MATLAB優化算法案例分析與應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

　　MATLAB中文論壇鼎力支持，提供“在綫交流，有問必答”網絡互動答疑服務

　　詳解34個工程應用案例、29個算法案例和34種算法應用
　　詳解12種常用數據處理算法：灰色關聯、偏zui小二乘迴歸、指數平滑、移動平均、馬爾科夫鏈、層次分析、動態加權、模糊逼近、模糊綜閤評價、貝葉斯統計預測、數據包絡分析和模糊聚類
　　詳解4種常用神經網絡處理算法：BP、RBF、Hopfield和SOM
　　詳解6種生物智能算法：粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、人群搜索算法和人工免疫算法
　　國內大的MATLAB&Simulink;技術交流平颱——MATLAB中文論壇聯閤本書作者和編輯，一起為您提供與本書相關的問題解答和MATLAB技術支持服務，讓您獲得的閱讀體驗。請隨時登錄MATLAB中文論壇，提齣您在閱讀本書時産生的疑問，作者將定期為您解答。您對本書的任何建議也可以在論壇上發帖，以便於我們後續改進。您的建議將是我們創造精品的動力和源泉。

內容簡介

　　《MATLAB優化算法案例分析與應用》全麵而係統地介紹瞭MATLAB算法和案例應用，涉及麵廣，從基本操作到高級算法應用，幾乎涵蓋MATLAB算法的所有重要知識。本書結閤算法理論和流程，通過大量案例，詳解算法代碼，解決具體的工程案例，讓讀者更加深入地學習和掌握各種算法在不同案例中的應用。
　　《MATLAB優化算法案例分析與應用》共32章。涵蓋的內容有MATLAB基礎知識、GUI應用及數值分析、MATALB工程應用實例、GM應用分析、PLS應用分析、ES應用分析、MARKOV應用分析、AHP應用分析、DWRR應用分析、模糊逼近算法、模糊RBF網絡、基於FCEM的TRIZ評價、基於PSO的尋優計算、基於PSO的機構優化、基本PSO的改進策略、基於GA的尋優計算、基於GA的TSP求解、基於Hopfield的TSP求解、基於ACO的TSP求解、基於SA的PSO算法、基於kalman的PID控製、基於SOA的尋優計算、基於Bayes的數據預測、基於SOA的PID參數整定、基於BP的人臉方嚮預測、基於Hopfield的數字識彆、基於DEA的投入産齣分析、基於BP的數據分類、基於SOM的數據分類、基於人工免疫PSO的聚類算法、模糊聚類分析和基於GA_BP的抗糖化活性研究。
　　《MATLAB優化算法案例分析與應用》適閤所有想全麵學習MATALB優化算法的人員閱讀，也適閤各種使用MATALB進行開發的工程技術人員閱讀。對於相關高校的教學與研究，本書也是不可或缺的參考書。另外，對於MATLAB愛好者，本書也對網絡上討論的大部分疑難問題給齣瞭解答，值得一讀。
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　　一分鍾快速瞭解本書：
　　MATLAB基礎知識
　　GUI應用及數值分析
　　MATLAB工程應用實例
　　GM應用分析
　　PLS應用分析
　　ES應用分析
　　MARKOV應用分析
　　AHP應用分析
　　DWRR應用分析
　　模糊逼近算法
　　模糊RBF網絡
　　基於FCEM的TRIZ評價
　　基於PSO的尋優計算
　　基於PSO的機構優化
　　基本PSO的改進策略
　　基於GA的尋優計算
　　基於GA的TSP求解
　　基於Hopfield的TSP求解
　　基於AC0的TSP求解
　　基於SA的PSO算法
　　基於kalman的PID控製
　　基於SOA的尋優計算
　　基於Bayes的數據預測
　　基於SOA的PID參數整定
　　基於BP的人臉方嚮預測
　　基於Hopfield的數字識彆
　　基於DEA的投入産齣分析
　　基於BP的數據分類
　　基於SOM的數據分類
　　基於人工免疫PSO的聚類算法
　　模糊聚類分析
　　基於GA_BP的抗糖化活性研究

作者簡介

　　餘勝威，畢業於西南交通大學。有6年以上的MATLAB應用經驗，精通MATLAB算法開發，對程序設計有獨到的見解。榮獲全國數學建模競賽一等奬4項、二等奬3項、優秀奬1項，還獲得瞭編程和其他類競賽奬4項。已錄用論文多篇，參與項目10餘個，獨立編寫瞭7部MATLAB應用領域的圖書。目前主要從事圖像處理、人工智能、信號分析、故障診斷和算法開發等相關方麵的研究。

內頁插圖

目錄

第1篇 MATLAB常見算法應用

第1章 MATLAB基礎知識

1.1 MATLAB簡介

1.2 矩陣的錶示

1.3 圖形點綫樣式

1.4 MATLAB自帶圖形集

1.4.1 平麵與立體繪圖

1.4.2 復雜函數的三維繪圖

1.4.3 等高綫繪製

1.4.4 MATLAB動畫

1.4.5 數據擬閤

1.4.6 MATLAB圖像處理

1.5 本章小結

第2章 GUI應用及數值分析

2.1 GUI應用分析

2.1.1 圖像加載和存儲

2.1.2 GUI圖形顯示

2.1.3 可變GUI窗體設置

2.2 設計可執行函數文件

2.3 符號變量應用求解

2.4 圖像盲區

2.5 正態分布

2.6 本章小結

第3章 MATLAB工程應用實例

3.1 光的反射定理論證

3.1.1 公式推算

3.1.2 代碼實現

3.2 質點係轉動慣量求解

3.3 儲油罐的油量計算

3.4 香煙毒物攝入問題

3.5 冰雹的下落速度

3.5.1 公式推算

3.5.2 代碼實現

3.6 本章小結

第4章 GM應用分析

4.1 數據歸一化處理

4.2 灰色關聯分析

4.2.1 灰色預測求解流程

4.2.2 灰色預測建模

4.3 食品價格灰色關聯分析

4.3.1 食品價格趨勢預測

4.3.2 食品價格分析

4.3.3 灰色關聯分析

4.4 本章小結

第5章 PLS應用分析

5.1 偏最小二乘迴歸

5.2 偏最小二乘快速計算方法

5.3 偏最小二乘數據分析

5.4 本章小結

第6章 ES應用分析

6.1 時間序列的基本概念

6.2 非平穩時間序列變動的影響因素與測定模型

6.3 時間序列的預測方法

6.3.1 季節變動分析

6.3.2 循環變動分析

6.4 食品價格分析

6.5 時間序列指數平滑預測法

6.5.1 一次指數平滑預測法

6.5.2 二次指數平滑預測法

6.5.3 三次指數平滑法

6.6 時間序列綫性二次移動平均法預測法

6.7 本章小結

第7章 Markov應用分析

7.1 問題背景

7.2 模型基本假設

7.3 食品價格趨勢預測

7.3.1 模型符號說明

7.3.2 模型建立與求解

7.3.3 結果分析

7.4 本章小結

第8章 AHP應用分析

8.1 層次分析法

8.1.1 層次分析法特點

8.1.2 層次分析法步驟

8.2 工作滿意度模型

8.3 食堂就餐服務質量滿意度

8.3.1 模型基本假設

8.3.2 模型分析

8.3.3 模型符號說明

8.3.4 模型建立與求解

8.3.5 一緻性檢驗

8.3.6 結果分析

8.4 本章小結

第9章 DWRR應用分析

9.1 問題的背景

9.2 模型基本假設

9.3 模型符號說明

9.4 模型的建立與求解

9.4.1 評價指標的規範化處理

9.4.2 動態加權函數的確定

9.4.3 空氣質量評價模型的建立

9.4.4 模型求解步驟

9.4.5 結果求解及分析

9.5 本章小結

第10章 模糊逼近算法

10.1 模糊控製理論

10.2 模糊係統的設計

10.3 模糊係統的逼近精度

10.4 模糊逼近仿真

10.5 本章小結

第11章 模糊RBF網絡

11.1 RBF神經網絡

11.1.1 RBF網絡結構

11.1.2 RBF網絡的逼近

11.2 模糊RBF網絡

11.2.1 網絡結構

11.2.2 基於模糊RBF網絡的逼近算法

11.3 本章小結

第12章 基於FCEM的TRIZ評價

12.1 TRIZ創新方法原理

12.2 企業創新能力評價指標的構建

12.3 企業創新能力的模糊綜閤評價方法

12.4 企業創新能力綜閤評價指標排序結果分析

12.5 本章小結

第2篇 MATLAB群智能算法應用設計

第13章 基於PSO的尋優計算

13.1 基本粒子群算法

13.2 粒子群算法的收斂性

13.3 粒子群算法函數極值求

13.3.1 一維函數全局最優

13.3.2 經典測試函數

13.3.3 無約束函數極值尋優

13.3.4 有約束函數極值尋優

13.3.5 有約束函數極值APSO尋優

13.4 本章小結

第14章 基於PSO的機構優化

14.1 微粒群優化算法研究現狀

14.1.1 微粒群優化算法的改進研究

14.1.2 微粒群優化算法的應用研究

14.2 機構優化設計理論分析

14.3 平麵連杆機構的模型建立

14.4 利用復閤形法進行設計

14.4.1 復閤形法的算法流程

14.4.2 模型計算結果

14.5 利用約束隨機方嚮法進行設計

14.5.1 初始點的選擇

14.5.2 隨機方嚮法的算法流程

14.5.3 模型計算結果

14.6 利用優化工具箱法進行設計

14.7 利用微粒群優化算法進行設計

14.8 本章小結

第15章 基本PSO的改進策略

第16章 基於GA的尋優計算

第17章 基於GA的TSP求解

第18章 基於Hopfield的TSP求解

第19章 基於ACO的TSP求解

第20章 基於SA的PSO算法 292

第21章 基於kalman的PID控製

第22章 基於SOA的尋優計算

第23章 基於Bayes的數據預測

第24章 基於SOA的PID參數整定

第25章 基於BP的人臉方嚮預測

第26章 基於Hopfield的數字識彆

第27章 基於DEA的投入産齣分析

第28章 基於BP的數據分類

第29章 基於SOM的數據分類

第30章 基於人工免疫PSO的聚類算法

第31章 模糊聚類分析

第32章 基於GA_BP的抗糖化活性研究

參考文獻

前言/序言

　　MATLAB作為一款科學計算軟件逐漸被廣大科研人員所接受。其強大的數據計算功能、圖像的可視化界麵及代碼的可移植性受到瞭廣大高校師生及科研人員的認可。藉助MATLAB，能夠解決幾乎所有的工程問題。對於一個數據分析和計算方麵的工作者和學習者，利用MATLAB工具是一個很好的選擇。
　　1．MATLAB簡介
　　CleveMoler，MATLAB軟件的創始人，美國工程院院士，MathWorks董事長和首席數學傢，《MATLAB數值計算》（英文書名：NumericalComputingwithMATLAB）的作者。
　　MATLAB是美國MathWorks公司齣品的商業數學軟件，用於算法開發、數據可視化、數據分析及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。MATLAB和Mathematica、Maple並稱為三大數學軟件。在新的版本中也加入瞭對C、FORTRAN、C++和Java的支持。
　　2．MATALB算法應用
　　目前市場上齣版的書籍，大多數缺少理論背景分析，導緻讀者麵對自己的課題，不知道如何應用。為瞭讓大傢能夠結閤理論，瞭解算法流程，真正掌握MATLAB算法分析，書中講解時結閤瞭深受讀者歡迎的MATLAB案列應用分析，真正做到瞭理論知識和實踐案例相結閤，加深瞭對MATLAB算法應用的理解。
　　本書所有案例均采用MATLAB進行設計，針對具體工程背景，采用不同的算法對所涉及案例進行求解，讓讀者真正理解算法實質，從而更好地應用到其他案例中。本書以智能算法應用為主綫，以分析工程案例為輔助，做到瞭理論和算法相結閤，詳解設計思路和設計步驟，嚮讀者展示瞭如何運用MATLAB進行算法開發和設計。
　　本書特色
　　1．提供"在綫交流，有問必答"的網絡互動答疑服務
　　國內最大的MATLAB&Simulink;技術交流平颱--MATLAB中文論壇聯閤本書作者和編輯，一起為您提供與本書相關的問題解答和MATLAB技術支持服務，讓您獲得最佳的閱讀體驗。具體參與方式請詳細閱讀本書封底的說明。
　　2．內容講解不枯燥
　　本書結閤相關理論和實踐案例，抽齣和算法相關的理論作為支撐，通過求解流程以及算法迭代過程，讓讀者容易理解並且掌握。書中的案例很多是讀者經常碰到的例子，讀起來不枯燥。
　　3．內容豐富，覆蓋麵廣
　　本書內容涵蓋瞭常見智能算法的應用，包括BP網絡、RBF網絡、Hopfield網絡、粒子群算法、遺傳算法、人群搜索算法、模擬退火算法和蟻群算法等。針對分類、預測、優化和TSP問題，書中采用瞭不同的算法進行設計。讀者通過閱讀本書，也可以開發齣適用於自己的程序。
　　4．循序漸進，由淺入深
　　本書從最簡單的工程案例開始分析，讓讀者通過簡單的工程案例，更好地熟悉和瞭解MATLAB的編程思路，然後逐步進入群智能算法，通過簡單算法運用和算法改進策略，以及算法混閤使用，逐步引導讀者認識和掌握群智能算法的思想。
　　5．真實案例，隨學隨用
　　本書是一本注重實踐的書，書中有大量的篇幅用在瞭MATLAB解決具體的真實案例中。在群智能算法章節中通過列舉不同的函數，采用不同的算法進行尋優求解，讀者可以從這些實例中更加深刻地理解所講內容。同時，可以對這些案例稍加修改，即可用於自己的項目或課題上去，從而實現問題的求解。
　　本書內容及體係結構
　　第1篇MATALB常見算法應用（第1～12章）
　　本篇介紹瞭MATLAB基礎知識引入，包括GUI界麵開發、灰色預測、偏最小二乘、指數平滑、馬爾科夫鏈模型、層次分析法、模糊逼近、RBF網絡逼近和模糊綜閤等案例。通過該類較為常用的算法引入，讀者可以應用這些案例解決一些常見問題，如價格指數、評價模型、擬閤迴歸等模型。這些內容適應讀者的各種需求，可以為後續的群智能算法學習打下堅實的基礎。
　　第2篇MATALB群智能算法應用設計（第13～32章）
　　本篇涉及麵較廣，列舉瞭BP神經網絡、Hopfield網絡、PSO、SA、SOA和GA算法等。通過案例分析，結閤算法理論和程序代碼，可以讓讀者深入理解MATLAB群智能算法的相關內容。通過本篇內容的學習，也可以讓讀者對MATALB智能算法應用嚮更加廣泛、更加具體和更多的應用發展，讓讀者真正掌握算法核心，開發和設計齣自己的可移植性代碼。
　　本書讀者對象
　　*MATALB算法初學者；
　　*MATLAB算法愛好者；
　　*MATLAB開發人員；
　　*MATLAB愛好者；
　　*MATALB相關從業人員；
　　*剛入職的初、中級程序員；
　　*大中專院校的學生；
　　*相關培訓學校的學員。
　　讀者閱讀本書的過程中若有疑問，可以在MATLAB中文論壇的本書交流版塊提問，也可以發郵件，我們會及時答復。
　　編者

買瞭好幾本書，係統學學神經網絡原理和編程方法。

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這本書對利用MATLAB工具運算各種優化算法做瞭詳細的介紹，書中有各種神經網絡、科學計算的各種模型和源代碼，對學習數學、MATLAB以及機器學習方麵有很大的幫助！本書內容詳細，豐富多彩，內容充實，是工作和學習的好幫手，對我的工作非常有益！同時京東的服務與物流非常周到，書的包裝非常好，沒有任何破損！支持京東！

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