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数学建模视频教程目录:
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├─8 数学建模层次分析法1 i `/ D- C; f) E$ `4 _3 }; S
│ 数模常规算法之层次分析法应用讲解.m
8 w7 B- C$ \- X3 L2 V│ 数模常规算法之层次分析法应用讲解.pptx
# `8 z2 a6 u, O5 ~' ^, T; g│
3 P; E' z- O4 O" W' _/ S b├─9 数学建模灰色预测算法
2 e* K! K. M) G1 z$ ]* S│ 美赛尖端培训之灰色预测模型及其应用.m
7 g; ^) A. }% V" S│ 美赛尖端培训之灰色预测模型及其应用.pptx
; [6 o2 Y. q } Q/ c1 A7 L! T│ 8 `- ^3 X3 d! j# ]) @
├─10 数学建模BP神经网络基本原理( a6 v3 l) b. s$ _( q
│ 神经网络基本原理.m
( C$ _$ z! I L│ 0 n5 n5 ` A: w- P
├─11 数学建模BP神经网络编程和案例分享# V7 V* b+ U3 F5 @) ]' g4 k C
│ 神经网络编程和案例分享.m
4 d, ~# C2 Y5 r' B│
$ h) H3 \" t |6 ? _6 A& i o├─12 数学建模BP神经网络神经网络基本应用领域% l4 a% X) T% M, i4 ]
│ 神经网络基本应用领域.m
7 T3 @! }: M: W│ : i+ Y. Z- {9 r$ p% L
├─13 数学建模聚类分析算法(一)
2 ~# r$ l, R3 |/ s' q│ 聚类分析上1.avi
- Z2 t! H% L0 r+ |│ 聚类分析上2.avi
. I4 m2 F; H2 L6 E1 m│ 聚类分析上3.avi2 ^! B: g. I& G% t) ~$ E
│ 聚类分析上4.avi: t9 r' p$ {1 U/ J9 D! Z% B
│ 五一数学建模论文.pdf
* d% y" w8 w1 A5 n6 X* x' F6 V│ 聚类分析及MATLAB实现(2018).ppt
# A7 R% z( P& T% f! S3 }! k* a│ s01.m( @: R* s' v; E0 o0 t
│ 2 m【Java自学网 www.javazx.com】. f5 L& O% h/ Y5 D
├─14 数学建模聚类分析算法(二)& j2 S5 |1 Q/ e. z
│ 聚类分析下1.avi
. K5 p0 M, Q2 J│ 聚类分析下2.avi1 r- W) \/ L% C5 a w
│ 聚类分析下3.avi% Q1 m' k9 h6 J1 v K2 _' l
│
+ N; N4 m) I& \$ i├─15 数模智能算法之粒子群算法(一)* a- H8 L6 K+ E G0 H1 X, K
│ 模智能算法之粒子群算法(上).wm- E! l5 K/ h3 k( ^" b# o r6 E
│
* K6 g! L. R3 N$ H/ t" ]├─16 数模智能算法之粒子群算法(二): S( N6 a, V; e' f j) a
│ 模智能算法之粒子群算法(下).wm
$ Q) t* c; D( `# C3 P) P│ 数模智能算法之粒子群优化算法.pptx
) D$ f& S l2 L) t' `* w9 _2 ^│ ! z/ D2 Z4 x! p# M! |" f
├─17 数学模型之时间序列分析- G4 G5 _% i; h
│ 时间序列.wm
5 e# I% q- X" F) r( P│ 时间序列讲解.docx! T& U6 S0 a! v
│ 7 h: N- Y# s* r' n4 }3 A
├─18 数学建模算法之主成分分析,
7 D# y+ [4 M7 s! B│ 主成分分析.wm
4 d' {" B# V* e│ 数学建模培训.docx
/ ` R( [/ P+ z│
f* i6 A) V, M0 D├─19 数学算法之支持向量机
) c. c- w% s. @9 [" @ {. J│ 支持向量机.wm
: m3 Y P' a) E' T│ 支持向量机.docx
2 Z0 E/ X4 W \& @& V8 Y# _ Z$ c│ s0401.m" e/ Y9 e7 i# j* s$ O" X, S: ]
│ 7 |$ l7 o5 d& @8 Z7 ~/ T% S
├─20 数学建模之数学软件EViews
+ Q8 F' t' `/ J& q│ EViews入门讲解及简单示例.wm
/ q( f) q" l! _# c8 f│ Eviews操作教程-完整版.doc0 B- C$ R# X4 {# H
│
! m2 z* a K& M) q- N" u) M# \" k├─21 美赛历年特点分析, y! t7 i; B% i* q
│ 美赛试题讲解.wm
6 L, X( [, R/ |! r, V) y│ m2 ]+ q* A& `, t" m# ~! g
│ 美赛试题解析与三大解题思路.pptx# @; z6 L- }$ x7 x# \" g- P5 ^9 E
│
6 \" s' A# }2 m$ F3 q├─22 数学建模算法之因子分析
% j- S) \4 F6 V. _0 H% ^& V6 j│ 因子分析.wm& B- D7 B5 K1 }/ l$ Q
│ 因子分析.pdf
$ b0 C6 u, e! z; g│ 3 J( P' ~1 P7 q1 h
├─23 数学建模算法之对应分析
) U" u. X1 f5 u1 s# x│ 对应分析1.wm( w9 E7 e$ s4 X- a1 y
│ 对应分析2.wm
' t) F; N4 v* n9 w$ V- B│ 对应分析3.wm7 T0 Z" n8 S u* C/ \
│ 对应分析.pdf
5 l8 Q9 ] z& ~ W# s. e5 i+ U$ D│
6 v6 P( z( @# q/ Q0 V1 t' z├─24 数学建模算法之典型相关分析
% Z) F' g1 v2 N* K│ 典型相关分析1.wm6 s" {) H! ^) ^
│ 典型相关分析2.wm
K/ ]% @5 F) L+ ^7 j$ C: o│ 典型相关分析3.wm1 `8 k6 l7 t/ O: O- L6 \1 t) f4 l
│ Untitled.m, z% a& E0 q, H1 q+ Z( x4 p* Y9 s
│ 典型相关分析.pdf5 g& F$ \* [1 R* P
│ , Q4 Z7 @' j4 e/ |
├─25 数学建模算法之多目标规划+ C5 m) G; _+ X5 i I
│ 多目标规划1.wm
* d0 p: H4 }. H│ 多目标规划2.wm
" \# p1 U8 F3 X2 g9 R; z/ n│ 多目标规划3.wm9 E. J5 _. M* M7 F5 S
│ 多目标规划.pdf
0 n s9 H& K+ d8 n! K) [│ 2 b5 w. B5 ^: r! W6 v$ J
├─26 数学建模算法之图像识别
# M5 r7 b- }( Q2 R│ 数字图像识别1.wm! @9 d6 c4 ~3 S; V
│ 数字图像识别2.wm# L8 q; K8 G4 F) d
│ 图像加密识别.docx6 q( ]( |. y, _% X" @, W4 ]9 L
│ 数字图像识别.pdf
: r* ]7 m8 X4 L) U% u. [- @│ pc1.JPG
7 b4 V6 C D* v7 e! s│ pc2.jpg
" f+ H6 [9 ?' n│ pc2.png
: M5 n8 z/ m- C b+ c- v. b3 l│ s01.m6 U* h* L3 M @0 }# C( \
│ s02.m# h# C- T7 i' o0 H5 m. i! E2 _0 e
│ s03.m
; J! n5 @5 e, ~ t9 b/ ?│ s04.m- x; j4 Z* `) e2 B' g
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2 S0 w; J7 Y C2 Z( W! m, e1 @, R├─27 数学建模算法之综合评价与决策(一)+ P9 A" V& f, F1 J [! t
│ 综合评价与决策方法1.wm% }: Y1 L2 h* f) V, b" S
│ 综合评价与决策方法2.wm3 k4 b7 i' Q/ p
│ 综合评价与决策方法3.wm: p" X+ K8 h9 \
│ data1201.txt' a9 t& [6 }+ |4 x
│ Topsis.m
9 y2 F& ~3 ~, K│ topsis2.m1 D0 ?+ p& d4 l# D' t7 |
│ xinxishang.m
/ D) R, s% ~* g│ 战斗机测评模型.docx
) u5 F; e0 z7 K│ 综合评价方法.docx
! Z8 N+ I. ~. ~5 x+ `1 A1 ~│
/ y1 R7 A8 {8 f; J4 |' i; c├─28 数学建模算法之综合评价与决策(二)
$ i2 }1 ~* d5 \! d│ 综合评价与决策方法4.wm
. j+ J$ y0 u8 p# \# n- R( `# f5 t% g│ 综合评价与决策方法5.wm. d: ]: T9 ~- h1 }9 G
│ 综合评价与决策方法6.wm
% Y* B, i" `( o& g" R% t& e1 m( P│ 层次分析法步骤及案例分析.ppt6 } b) O3 I, @# Y2 ]5 n. c
│ AHP.m: {1 ~" K4 h4 `8 i
│ weight.m
, I+ k/ [/ e1 {% I0 b1 _9 R│ 职员晋升问题.docx; Y+ A+ u( r: F, v/ P
│
' Y- M) A% d# ]4 r2 U5 X$ L├─29 小波变换分析与决策
' b- q$ H5 Y) ?" R- L0 R( b9 M) y│ 小波分析应用1.wm) U8 w- G0 o2 K* D
│ 小波分析应用2.wm7 K2 N' K: H! V* M
│ 小波分析应用3.wm
! p) f) L2 ~ [ t│ 小波分析.ppt+ N9 W5 v! U7 z; a
│ 小波分析与实例.ppt: E+ q l7 H9 y: M
│ 3 b2 A* H0 ^, Z2 V4 E
├─30 数学建模算法之综合预测方法2 `$ S- U8 [5 e5 p: j( X8 c( ^9 Y
│ 综合预测方法1.wm
) ~; m0 f- X9 J" a4 P$ t/ b│ 综合预测方法2.wm
H4 S% h2 O/ U1 ] R7 F9 e- m- c2 S│ 综合预测方法3.wm" f v" T+ [* x1 r: ~6 W
│ data1301.txt7 [; w$ [3 X) i
│ data1602.txt% z2 }; S. [1 X V/ E3 p, O
│ s1302.m; f% s4 \; H+ D( b
│ s1303.m
% O, V0 [, J* J" W; F│ USApeople.m! g. d6 S9 c* o [5 x
│ 美国人口增长模型.docx
( Z6 k" t& L$ {' N1 w$ a│ 预测方法.docx: o/ e$ @. o4 ^1 m
│ - }$ _& w4 b9 ]1 j" a! `1 M
└─31 数学建模算法之偏最小二乘回归分析
4 M- p% M1 ]; z1 D8 e1 R' \; c 偏最小二乘回归分析1.wm
' \$ W; B6 ]- P$ T, E* i 偏最小二乘回归分析2.wm
i# Q2 j- A H) O& P! \7 b 偏最小二乘回归分析3.wm
: L. f$ V# \7 ?2 q- ]/ Z 偏最小二乘回归分析.docx
5 F8 |3 E3 C7 B& e T4 x 偏最小二乘回归分析.ppt
/ v& v" l& J4 H+ _% A F data1101.txt
) X: I1 H# {7 A- H/ V data1102.txt
% I5 u9 s4 T, s3 S' b, q# s s00.m
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0 \4 t- V5 U1 \% U& ^/ o
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