수학적 모델링에 MATLAB을 적용한 카탈로그

이전 방법의 추론

1장 기존 데이터 모델링 방법의 Matlab 구현

1.1 데이터 읽기 및 읽기

1.2 데이터 피팅 방법

1.3 데이터 피팅 적용 예

1.4 데이터 시각화

2장 Matlab 계획 문제 해결

2.1 선형 프로그래밍

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2.2 비선형 계획법

2.3 정수 계획법

3장 그레이 예측과 Matlab 구현

3.1 그레이 예측에 대한 기본 지식

3.2 회색 예측을 위한 Matlab 프로그램

3.3 회색 예측의 응용 예

4장 유전 알고리즘 및 MATLAB 구현

4.1 유전 알고리즘의 기본 원리

4.1.1 인공 지능 알고리즘 개요

4.1.2 유전 알고리즘의 생물학적 기초

4.1.3 유전 알고리즘 구현 단계

4.1.4 유전 알고리즘의 확장

4.2 유전 알고리즘 MATLAB 프로그래밍

4.2.1 프로그래밍 과정 및 매개변수 선택

4.2.2 MATLAB 유전 알고리즘 도구 상자

4.3 유전 알고리즘 적용 사례

4.3.1 사례 1 비제약 목적 함수 최대 유전 알고리즘 풀이 전략

4.3 .2 사례 2 다중 제약 조건 비선형 풀이 CUMCM의 프로그래밍 문제

5장 Particle Swarm 알고리즘 및 MATLAB 구현

5.1 PSO 알고리즘 관련 지식

5.1.1 PSO 알고리즘 첫 소개

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5.1.2 PSO 알고리즘의 기본 이론

5.1.3 PSO 알고리즘의 제한된 최적화

5.1.4 PSO 알고리즘의 장점과 단점

5.2 PSO 알고리즘 프로그래밍

5.2.1 프로그래밍 프로세스

5.2.2 PSO 알고리즘의 매개변수 선택

5.2.3 PSO 알고리즘 MATLAB 소스 프로그램 예

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5.3 PSO 알고리즘과 BP 알고리즘을 기반으로 신경망 훈련에 적용 사례

5.3.1 네트워크 성능을 평가하는 방법

5.3.2 BP가 필요한 원리 알고리즘은 극값을 검색할 수 있습니다

5.3.3 PSO-BP 신경망 설계 지침

5.3.4 PSO 알고리즘은 신경망 구조를 최적화합니다

5.3.5 PSO-BP 신경망 구현

6장 시뮬레이션된 어닐링 알고리즘 및 Matlab 구현

6.1 알고리즘 기본 이론

6.1.1 알고리즘 개요

6.1.2 기본 개념

6.1.3 기타 매개변수에 대한 설명

6.1.4 알고리즘의 기본 단계

6.1 . 5 몇 가지 설명

6.2 Matlab 알고리즘 구현

6.2.1 알고리즘 설계 단계

6.2.2 일반적인 프로그램 구조

6.3 적용 사례: 배낭 문제 해결

9.3.1 문제 설명

9.3.2 문제 해결

6.4 모의 어닐링 패키지 소개 ASA

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6.4.1 ASA 최적화 예시

6.4.2 ASA 컴파일

6.4.3 Matlab 버전 설치 및 사용 ASA

6.5 요약

6.6 심화 읽기

7장 인공 신경망 및 Matlab 구현

7.1 인공 신경망의 기본 이론

7.1.1 네트워크 모델 토폴로지

7.1.2 일반적으로 사용되는 여기 함수

7.1.3 일반적인 신경망 이론

7.1. 4 4층 방사형 기반 웨이블릿 신경망 구조 설계

7.2 BP 신경망 MATLAB Toolbox

7.2.1 BP 네트워크 생성 기능

7.2.2 뉴런 자극 기능

7.2.3 BP 네트워크 학습 기능

7.2 . 4 BP 네트워크 훈련 기능

7.2.5 성능 기능

7.3 신경망 구축 시 주의 사항

7.3.1 뉴런 노드 수

7.3.2 데이터 전처리 및 후처리

7.3.3 학습 속도 선택

7.4 적용 사례

7.4.1 기반 MATLAB 도구 컨테이너 도로 운송량 예측

7.4.2 MATLAB 소스 프로그램 기반 도로 운송량 예측

7.4.3 AIDS 치료를 위한 최적 철수 시간 결정

8장 웨이블릿 분석 및 MATLAB 구현

8.1 웨이블릿 분석의 기본 이론

8.1.1 푸리에 변환의 한계

8.1.2 텔레스코픽 번역 및 웨이블릿 변환

8.1.3 웨이블릿 변환 및 다중 규모 분석 소개

8.1.4 웨이블릿 창 함수의 적응형 분석

8.1.5 압축 꿈과 다중 스케일 웨이블릿 분석 스케일 분해

8.2 웨이블릿 분석 MATLAB 프로그래밍

8.2.1 웨이블릿 분석 툴박스 기능 지침

8.2.2 종합 사례 웨이블릿 분석 프로그래밍

8.3 웨이블릿 분석 적용 사례

8.3.1 사례 1: 토폴로지 융합을 사용한 웨이블릿 신경망

8.3.2 사례 2: 이미지 디지털 워터마크 혈관 재건에 의해 유도된

9장 컴퓨터 가상화와 MATLAB 구현

9.1 컴퓨터 가상화에 대한 기본 지식

9.1.1 3G에서 MATLAB 가상화에 대해 이야기하기 모바일 인터넷 프로토콜 W-CDMA

9.1.2 컴퓨터 가상화 및 수학적 모델링

9.1.3 수치 시뮬레이션 및 경제적 이익 게임

9.2 수치 시뮬레이션 MATLAB 프로그래밍

9.2.1 미분방정식 시뮬레이션

9.2.2 확률 분포에 따른 확률론적 시뮬레이션

9.2.3 몬테카를로 시뮬레이션

9.3 동적 시뮬레이션 MATLAB 프로그래밍

9.2.1 MATLAB 오디오 처리

9.2.2 MATLAB의 6가지 일반적인 애니메이션 형식

9.4 적용 사례 4차원 수질 모델

9.3.1 예시 제안

9.3.2 인용 분석

9.3.3 4차원 수질 모델 준비

9.3.4 조건부 가정 및 기호 관례

9.3 .5 4차원 수질 모델 구축

9.3.6 모델 솔루션

9.3.7 컴퓨터 시뮬레이션 시나리오

다음 장 실제 질문 연습

10장 복권의 수학(CUMCM2002B)

10.1 질문 제기

10.2 질문 모델 설정 2

10.2.1 모델 가정 및 기호 설명

10.2.2 모델 준비

10.2.3 모델 확립

10.3 모델 솔루션

10.3.1 솔루션 아이디어

10.3.2 Matlab 프로그램

13.3.3 프로그램 결과

10.4 기술 의견

11장 노천 광산 트럭 스케줄링 문제(CUMCM2003B )

11.1 질문 제기

11.2 기본 가정 및 기호 설명

11.2.1 기본 가정

11.2.2 기호 설명

11.3 문제 분석 및 모델 준비

11.4 원칙 1 수학적 모델 수립 및 해결(모델 1)

11.4.1 모델의 확립

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11.4.2 모델의 해결

11.5 원리 2 수학적 모델의 확립과 해결(모델 2)< /피>

11.6 기술적 논평

12장 올림픽 비즈니스 지구 계획 문제(CUMCM2004A)

12.1 문제 설명

12.2 기본 가정, 명사 규칙 및 기호 설명

12.2.1 기본 가정

12.2.2 기호 설명

12.2.3 명사 규칙

12.3 문제 분석 및 모델 준비

12.3.1 기본 아이디어

12.3.2 기본 수학적 표현의 구성

12.4 MS 아울렛 수학적 모델의 구축 및 솔루션

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12.4.1 모델 확립

12.4.2 모델 해결

12.5 MS 배출구 설정을 위한 이론적 시스템 확립

12.6 상권 배치 계획의 수학적 모델

12.6.1 모델 설정

12.6.2 모델 솔루션

12.7 평가 및 사용 지침 모델

13.1 질문 제기

13.2 모델 구성

13.2.1 기본 가정

13.2. 2 기호 관례

13.2 모델 확립

13.2.1 모델 1의 타원 궤도에 대한 측정 및 제어 스테이션 설정

13.2.2 측정 모델 2의 원형 궤도에 대한 제어 스테이션 설정

13.3 모델의 솔루션 및 결과

13.4 우주선 측정 및 제어 시스템 시뮬레이션

13.4.1 시뮬레이션 아이디어 및 단계

13.4.2 시뮬레이션 프로그램 및 결과

13.5 모델에 대한 논의

13.6 기술적 의견

14장 리소스 출판사의 할당 문제(CUMCM2006A)

14.1 반복되는 문제 설명

14.2 기호 설명 및 기본 가정

14.2.1 기본 기호 설명

14.2.2 기본 가정

14.3 문제 분석 및 모델 준비

14.3.1 각 분야(부문)의 내부 ISBN 수 할당

14.3.2 할당된 ISBN을 기준으로 판매량 계산

14.3.3 인적 자원의 제약

14.3.4 시장 점유율을 기준으로 강력한 제품 결정

14.3.5 체중 만족도, 평가 기능 및 잠재적 이점 가치

14.4 계획 모델 수립

14.4.1 목적 함수 결정

14.4.2 제약 조건 마이닝

14.4.3 계획 모델

14.5 모델 해결

14.5.1 MATLAB과 함께 제공되는 최적화 도구 상자를 직접 사용하여 해결

14.5.2 계획 문제를 해결하기 위한 유전 알고리즘

14.5 .3 모든 과정에 할당된 도서 번호 결정

14.6 기술 의견

제15장 도시 물 공급 전망(Electrician Cup 2007B)

15.1 문제 재기술

15.2 모델 수립 및 해결

15.2.1 가정 모델

15.2.2 기호 관례

15.2.3 문제 분석

15.3 모델 1 도시 계획 물 공급에 대한 회색 예측

15.3.1 문제의 웨이블릿 분석

15.3.2 회색 예측의 확립 및 구현

15.4 모델 2 두 수처리장에 대한 계획된 물 공급에 대한 회색 예측

15.5 모델 3 개선된 4계층 히든 노드 합성 BP 신경망 모델

15.5.1 BP 신경망 네트워크 구축

15.5.2 Matlab 구현 프로그램

1

5.5.3 모델의 결과

15.6 모델 테스트

15.7 모델의 장점과 단점

15.8 기술에 대한 의견

부착 수학적 모델링 참여 경험

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