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[MATLAB数学建模][李昕][课程资料]+[数据与代码]

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简介:
本资源包由李昕提供,专为学习MATLAB数学建模设计,包含详尽课程资料、实用案例分析及配套数据和源代码,助力掌握高效数值计算与模拟技巧。 《MATLAB数学建模》是2017年12月由清华大学出版社出版的一本书籍,作者为李昕。此书作为MATLAB数学建模应用系列书籍的一部分,基于MATLAB R2016a软件版本编写而成,涵盖了多种数学建模问题的求解方法,并提供了解决数学实验和数学建模的有效工具。 全书共分十八章,分为前后两大部分:前半部分(第一章至第十章)从基础开始介绍MATLAB及数学建模的基础知识,详细讲解了MATLAB编程设计、常用函数、数学规划模型、智能优化算法等;后半部分(第十一章至第十八章),则通过水质评价与预测、投资收益与风险评估等问题的实例来展示如何使用MATLAB解决实际问题,并深入探讨各种建模背后的数学原理和求解策略。 此外,书中还附有MATLAB基础命令介绍作为补充资料,帮助读者更好地掌握该软件的应用技巧。

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  • [MATLAB][][]+[]
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    本资源包由李昕提供,专为学习MATLAB数学建模设计,包含详尽课程资料、实用案例分析及配套数据和源代码,助力掌握高效数值计算与模拟技巧。 《MATLAB数学建模》是2017年12月由清华大学出版社出版的一本书籍,作者为李昕。此书作为MATLAB数学建模应用系列书籍的一部分,基于MATLAB R2016a软件版本编写而成,涵盖了多种数学建模问题的求解方法,并提供了解决数学实验和数学建模的有效工具。 全书共分十八章,分为前后两大部分:前半部分(第一章至第十章)从基础开始介绍MATLAB及数学建模的基础知识,详细讲解了MATLAB编程设计、常用函数、数学规划模型、智能优化算法等;后半部分(第十一章至第十八章),则通过水质评价与预测、投资收益与风险评估等问题的实例来展示如何使用MATLAB解决实际问题,并深入探讨各种建模背后的数学原理和求解策略。 此外,书中还附有MATLAB基础命令介绍作为补充资料,帮助读者更好地掌握该软件的应用技巧。
  • 件.zip
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    本资料包包含一系列针对数学建模课程的教学资源和课件,旨在帮助学生掌握建立数学模型的方法与技巧,并应用于解决实际问题。 《数学建模资料课件.zip》是一份包含丰富数学建模知识的压缩包,适合对数学建模感兴趣的学者和学生使用。这份1G的资源集合涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面,旨在帮助学习者深入理解和掌握数学建模的核心技巧。 压缩包中的“CAJViewer 7.2.self.exe”是一款阅读和编辑CAJ格式文件的软件,通常用于查阅学术期刊文献,在进行数学建模研究时查找相关资料十分有用。 接下来是两个PPT文件,“2017河南大学数学建模暑期培训-案例分析.ppt”和“2017河南大学数学建模暑期培训-论文写作.ppt”。这些课件源自2017年河南大学的数学建模暑期培训,内容包括实际案例分析、讲解如何将数学方法应用于解决实际问题以及撰写高质量的数学建模论文。 压缩包中还包含“8.5-8.6多元统计”部分资料,涉及多元统计分析技术如多元线性回归、主成分分析和判别分析等。这些方法有助于从多角度理解数据并建立更复杂的模型。 此外,“微分方程的MATLAB程序”这部分可能包含了使用MATLAB编程求解微分方程的方法。MATLAB是数学建模中常用的科学计算软件,能高效地处理数学问题,尤其是微分方程的数值解法。 “7.23 24 徐梅插值与拟合”部分涉及数据插值和拟合技术如拉格朗日插值、牛顿插值、样条插值以及最小二乘法拟合等。这些方法在处理离散数据时建立连续模型中非常关键。 “7.21.22MATLAB基础知识高志峰老师”部分可能是关于MATLAB的基础教程,教授如何使用MATLAB进行基本操作和编程建模。 压缩包还包括“8.4.5 python课程 张磊老师”,这部分可能涉及Python编程的课程。Python是另一种广泛用于数学建模的语言,其简洁的语法和丰富的库使得数据处理和模型构建更为便捷。 此外,“7.30-31-随机优化算法-邹广安老师”部分涵盖了一些随机优化算法如遗传算法、模拟退火算法以及粒子群优化等。这些方法在解决复杂优化问题时非常有效。 “7.28-29-运筹学-王涛老师”可能涉及运筹学的基本理论和应用,这是数学建模的重要分支,通过优化方法解决实际决策问题。 这个压缩包提供了一个全面的数学建模学习路径,从基础的MATLAB和Python编程到统计分析、微分方程求解、插值拟合技术以及随机优化算法等覆盖了数学建模过程中的各个环节。这对于提升数学建模能力具有极大的价值。
  • MATLAB算法合集
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    本资料合集汇集了多种基于MATLAB实现的数学建模常用算法源代码,涵盖优化、统计、模拟等多个领域,旨在为参赛者和学习者提供便捷高效的编程参考。 代码内容包括但不限于以下三十多种: 1. 神经网络图像分类代码(可直接运行) 2. 图论算法软件 3. 小波神经网络预测代码 4. 隐马尔可夫模型预测代码 5. 元胞自动机代码(可直接运行) 6. Dijkstra算法找最短路径的程序 7. Floyd算法求最小距离的代数实现 8. GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测 9. K-means聚类算法代码 10. RBF神经网络做回归预测代码 11. SVM分类器代码 12. Topsis多属性决策综合评价方法程序 13. 层次分析法(AHP)的实现 14. 插值与拟合技术应用实例 15. 多目标规划问题的MATLAB编程解决方案 16. 二次指数平滑及其时间序列预测代码 17. 规划模型相关程序设计 18. 灰色关联分析方法的应用案例 19. 灰色预测算法实现及应用实例 20. 回归预测的MATLAB编程实践 21. 聚类分析技术及其应用代码 22. 蒙特卡洛模拟算法程序设计 23. 排队论模型的应用案例 24. 三次指数平滑及其时间序列预测实现 25. 神经网络分类和回归问题的直接运行代码 26. 时间序列分析中的ARIMA模型应用实例 27. 隐马尔可夫模型预测程序开发 28. 智能算法之粒子群优化(PSO)方法编程实现 29. 模拟退火算法的应用及MATLAB实现案例 30. 基于遗传算法的智能搜索问题求解代码 31. 主成分分析(PCA)技术应用实例 32. 主成分分析降维工具箱调用示例
  • 清风.zip
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    本资料集为《清风数学建模课程》配套资源,涵盖各类竞赛必备知识、经典案例解析与实战技巧,旨在帮助学习者掌握数学建模技能,提升参赛竞争力。 国赛美赛数学建模学习资料包括matlab程序和讲解课件。
  • 【ML】宏毅机器.zip
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    该资源包含李宏毅教授机器学习课程的详细讲义、习题解答及编程实践代码,适合深入学习机器学习理论和应用的学生或研究人员使用。 机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能领域的一种科学技术方法,使计算机系统能够从数据中自动获取知识并改进自身性能而无需明确编程指导。在这一过程中,算法通过识别和提取数据中的模式来建立模型,这些模型可用于预测、分类、聚类等任务。 主要的机器学习类型包括监督学习、无监督学习及半监督学习。监督学习使用带有标签的数据集进行训练,并对未知数据做出预测;例如,在垃圾邮件检测中判断一封新收到的邮件是否为垃圾邮件。在没有标签的情况下,无监督学习则通过探索数据本身的特性来发现隐藏模式或结构,如将用户分为不同的群体以实现客户细分等任务。半监督学习则是介于两者之间的一种方法,它利用部分有标签的数据和部分未标记的数据进行训练。 机器学习算法种类繁多,包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN) 以及神经网络与深度学习技术等。随着计算能力的增强及大数据时代的到来,机器学习在图像识别、语音识别、自然语言处理和金融风险管理等领域显示出了巨大潜力。 此外,机器学习的发展受到了统计学、逼近论、凸优化及概率理论等多种数学和计算机科学领域的推动,并不断激发新的算法和技术框架创新。然而,在现代深度学习模型中,其内部的工作机制往往难以完全解析,因此常被称作“黑箱”决策过程,这也是当前研究的重要挑战之一。
  • 源(经典Matlab).zip
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    本资料包包含经典数学模型及其在MATLAB中的实现代码,适用于学习和应用数学建模技术的学生及研究人员。 最近在准备数学建模国赛,我整理了一些资料分享给大家。去年我们队伍通过学习这些资料,在比赛中取得了不错的成绩。希望大家能够利用好这些资源,并且在今年的竞赛中取得优异的成绩。
  • 库网站.rar
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    该资料为数学建模相关数据库网站合集,包含竞赛题目、论文、数据及各类资源链接,旨在帮助学习者和研究者提高建模技能。 适合参加美国数学竞赛的同学可以参考这份资料。文档包含了来自世界各地各领域的数据来源网站的汇总,方便参赛者在比赛期间快速查询所需数据。此外,这些资源同样适用于平时的学习和科研工作。
  • 结构.zip
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    本资源包包含了全面的数据结构课程相关代码和学习资料,适合编程初学者及希望深入理解数据结构原理和技术细节的进阶用户。 数据结构是计算机科学中的核心课程之一,它研究如何在计算机系统内高效地组织和管理数据以支持快速检索、存储及操作的需求。此文件“数据结构课程代码部分.zip”包含了与该学科相关的编程练习内容,有助于加深对理论知识的理解。 学习过程中将会涉及到以下重要概念: 1. **数组**:一种基本的数据储存方式,用于存放类型一致的元素集合。它允许通过索引以固定时间复杂度O(1)来访问各个位置上的数据项。 2. **链表**:采用指针链接各节点的方式形成线性结构,每个节点包含实际数据以及指向下一个或前一个(对于双向链表)节点的位置信息。常见的类型包括单向、双方向和循环形式的链表;相比数组而言,在进行插入或者删除操作时更具有灵活性,不过随机访问效率较低。 3. **栈**:遵循后进先出原则的一种数据组织方式,适用于实现递归算法、函数调用跟踪及表达式解析等功能。主要的操作包括push(添加元素)和pop(移除顶部元素)等方法。 4. **队列**:基于先进先出规则的数据结构设计,适合于任务调度、打印作业处理等领域应用。其核心操作涵盖enqueue(加入新项到尾部)与dequeue(从头部取出一项)。
  • 第一章 型的立.ppt
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    本章为数学建模学习资料的一部分,主要内容围绕如何构建有效的数学模型展开。通过实例分析,讲解了从实际问题抽象到数学语言描述的过程,旨在帮助学生掌握基本的数学建模技巧和方法。 第一章 建立数学模型.ppt 是一份关于数学建模学习的资料课件。
  • 司守奎算法(第二版含源).zip
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    本资料为《数学建模算法》课程第二版配套资源,包含详细教程与实用源代码,适用于学习和研究数学建模相关领域。 司守奎的数学建模算法课件(第二版)包含源程序。