MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用
定 價:69.8 元
叢書名:MATLAB典藏大系
- 作者:余勝威 編著
- 出版時間:2014/9/1
- ISBN:9787302367024
- 出 版 社:清華大學(xué)出版社
- 中圖法分類:O224
- 頁碼:485
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
本書全面而系統(tǒng)地介紹了MATLAB算法和案例應(yīng)用,涉及面廣,從基本操作到高級算法應(yīng)用,幾乎涵蓋MATLAB算法的所有重要知識。本書結(jié)合算法理論和流程,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(xué)習(xí)和掌握各種算法在不同案例中的應(yīng)用。
本書共32章。涵蓋的內(nèi)容有MATLAB基礎(chǔ)知識、GUI應(yīng)用及數(shù)值分析、MATALB工程應(yīng)用實例、GM應(yīng)用分析、PLS應(yīng)用分析、ES應(yīng)用分析、MARKOV應(yīng)用分析、AHP應(yīng)用分析、DWRR應(yīng)用分析、模糊逼近算法、模糊RBF網(wǎng)絡(luò)、基于FCEM的TRIZ評價、基于PSO的尋優(yōu)計算、基于PSO的機構(gòu)優(yōu)化、基本PSO的改進策略、基于GA的尋優(yōu)計算、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的尋優(yōu)計算、基于Bayes的數(shù)據(jù)預(yù)測、基于SOA的PID參數(shù)整定、基于BP 的人臉方向預(yù)測、基于Hopfield 的數(shù)字識別、基于DEA的投入產(chǎn)出分析、基于BP的數(shù)據(jù)分類、基于SOM的數(shù)據(jù)分類、基于人工免疫PSO的聚類算法、模糊聚類分析和基于GA_BP的抗糖化活性研究。
本書適合所有想全面學(xué)習(xí)MATALB優(yōu)化算法的人員閱讀,也適合各種使用MATALB進行開發(fā)的工程技術(shù)人員閱讀。對于相關(guān)高校的教學(xué)與研究,本書也是不可或缺的參考書。另外,對于MATLAB愛好者,本書也對網(wǎng)絡(luò)上討論的大部分疑難問題給出了解答,值得一讀。
國內(nèi)最大的matlab&simulink技術(shù)交流平臺——matlab中文論壇(www.ilovematlab.cn)聯(lián)合本書作者和編輯,一起為您提供與本書相關(guān)的問題解答和matlab技術(shù)支持服務(wù),讓您獲得最佳的閱讀體驗。請隨時登錄matlab中文論壇,提出您在閱讀本書時產(chǎn)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(fā)帖,以便于我們后續(xù)改進。您的建議將是我們創(chuàng)造精品的最大動力和源泉。
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MATLAB中文論壇鼎力支持,提供“在線交流,有問必答”網(wǎng)絡(luò)互動答疑服務(wù) 詳解34個工程應(yīng)用案例、29個算法案例和34種算法應(yīng)用 詳解12種常用數(shù)據(jù)處理算法:灰色關(guān)聯(lián)、偏最小二乘回歸、指數(shù)平滑、移動平均、馬爾科夫鏈、層次分析、動態(tài)加權(quán)、模糊逼近、模糊綜合評價、貝葉斯統(tǒng)計預(yù)測、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和模糊聚類 詳解4種常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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 推薦閱讀(請點擊鏈接) 《MATLAB應(yīng)用大全》 (內(nèi)容極其全面的MATLAB圖書,大量實例,視頻教學(xué)) 《MATLAB圖像處理實例詳解》 (在線交流有問必答,大量實例,視頻教學(xué))《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解》 (在線交流有問必答,大量實例,視頻教學(xué))《基于MATLAB的高等數(shù)學(xué)問題求解》 (在線交流有問必答,大量實例,視頻教學(xué))《MATLAB車輛工程應(yīng)用實戰(zhàn)》 (MATLAB中文論壇提供在線交流服務(wù),大量案例)《SPSS統(tǒng)計分析大全》 (全面涵蓋SPSS統(tǒng)計分析的方方面面,112個實戰(zhàn)案例,16.4小時配套教學(xué)視頻)《SPSS統(tǒng)計分析實用寶典》 (34個實例,16.3小時教學(xué)視頻,12種常用統(tǒng)計分析方法)《SAS統(tǒng)計分析實用寶典》 (17.3小時教學(xué)視頻,160個實例、6個案例,18種統(tǒng)計分析方法)
MATLAB作為一款科學(xué)計算軟件逐漸被廣大科研人員所接受。其強大的數(shù)據(jù)計算功能、圖像的可視化界面及代碼的可移植性受到了廣大高校師生及科研人員的認(rèn)可。借助MATLAB,能夠解決幾乎所有的工程問題。對于一個數(shù)據(jù)分析和計算方面的工作者和學(xué)習(xí)者,利用MATLAB工具是一個很好的選擇。
1.MATLAB簡介
Cleve Moler,MATLAB軟件的創(chuàng)始人,美國工程院院士,MathWorks董事長和首席數(shù)學(xué)家,《MATLAB數(shù)值計算》(英文書名:Numerical Computing with MATLAB)的 作者。
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件,用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境,主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。MATLAB和Mathematica、Maple并稱為三大數(shù)學(xué)軟件。在新的版本中也加入了對C、FORTRAN、C++和Java的支持。
2.MATALB算法應(yīng)用
目前市場上出版的書籍,大多數(shù)缺少理論背景分析,導(dǎo)致讀者面對自己的課題,不知道如何應(yīng)用。為了讓大家能夠結(jié)合理論,了解算法流程,真正掌握MATLAB算法分析,書中講解時結(jié)合了深受讀者歡迎的MATLAB案列應(yīng)用分析,真正做到了理論知識和實踐案例相結(jié)合,加深了對MATLAB算法應(yīng)用的理解。
本書所有案例均采用MATLAB進行設(shè)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(zhì),從而更好地應(yīng)用到其他案例中。本書以智能算法應(yīng)用為主線,以分析工程案例為輔助,做到了理論和算法相結(jié)合,詳解設(shè)計思路和設(shè)計步驟,向讀者展示了如何運用MATLAB進行算法開發(fā)和設(shè)計。
本書特色
1.提供“在線交流,有問必答”的網(wǎng)絡(luò)互動答疑服務(wù)
國內(nèi)最大的MATLABandSimulink技術(shù)交流平臺——MATLAB中文論壇(www. iLoveMatlab.cn)聯(lián)合本書作者和編輯,一起為您提供與本書相關(guān)的問題解答和MATLAB技術(shù)支持服務(wù),讓您獲得最佳的閱讀體驗。具體參與方式請詳細(xì)閱讀本書封底的說明。
2.內(nèi)容講解不枯燥
本書結(jié)合相關(guān)理論和實踐案例,抽出和算法相關(guān)的理論作為支撐,通過求解流程以及算法迭代過程,讓讀者容易理解并且掌握。書中的案例很多是讀者經(jīng)常碰到的例子,讀起來不枯燥。
3.內(nèi)容豐富,覆蓋面廣
本書內(nèi)容涵蓋了常見智能算法的應(yīng)用,包括BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、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(yù)測、優(yōu)化和TSP問題,書中采用了不同的算法進行設(shè)計。讀者通過閱讀本書,也可以開發(fā)出適用于自己的程序。
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,更好地熟悉和了解MATLAB的編程思路,然后逐步進入群智能算法,通過簡單算法運用和算法改進策略,以及算法混合使用,逐步引導(dǎo)讀者認(rèn)識和掌握群智能算法的思想。
5.真實案例,隨學(xué)隨用
本書是一本注重實踐的書,書中有大量的篇幅用在了MATLAB解決具體的真實案例中。在群智能算法章節(jié)中通過列舉不同的函數(shù),采用不同的算法進行尋優(yōu)求解,讀者可以從這些實例中更加深刻地理解所講內(nèi)容。同時,可以對這些案例稍加修改,即可用于自己的項目或課題上去,從而實現(xiàn)問題的求解。
本書內(nèi)容及體系結(jié)構(gòu)
第1篇 MATALB常見算法應(yīng)用(第1~12章)
本篇介紹了MATLAB基礎(chǔ)知識引入,包括GUI界面開發(fā)、灰色預(yù)測、偏最小二乘、指數(shù)平滑、馬爾科夫鏈模型、層次分析法、模糊逼近、RBF網(wǎng)絡(luò)逼近和模糊綜合等案例。通過該類較為常用的算法引入,讀者可以應(yīng)用這些案例解決一些常見問題,如價格指數(shù)、評價模型、擬合回歸等模型。這些內(nèi)容適應(yīng)讀者的各種需求,可以為后續(xù)的群智能算法學(xué)習(xí)打下堅實的基礎(chǔ)。
第2篇 MATALB群智能算法應(yīng)用設(shè)計(第13~32章)
本篇涉及面較廣,列舉了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、PSO、SA、SOA和GA算法等。通過案例分析,結(jié)合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(guān)內(nèi)容。通過本篇內(nèi)容的學(xué)習(xí),也可以讓讀者對MATALB智能算法應(yīng)用向更加廣泛、更加具體和更多的應(yīng)用發(fā)展,讓讀者真正掌握算法核心,開發(fā)和設(shè)計出自己的可移植性代碼。
本書讀者對象
* MATALB算法初學(xué)者;
* MATLAB算法愛好者;
* MATLAB開發(fā)人員;
* MATLAB愛好者;
* MATALB相關(guān)從業(yè)人員;
* 剛?cè)肼毜某酢⒅屑壋绦騿T;
* 大中專院校的學(xué)生;
* 相關(guān)培訓(xùn)學(xué)校的學(xué)員。
本書作者
本書由余勝威主筆編寫。作者結(jié)合在西南交通大學(xué)學(xué)習(xí)期間掌握的各類算法及出于對MATLAB的愛好,通過參閱大量的相關(guān)資料,精心準(zhǔn)備,寫作了本書。感謝馬翠翠在此期間給予的幫助。其他參與編寫的人員有陳超、陳鍇、陳佩霞、陳銳、黎華、李鵬欽、李森、李奕輝、李玉莉、劉仲義、盧香清、魯木應(yīng)、馬向東、麥廷琮、米永剛、歐陽昉、綦彥臣、冉衛(wèi)華、宋永強、滕科平、王秀麗、王玉芹、魏瑩、魏宗壽、溫本利。
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(fā)郵件到bookservice2008@163.com,我們會及時答復(fù)。
編者
余勝威,畢業(yè)于西南交通大學(xué)。有6年MATLAB應(yīng)用經(jīng)驗,精通MATLAB算法開發(fā),對程序設(shè)計有獨到的見解。榮獲省級、國家級數(shù)學(xué)建模競賽一等獎4項、二等獎3項、優(yōu)秀獎1項,還獲得了編程和其他類競賽獎4項。已錄用論文3篇,參與項目10余個,并獨立編寫了4部MATLAB應(yīng)用領(lǐng)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(fā)等相關(guān)方面的研究。
第1篇 MATLAB常見算法應(yīng)用
第1章 MATLAB基礎(chǔ)知識
1.1 MATLAB簡介
1.2 矩陣的表示
1.3 圖形點線樣式
1.4 MATLAB自帶圖形集
1.4.1 平面與立體繪圖
1.4.2 復(fù)雜函數(shù)的三維繪圖
1.4.3 等高線繪制
1.4.4 MATLAB動畫
1.4.5 數(shù)據(jù)擬合
1.4.6 MATLAB圖像處理
1.5 本章小結(jié)
第2章 GUI應(yīng)用及數(shù)值分析 第1篇 MATLAB常見算法應(yīng)用
第1章 MATLAB基礎(chǔ)知識
1.1 MATLAB簡介
1.2 矩陣的表示
1.3 圖形點線樣式
1.4 MATLAB自帶圖形集
1.4.1 平面與立體繪圖
1.4.2 復(fù)雜函數(shù)的三維繪圖
1.4.3 等高線繪制
1.4.4 MATLAB動畫
1.4.5 數(shù)據(jù)擬合
1.4.6 MATLAB圖像處理
1.5 本章小結(jié)
第2章 GUI應(yīng)用及數(shù)值分析
2.1 GUI應(yīng)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(shè)置
2.2 設(shè)計可執(zhí)行函數(shù)文件
2.3 符號變量應(yīng)用求解
2.4 圖像盲區(qū)
2.5 正態(tài)分布
2.6 本章小結(jié)
第3章 MATLAB工程應(yīng)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(xiàn)
3.2 質(zhì)點系轉(zhuǎn)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(xiàn)
3.6 本章小結(jié)
第4章 GM應(yīng)用分析
4.1 數(shù)據(jù)歸一化處理
4.2 灰色關(guān)聯(lián)分析
4.2.1 灰色預(yù)測求解流程
4.2.2 灰色預(yù)測建模
4.3 食品價格灰色關(guān)聯(lián)分析
4.3.1 食品價格趨勢預(yù)測
4.3.2 食品價格分析
4.3.3 灰色關(guān)聯(lián)分析
4.4 本章小結(jié)
第5章 PLS應(yīng)用分析
5.1 偏最小二乘回歸
5.2 偏最小二乘快速計算方法
5.3 偏最小二乘數(shù)據(jù)分析
5.4 本章小結(jié)
第6章 ES應(yīng)用分析
6.1 時間序列的基本概念
6.2 非平穩(wěn)時間序列變動的影響因素與測定模型
6.3 時間序列的預(yù)測方法
6.3.1 季節(jié)變動分析
6.3.2 循環(huán)變動分析
6.4 食品價格分析
6.5 時間序列指數(shù)平滑預(yù)測法
6.5.1 一次指數(shù)平滑預(yù)測法
6.5.2 二次指數(shù)平滑預(yù)測法
6.5.3 三次指數(shù)平滑法
6.6 時間序列線性二次移動平均法預(yù)測法
6.7 本章小結(jié)
第7章 Markov應(yīng)用分析
7.1 問題背景
7.2 模型基本假設(shè)
7.3 食品價格趨勢預(yù)測
7.3.1 模型符號說明
7.3.2 模型建立與求解
7.3.3 結(jié)果分析
7.4 本章小結(jié)
第8章 AHP應(yīng)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(wù)質(zhì)量滿意度
8.3.1 模型基本假設(shè)
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 一致性檢驗
8.3.6 結(jié)果分析
8.4 本章小結(jié)
第9章 DWRR應(yīng)用分析
9.1 問題的背景
9.2 模型基本假設(shè)
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(biāo)的規(guī)范化處理
9.4.2 動態(tài)加權(quán)函數(shù)的確定
9.4.3 空氣質(zhì)量評價模型的建立
9.4.4 模型求解步驟
9.4.5 結(jié)果求解及分析
9.5 本章小結(jié)
第10章 模糊逼近算法
10.1 模糊控制理論
10.2 模糊系統(tǒng)的設(shè)計
10.3 模糊系統(tǒng)的逼近精度
10.4 模糊逼近仿真
10.5 本章小結(jié)
第11章 模糊RBF網(wǎng)絡(luò)
11.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11.1.1 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
11.1.2 RBF網(wǎng)絡(luò)的逼近
11.2 模糊RBF網(wǎng)絡(luò)
11.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
11.2.2 基于模糊RBF網(wǎng)絡(luò)的逼近算法
11.3 本章小結(jié)
第12章 基于FCEM的TRIZ評價
12.1 TRIZ創(chuàng)新方法原理
12.2 企業(yè)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)的構(gòu)建
12.3 企業(yè)創(chuàng)新能力的模糊綜合評價方法
12.4 企業(yè)創(chuàng)新能力綜合評價指標(biāo)排序結(jié)果分析
12.5 本章小結(jié)
第2篇 MATLAB群智能算法應(yīng)用設(shè)計
第13章 基于PSO的尋優(yōu)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(shù)極值求
13.3.1 一維函數(shù)全局最優(yōu)
13.3.2 經(jīng)典測試函數(shù)
13.3.3 無約束函數(shù)極值尋優(yōu)
13.3.4 有約束函數(shù)極值尋優(yōu)
13.3.5 有約束函數(shù)極值A(chǔ)PSO尋優(yōu)
13.4 本章小結(jié)
第14章 基于PSO的機構(gòu)優(yōu)化
14.1 微粒群優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀
14.1.1 微粒群優(yōu)化算法的改進研究
14.1.2 微粒群優(yōu)化算法的應(yīng)用研究
14.2 機構(gòu)優(yōu)化設(shè)計理論分析
14.3 平面連桿機構(gòu)的模型建立
14.4 利用復(fù)合形法進行設(shè)計
14.4.1 復(fù)合形法的算法流程
14.4.2 模型計算結(jié)果
14.5 利用約束隨機方向法進行設(shè)計
14.5.1 初始點的選擇
14.5.2 隨機方向法的算法流程
14.5.3 模型計算結(jié)果
14.6 利用優(yōu)化工具箱法進行設(shè)計
14.7 利用微粒群優(yōu)化算法進行設(shè)計
14.8 本章小結(jié)
第15章 基本PSO的改進策略
15.1 常用粒子群算法
15.1.1 基本PSO算法
15.1.2 基本PSO算法流程
……
【前言】
MATLAB作為一款科學(xué)計算軟件逐漸被廣大科研人員所接受。其強大的數(shù)據(jù)計算功能、圖像的可視化界面及代碼的可移植性受到了廣大高校師生及科研人員的認(rèn)可。借助MATLAB,能夠解決幾乎所有的工程問題。對于一個數(shù)據(jù)分析和計算方面的工作者和學(xué)習(xí)者,利用MATLAB工具是一個很好的選擇。
1.MATLAB簡介
Cleve Moler,MATLAB軟件的創(chuàng)始人,美國工程院院士,MathWorks董事長和首席數(shù)學(xué)家,《MATLAB數(shù)值計算》(英文書名:Numerical Computing with MATLAB)的 作者。
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件,用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境,主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。MATLAB和Mathematica、Maple并稱為三大數(shù)學(xué)軟件。在新的版本中也加入了對C、FORTRAN、C++和Java的支持。
2.MATALB算法應(yīng)用
目前市場上出版的書籍,大多數(shù)缺少理論背景分析,導(dǎo)致讀者面對自己的課題,不知道如何應(yīng)用。為了讓大家能夠結(jié)合理論,了解算法流程,真正掌握MATLAB算法分析,書中講解時結(jié)合了深受讀者歡迎的MATLAB案列應(yīng)用分析,真正做到了理論知識和實踐案例相結(jié)合,加深了對MATLAB算法應(yīng)用的理解。
本書所有案例均采用MATLAB進行設(shè)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(zhì),從而更好地應(yīng)用到其他案例中。本書以智能算法應(yīng)用為主線,以分析工程案例為輔助,做到了理論和算法相結(jié)合,詳解設(shè)計思路和設(shè)計步驟,向讀者展示了如何運用MATLAB進行算法開發(fā)和設(shè)計。
本書特色
1.提供“在線交流,有問必答”的網(wǎng)絡(luò)互動答疑服務(wù)
國內(nèi)最大的MATLAB&Simulink技術(shù)交流平臺——MATLAB中文論壇(www. iLoveMatlab.cn)聯(lián)合本書作者和編輯,一起為您提供與本書相關(guān)的問題解答和MATLAB技術(shù)支持服務(wù),讓您獲得最佳的閱讀體驗。具體參與方式請詳細(xì)閱讀本書封底的說明。
2.內(nèi)容講解不枯燥
本書結(jié)合相關(guān)理論和實踐案例,抽出和算法相關(guān)的理論作為支撐,通過求解流程以及算法迭代過程,讓讀者容易理解并且掌握。書中的案例很多是讀者經(jīng)常碰到的例子,讀起來不枯燥。
3.內(nèi)容豐富,覆蓋面廣
本書內(nèi)容涵蓋了常見智能算法的應(yīng)用,包括BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、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(yù)測、優(yōu)化和TSP問題,書中采用了不同的算法進行設(shè)計。讀者通過閱讀本書,也可以開發(fā)出適用于自己的程序。
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,更好地熟悉和了解MATLAB的編程思路,然后逐步進入群智能算法,通過簡單算法運用和算法改進策略,以及算法混合使用,逐步引導(dǎo)讀者認(rèn)識和掌握群智能算法的思想。
5.真實案例,隨學(xué)隨用
本書是一本注重實踐的書,書中有大量的篇幅用在了MATLAB解決具體的真實案例中。在群智能算法章節(jié)中通過列舉不同的函數(shù),采用不同的算法進行尋優(yōu)求解,讀者可以從這些實例中更加深刻地理解所講內(nèi)容。同時,可以對這些案例稍加修改,即可用于自己的項目或課題上去,從而實現(xiàn)問題的求解。
本書內(nèi)容及體系結(jié)構(gòu)
第1篇 MATALB常見算法應(yīng)用(第1~12章)
本篇介紹了MATLAB基礎(chǔ)知識引入,包括GUI界面開發(fā)、灰色預(yù)測、偏最小二乘、指數(shù)平滑、馬爾科夫鏈模型、層次分析法、模糊逼近、RBF網(wǎng)絡(luò)逼近和模糊綜合等案例。通過該類較為常用的算法引入,讀者可以應(yīng)用這些案例解決一些常見問題,如價格指數(shù)、評價模型、擬合回歸等模型。這些內(nèi)容適應(yīng)讀者的各種需求,可以為后續(xù)的群智能算法學(xué)習(xí)打下堅實的基礎(chǔ)。
第2篇 MATALB群智能算法應(yīng)用設(shè)計(第13~32章)
本篇涉及面較廣,列舉了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、PSO、SA、SOA和GA算法等。通過案例分析,結(jié)合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(guān)內(nèi)容。通過本篇內(nèi)容的學(xué)習(xí),也可以讓讀者對MATALB智能算法應(yīng)用向更加廣泛、更加具體和更多的應(yīng)用發(fā)展,讓讀者真正掌握算法核心,開發(fā)和設(shè)計出自己的可移植性代碼。
本書讀者對象
* MATALB算法初學(xué)者;
* MATLAB算法愛好者;
* MATLAB開發(fā)人員;
* MATLAB愛好者;
* MATALB相關(guān)從業(yè)人員;
* 剛?cè)肼毜某酢⒅屑壋绦騿T;
* 大中專院校的學(xué)生;
* 相關(guān)培訓(xùn)學(xué)校的學(xué)員。
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編者