據的獲取 33
3.1.1 從Excel中讀取數據 33
3.1.2 從TXT中讀取數據 33
3.1.3 讀取圖片 36
3.1.4 讀取視頻 36
3.2 數據的預處理 37
3.2.1 缺失值處理 38
3.2.2 噪聲過濾 39
3.2.3 數據集成 41
3.2.4 數據歸約 42
3.2.5 數據變換 42
3.3 數據的統計 44
3.3.1 基本描述性統計 44
3.3.2 分佈描述性統計 45
3.4 數據可視化 45
3.4.1 基本可視化 46
3.4.2 數據分佈形狀可視化 47
3.4.3 數據關聯可視化 48
3.4.4 數據分組可視化 50
3.5 數據降維 51
3.5.1 主成分分析(PCA)基本原理 51
3.5.2 PCA 應用案例:企業綜合實力排序 53
3.5.3 相關係數降維 56
3.6 小 結 56
參考文獻 57
第4章 數據的擬合和回歸 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 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 96
參考文獻 96
第6章 其他數據建模方法 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
結構 99
6.1.4 應用實例:與會代表人數(CUMCM 2009D) 100
6.1.5 灰色預測經驗小結 101
6.2 神經網絡 102
6.2.1 神經網絡的原理 102
6.2.2 神經網絡的實例 103
6.2.3 神經網絡的特點 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 110
參考文獻 110
第7章 標準規劃模型的MATLAB求解 111
7.1 線性規劃 111
7.1.1 線性規劃的實例與定義 111
7.1.2 線性規劃的MATLAB標準形式 112
7.1.3 線性規劃問題的解的概念 112
7.1.4 線性規劃的MATLAB解法 113
7.2 非線性規劃 116
7.2.1 非線性規劃的實例與定義 116
7.2.2 非線性規劃的MATLAB解法 117
7.2.3 二次規劃 118
7.3 整數規劃 120
7.3.1 整數規劃的定義 120
7.3.2 0 1整數規劃 120
7.4 小 結 121
參考文獻 121
第8章 MATLAB全域優化算法 122
8.1 MATLAB全域優化概況 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 全域優化求解器匯總 141
8.5 延伸閱讀 141
8.6 小 結 142
參考文獻 142
第9章 MATLAB連續模型求解方法 143
9.1 MATLAB常規微分方程的求解 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 149
參考文獻 149
第10章 MATLAB評價型模型求解方法 150
10.1 線性加權法 150
10.2 層次分析法(AHP) 153
10.3 小 結 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 158
11.4 小 結 160
參考文獻 160
第三篇 實踐篇
第12章 眾籌築屋規劃方案設計模型(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 模型的優缺點分析 176
12.7.1 模型的優點分析 176
12.7.2 模型的缺點分析 176
12.8 模型的推廣 176
12.9 小 結 176
參考文獻 177
第13章 風電場運行狀況分析及優化研究(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 193
參考文獻 194
第四篇 賽後重研究篇
第14章 MATLAB基於模型的產品開發流程 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 199
14.3 在Simulink中使用MATLAB數據和算法 203
14.4 基於模型設計的思想 204
14.5 小 結 205
第五篇 經驗篇
第15章 數學建模參賽經驗 209
15.1 如何準備數學建模競賽 209
15.2 數學建模隊員應該如何學習MATLAB 210
15.3 如何才能在數學建模競賽中取得好成績 211
15.4 數學建模競賽中的項目管理和時間管理 213
15.5 一種非常實用的數學建模方法:目標建模法 215
15.6 延伸閱讀:MATLAB在高校的授權模式 215
附件 實踐篇競賽原題 217
附件A 2015年全國大學生數學建模競賽D題 217
眾籌築屋規劃方案設計 217
附件B 2016年全國大學生數學建模競賽D題 217
電場運行狀況分析及優化 217
第1章 緒 論 3
1.1 MATLAB在數學建模中的地位 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 6
參考文獻 6
第2章 MATLAB數學建模快速入門 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 入門後的提高 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數據類型 16
2.3.1 數值類型 17
2.3.2 字符類型 20
2.3.3 日期和時間 22
2.3.4 元胞數組 23
2.3.5 表 格 25
2.4 程序結構 26
2.4.1 標識命令 26
2.4.2 條件語句 27
2.4.3 循環語句 28
2.5 MATLAB開發模式 29
2.5.1 命令行模式 29
2.5.2 腳本模式 29
2.5.3 面向對象模式 29
2.5.4 三種模式的配合 30
2.6 小 結 30
參考文獻 30
第二篇 技術篇
第3章 數據建模基礎 33
3.1 數據的獲取 33
3.1.1 從Excel中讀取數據 33
3.1.2 從TXT中讀取數據 33
3.1.3 讀取圖片 36
3.1.4 讀取視頻 36
3.2 數據的預處理 37
3.2.1 缺失值處理 38
3.2.2 噪聲過濾 39
3.2.3 數據集成 41
3.2.4 數據歸約 42
3.2.5 數據變換 42
3.3 數據的統計 44
3.3.1 基本描述性統計 44
3.3.2 分佈描述性統計 45
3.4 數據可視化 45
3.4.1 基本可視化 46
3.4.2 數據分佈形狀可視化 47
3.4.3 數據關聯可視化 48
3.4.4 數據分組可視化 50
3.5 數據降維 51
3.5.1 主成分分析(PCA)基本原理 51
3.5.2 PCA 應用案例:企業綜合實力排序 53
3.5.3 相關係數降維 56
3.6 小 結 56
參考文獻 57
第4章 數據的擬合和回歸 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 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 96
參考文獻 96
第6章 其他數據建模方法 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
結構 99
6.1.4 應用實例:與會代表人數(CUMCM 2009D) 100
6.1.5 灰色預測經驗小結 101
6.2 神經網絡 102
6.2.1 神經網絡的原理 102
6.2.2 神經網絡的實例 103
6.2.3 神經網絡的特點 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 110
參考文獻 110
第7章 標準規劃模型的MATLAB求解 111
7.1 線性規劃 111
7.1.1 線性規劃的實例與定義 111
7.1.2 線性規劃的MATLAB標準形式 112
7.1.3 線性規劃問題的解的概念 112
7.1.4 線性規劃的MATLAB解法 113
7.2 非線性規劃 116
7.2.1 非線性規劃的實例與定義 116
7.2.2 非線性規劃的MATLAB解法 117
7.2.3 二次規劃 118
7.3 整數規劃 120
7.3.1 整數規劃的定義 120
7.3.2 0 1整數規劃 120
7.4 小 結 121
參考文獻 121
第8章 MATLAB全域優化算法 122
8.1 MATLAB全域優化概況 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 全域優化求解器匯總 141
8.5 延伸閱讀 141
8.6 小 結 142
參考文獻 142
第9章 MATLAB連續模型求解方法 143
9.1 MATLAB常規微分方程的求解 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 149
參考文獻 149
第10章 MATLAB評價型模型求解方法 150
10.1 線性加權法 150
10.2 層次分析法(AHP) 153
10.3 小 結 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 158
11.4 小 結 160
參考文獻 160
第三篇 實踐篇
第12章 眾籌築屋規劃方案設計模型(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 模型的優缺點分析 176
12.7.1 模型的優點分析 176
12.7.2 模型的缺點分析 176
12.8 模型的推廣 176
12.9 小 結 176
參考文獻 177
第13章 風電場運行狀況分析及優化研究(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 193
參考文獻 194
第四篇 賽後重研究篇
第14章 MATLAB基於模型的產品開發流程 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 199
14.3 在Simulink中使用MATLAB數據和算法 203
14.4 基於模型設計的思想 204
14.5 小 結 205
第五篇 經驗篇
第15章 數學建模參賽經驗 209
15.1 如何準備數學建模競賽 209
15.2 數學建模隊員應該如何學習MATLAB 210
15.3 如何才能在數學建模競賽中取得好成績 211
15.4 數學建模競賽中的項目管理和時間管理 213
15.5 一種非常實用的數學建模方法:目標建模法 215
15.6 延伸閱讀:MATLAB在高校的授權模式 215
附件 實踐篇競賽原題 217
附件A 2015年全國大學生數學建模競賽D題 217
眾籌築屋規劃方案設計 217
附件B 2016年全國大學生數學建模競賽D題 217
電場運行狀況分析及優化 217
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