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包含数学建模、Matlab智能算法以及代码示例的压缩包。

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简介:
Matlab提供了多种算法的现成代码,这些代码可以直接应用,并且还包含相应的PDF文档进行详细讲解。该资源涵盖了数学建模竞赛中可能使用的所有智能算法,例如遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法、模拟退火算法、神经网络以及支持向量机等。

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客服
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  • Tensor_CS:完整MATLAB感知
    优质
    Tensor_CS提供了一套全面的MATLAB实现代码,专注于压缩感知领域的研究与应用开发。该资源包含了多种先进的压缩感知算法及其详细注释,便于学术交流和实践操作。 Tensor_CS是一种压缩感知算法,并包含完整的MATLAB代码。
  • MATLAB编程实30个案).zip
    优质
    本书《数学建模智能算法与MATLAB编程实例》提供了涵盖广泛主题的30个实际案例,深入浅出地讲解了如何运用MATLAB进行高效的数学建模及智能算法实现。 《30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码》涵盖了数学建模常用的各类算法,包括遗传算法、粒子群算法、神经网络以及聚类算法等多种方法的MATLAB实现代码。
  • 清风课件
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    本资源包含多份清风老师的数学建模课程PPT,内容涵盖各类模型讲解与实战案例分析,适合参赛选手及数学爱好者深入学习。 清风数学建模课件包含17讲算法PPT和代码,非常适合经验较少但希望参加数学建模比赛的同学学习使用。
  • TMSBL完整感知MATLAB
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    这段资料提供了一个全面的MATLAB程序包,专门用于执行基于压缩感知理论的任务。其中包括实现信号恢复所需的所有关键算法和函数。对于希望在实践中探索这一尖端技术的研究人员或工程师而言,它是一个宝贵的资源。 TMSBL_code(压缩感知代码,包含完整的MATLAB代码)。
  • 30种MATLAB编程实.zip
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    《30种数学建模智能算法与MATLAB编程实例》是一本涵盖了广泛智能算法及其在MATLAB环境中实现的实用指南。书中通过丰富的示例深入浅出地讲解了如何运用这些方法解决实际问题,适合学习和研究数学建模的学生及专业人士参考使用。 本书包含30个数学建模智能算法及其MATLAB程序代码: - 第10章:基于粒子群算法的多目标搜索算法。 - 第11章:基于多层编码遗传算法的车间调度算法。 - 第12章:免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用。 - 第13章:粒子群优化算法的寻优方法。 - 第14章:利用粒子群算法进行PID控制器的优化设计。 - 第15章:基于混合粒子群算法的TSP搜索策略。 - 第16章:动态环境下的动态粒子群寻优技术。 - 第17章:借助PSO工具箱实现函数优化方法。 - 第18章:鱼群算法在函数求解中的应用。 - 第19章:基于模拟退火算法的TSP解决方案。 - 第20章:遗传和模拟退火混合算法用于聚类分析。 - 第21章:介绍并演示了模拟退火工具箱的应用场景。 - 第22章:利用蚁群优化方法解决旅行商问题(TSP)。 - 第23章:基于蚁群策略的二维路径规划技术。 - 第24章:采用蚁群算法进行三维空间中的路径设计。 - 第25章:使用有导师学习神经网络预测汽油辛烷值,该过程依赖于近红外光谱数据。 - 第26至第27章节未具体提及内容细节。 - 第28章:支持向量机分类技术应用于乳腺癌诊断的研究中,基于对乳腺组织电阻抗特性的分析结果。 - 第29章:运用支持向量机回归模型预测混凝土的抗压强度值。 - 第30章至第4章节未详细列出具体内容或标题信息,但涉及遗传算法和非线性规划在函数优化中的应用、BP神经网络与遗传算法结合的方法以及一些特定问题如TSP等问题的应用实例(例如sa_tsp)等主题。 最后一部分介绍了极限学习机的回归拟合及分类技术。
  • MATLAB集合在应用(现成使用说明).zip
    优质
    本资源提供了一系列用于数学建模的MATLAB智能算法集合,包括遗传算法、粒子群优化等,并附有详细使用教程和现成代码。适合初学者快速上手实践。 Matlab实现的各种算法现成的代码可以直接使用,并附有pdf讲解。这些资源包含了数学建模比赛中可能用到的所有智能算法:遗传算法、蚁群算法、粒子群优化、模拟退火、神经网络和支持向量机等。
  • LZW与解解析
    优质
    本文章深入剖析了LZW(Lempel-Ziv-Welch)数据压缩算法的工作原理,并提供了详细的代码实现示例。适合对数据压缩技术感兴趣的读者学习参考。 LZW压缩(解压缩)算法详解及源码,非常实用。
  • 30种MATLAB
    优质
    本书详细介绍了应用于各类问题解决的30种经典数学建模算法,并提供了相应的MATLAB实现代码,旨在帮助读者快速掌握实用模型与编程技巧。 可以直接运行使用多种算法,包括模拟退火、遗传算法、蚁群算法、神经网络、粒子群算法、支持向量机和极限学习机等等。
  • MATLAB
    优质
    本资源提供一系列在MATLAB环境中实现的经典数学建模算法源代码,涵盖优化、统计和机器学习等多个领域,适用于科研及工程实践。 MATLAB绘图函数汇总包括以下内容: 1. 基本绘图:figure、plot、plot3、loglog。 2. 图形操作与定制: - hold: 在图形窗口中保留当前图形。 - LineSpec (Line Specification): 创建线条对象的规格字符串语法,用于定义线条样式、颜色和标记点等属性。 - subplot: 在窗口的平铺位置创建坐标轴绘图工具。 3. 特殊类型的图表: - errorbar:沿曲线绘制误差条 - polar:极坐标图 - semilogx, semilogy:半对数坐标图(X或Y轴为对数刻度) 4. 图形窗口及交互操作: - figurepalette: 显示或隐藏图形窗口的调色板。 - pan: 通过鼠标移动图像来多方向浏览。 - plotbrowser: 显示或隐藏窗口中的图形浏览器,用于浏览图形数据和属性。 - plotedit:提供一个交互式编辑器以标注和修改图中的元素 - propertyeditor: 属性编辑器的显示与隐藏功能,可直接操作对象属性进行更改。 5. 图形注释及标签: - annotation, clabel, datetick, gtext, legend, rectangle: 创建各种图形注释、添加文本和数据光标模式等。 6. 其他工具: - plottools: 显示或隐藏图形工具,提供额外的绘图功能 - rotate3d:使用鼠标旋转三维视图以不同角度查看对象。 7. 图形缩放与浏览: - zoom: 放大、缩小或者按比例调整图像大小。 此外还有一些特定于坐标轴边界的函数如title用于为当前坐标轴添加标题等。
  • 详解MATLAB
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    本书详细解析了各类数学建模中的核心算法,并提供丰富的MATLAB编程实例与源码,旨在帮助读者深入理解并应用这些算法解决实际问题。 在数学建模过程中,我们运用各种数学工具来解析并解决现实世界的问题。这需要对问题进行抽象化处理、构建合适的数学模型,并使用不同的算法求解这些模型。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境,在此领域中被广泛采用,因为它支持矩阵运算、可视化功能以及内置的大量数学函数,使得建立与验证模型变得相对简单。 理解数学建模的基本过程是至关重要的。这个过程通常包括以下几个步骤: 1. 定义问题:明确问题背景,并识别关键变量和约束条件。 2. 建立模型:选择适当的数学工具(如微积分、线性代数、概率统计等)建立数学模型,这可能是微分方程、优化问题或图论模型等等。 3. 求解模型:根据所建模的特性,挑选合适的算法进行求解。例如数值方法、动态规划或者遗传算法。 4. 分析结果:对计算出的结果进行分析判断其是否符合实际情况,并据此调整模型或参数。 5. 验证模型的有效性和准确性:通过对比实验数据来验证。 MATLAB在数学建模中的应用非常广泛,包括但不限于以下几个方面: 1. 数值计算:提供了丰富的内置函数如ode45用于解微分方程、lu分解求线性代数问题的解以及最小二乘拟合等。 2. 符号计算:对于需要精确解析的情况,MATLAB符号工具箱支持进行导数和积分运算等功能。 3. 数据可视化:强大的绘图能力可以绘制二维或三维图形以展示模型结果帮助理解问题本质。 4. 优化功能:通过梯度下降法、牛顿法等众多算法来解决最优化任务。 5. 系统仿真:SIMULINK模块适用于连续和离散时间系统的建模。 文档《数学建模算法与程序详解》中可能包含详尽的算法解释及MATLAB实现代码示例,覆盖从基础线性规划到复杂非线性优化、随机过程模拟等内容。而“数学建模算法大全”则是一个全面参考书目,列举了多种常见于该领域的算法及其应用场景。“算法大全”的内容则更加广泛,囊括排序搜索等各类领域内的经典方法,在建模过程中可以作为解决子问题的依据。 掌握这些知识将有助于提升你在面对具体任务时的问题解决能力,并能更有效地利用MATLAB进行模型求解和验证工作,从而更好地应用理论于实践。