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MATLAB在数学建模中的方法与实践

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简介:
《MATLAB在数学建模中的方法与实践》一书深入浅出地介绍了如何利用MATLAB进行高效的数据分析和模型构建,是科研人员及工程技术人员学习和应用MATLAB的重要参考。 MATLAB数学建模方法与实践包含对应PDF文件及源码.m文件。

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  • MATLAB
    优质
    《MATLAB在数学建模中的方法与实践》一书深入浅出地介绍了如何利用MATLAB进行高效的数据分析和模型构建,是科研人员及工程技术人员学习和应用MATLAB的重要参考。 MATLAB数学建模方法与实践包含对应PDF文件及源码.m文件。
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    本课程深入探讨了MATLAB软件在解决复杂数学问题和进行科学计算中的作用,特别聚焦于其在数学建模及实验中的高效应用,旨在帮助学生掌握利用该工具进行数据分析、模拟仿真以及优化设计的能力。 本资源包括十四讲的MATLAB数学建模及数学实验课件(包含PPT和WORD文件),内容涵盖数学建模简介、MATLAB入门、MATLAB作图技术、线性规划、无约束优化问题、非线性规划方法、微分方程求解技巧,以及最短路径分析等。此外还包括行遍性问题探讨、数据统计描述与分析实践,并提供计算机模拟指导和回归分析实例。资源中还包含插值法及拟合技术的学习资料,更有实用的MATLAB频谱分析编程教程供读者参考学习。这是一份非常实用且全面的数学建模学习材料。
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    《MATLAB在数学建模中的算法全解》是一本全面解析如何利用MATLAB进行高效数学建模和算法实现的技术书籍。书中涵盖广泛的应用案例与深入浅出的讲解,旨在帮助读者掌握使用MATLAB解决复杂问题的能力。 《MATLAB下的数学建模算法大全》涵盖了各种主要算法的原理介绍及相应的实施例程,对数值计算、运筹优化等问题在MATLAB中的建模与求解提供了很大的帮助。
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    《SPSS中的数学建模方法》是一本介绍如何利用统计软件SPSS进行数据处理与分析、建立数学模型的实用指南。 **SPSS数学建模方法** SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款广泛应用于社会科学、市场研究、健康科学、教育研究等领域中的统计分析软件。它以其用户友好的界面及强大的数据分析能力,使得复杂的统计计算变得更加易懂和便捷。在进行数学建模时,SPSS提供了多种方法来帮助用户理解和解释数据,以下是一些关键知识点: 1. **数据分析**:SPSS的核心功能之一是数据分析,包括探索性数据分析(EDA)与推断性数据分析(IDA)。EDA用于发现数据集中的模式、趋势和异常现象,而IDA则基于样本数据对总体参数进行推断。 2. **拟合模型**:SPSS支持各种线性和非线性模型的拟合,如线性回归、逻辑回归、生存分析及非线性回归等。这些模型有助于我们理解自变量如何影响因变量,并进行预测。 3. **数据处理**:数据清洗、缺失值处理和变量转换是数据预处理的重要环节。SPSS提供了多种工具用于数据整理,包括缺失值分析、异常值检测、排序与筛选以及标准化及归一化等操作。 4. **描述性统计分析**:描述性统计分析涵盖频数分布、百分比、均值、标准差、中位数和四分位距等内容,有助于概括数据的基本特征。 5. **聚类分析**:通过将相似的数据点划分为不同的组或类别来揭示其内在结构。常用的方法包括K-means及层次聚类等技术。 6. **判别分析**:此方法旨在找出最佳的分类边界,并常用于预测新观察值所属的类别,如线性判别分析(LDA)和费舍尔判别分析(FDA)。 7. **回归分析**:包括线性回归、多元回归及逻辑回归等模型,用以研究两个或多个变量之间的关系并进行预测。 8. **相关性分析**:衡量不同变量间线性关联的强度与方向。常用的相关系数有皮尔逊和斯皮尔曼等级相关等。 9. **可靠性分析**:评估测量工具的一致性和稳定性,如Cronbachs α系数可用于评价量表内部一致性程度。 10. **权重函数的选择**:在特定分析中设置某些数据点的重要性。例如,在加权回归或平均值计算中应用权重功能来强调关键观测结果的影响。 11. **统计图表的绘制**:通过直方图、散点图和箱线图等可视化方法直观展示数据分布及关系特征,帮助用户更好地理解复杂的数据集结构。 12. **非参数检验**:适用于小样本或非正态分布情况下的假设检验。例如Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验可以用于比较不同组间的位置差异性而不依赖于特定的分布形态。 13. **主成分分析(PCA)**:一种降维技术,通过线性变换将原始变量转换为一组不相关的主成份。这种方法可以在减少数据复杂度的同时保留大部分信息量。 以上知识点涵盖了SPSS在数学建模中的主要应用领域,从前期的数据处理到后期的模型构建和结果解释提供了全面的支持工具集。深入理解和熟练运用这些方法有助于更有效地挖掘数据价值,并进行科学决策与预测分析。
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    《常用MATLAB算法在数学建模中的应用》一书聚焦于利用MATLAB软件解决各类数学建模问题,涵盖优化、统计分析及仿真模拟等实用算法,旨在帮助读者掌握运用MATLAB进行高效建模的技术。 这段文字介绍了多种算法的实现代码:GA-BP算法、K-NN分类器、Q学算法、RLS算法、基于罚函数的粒子群算法(用于非线性动态权重系数w优化)、分形盒算法、Dijkstra算法、基于GA算法的函数拟合以及prim最小树生成算法。此外,还包含了蚁群aco优化算法、引力搜索优化算法和细菌觅食优化算法。所有代码均为作者亲自编写,并愿意与他人分享。
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    该文档收录了张思明老师自1998年以来,在中学数学建模教学领域的实践经验及理论探索成果,为教师提供了宝贵的参考和启示。 1998年张思明的《中学数学建模教学的实践与探索》.rar