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MATLAB优化算法案例分析与应用

MATLAB优化算法案例分析与应用

定 价:¥69.80

作 者: 余胜威 著
出版社: 清华大学出版社
丛编项: MATLAB典藏大系
标 签: 计算机控制与仿真 计算机与互联网

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ISBN: 9787302367024 出版时间: 2014-09-01 包装: 平装
开本: 16开 页数: 486 字数:  

内容简介

  《MATLAB典藏大系:MATLAB优化算法案例分析与应用》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,让读者更加深入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的改进策略、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的投入产出分析、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进行开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。

作者简介

  余胜威,毕业于西南交通大学。有6年MATLAB应用经验,精通MATLAB算法开发,对程序设计有独到的见解。荣获省级、国家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、故障诊断和算法开发等相关方面的研究。

图书目录

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1.4.1 平面与立体绘图1.4.2 复杂函数的三维绘图1.4.3 等高线绘制1.4.4 MATLAB动画1.4.5 数据拟合1.4.6 MATLAB图像处理1.5 本章小结第2章 GUI应用及数值分析2.1 GUI应用分析2.1.1 图像加载和存储2.1.2 GUI图形显示2.1.3 可变GUI窗体设置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3.1.1 公式推算3.1.2 代码实现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3.5.1 公式推算3.5.2 代码实现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4.2.1 灰色预测求解流程4.2.2 灰色预测建模4.3 食品价格灰色关联分析4.3.1 食品价格趋势预测4.3.2 食品价格分析4.3.3 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6.3.1 季节变动分析6.3.2 循环变动分析6.4 食品价格分析6.5 时间序列指数平滑预测法6.5.1 一次指数平滑预测法6.5.2 二次指数平滑预测法6.5.3 三次指数平滑法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7.3.1 模型符号说明7.3.2 模型建立与求解7.3.3 结果分析7.4 本章小结第8章 AHP应用分析8.1 层次分析法8.1.1 层次分析法特点8.1.2 层次分析法步骤8.2 工作满意度模型8.3 食堂就餐服务质量满意度8.3.1 模型基本假设8.3.2 模型分析8.3.3 模型符号说明8.3.4 模型建立与求解8.3.5 一致性检验8.3.6 结果分析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9.4.1 评价指标的规范化处理9.4.2 动态加权函数的确定9.4.3 空气质量评价模型的建立9.4.4 模型求解步骤9.4.5 结果求解及分析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11.1.1 RBF网络结构11.1.2 RBF网络的逼近11.2 模糊RBF网络11.2.1 网络结构11.2.2 基于模糊RBF网络的逼近算法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13.3.1 一维函数全局最优13.3.2 经典测试函数13.3.3 无约束函数极值寻优13.3.4 有约束函数极值寻优 13.3.5 有约束函数极值APSO寻优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14.1.1 微粒群优化算法的改进研究14.1.2 微粒群优化算法的应用研究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14.4.1 复合形法的算法流程14.4.2 模型计算结果14.5 利用约束随机方向法进行设计14.5.1 初始点的选择14.5.2 随机方向法的算法流程14.5.3 模型计算结果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的改进策略第16章 基于GA的寻优计算第17章 基于GA的TSP求解第18章 基于Hopfield的TSP求解第19章 基于ACO的TSP求解第20章 基于SA的PSO算法 292第21章 基于kalman的PID控制第22章 基于SOA的寻优计算第23章 基于Bayes的数据预测第24章 基于SOA的PID参数整定第25章 基于BP的人脸方向预测第26章 基于Hopfield的数字识别第27章 基于DEA的投入产出分析第28章 基于BP的数据分类第29章 基于SOM的数据分类第30章 基于人工免疫PSO的聚类算法第31章 模糊聚类分析第32章 基于GA_BP的抗糖化活性研究参考文献

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