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[java电子书] MATLAB优化算法案例分析与应用(基础篇+进 PDF 电子书 百度云 网盘下载

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    开心
    2018-4-8 22:14
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    [LV.1]初学乍练

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    发表于 2018-5-15 00:06:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    java自学网(www.javazx.com)-java论坛,java电子书推荐:《 MATLAB优化算法案例分析与应用(基础篇+进阶篇)(套装共2册)》6 f8 S0 X) p, \' m% b
    java电子书推荐理由:《MATLAB优化算法案例分析与应用》 MATLAB中文论坛鼎力支持,提供 在线交流,有问必答 网络互动答疑服务 详解34个工程应用案例、29个算法案例和34种算法应用 详解12种常用数据处理算法:灰色关联、偏zui小二乘回归、指数平滑、移动平均、马尔科夫链、层次分析、动态加权、模糊逼近、模糊综合评价、贝叶斯统计预测、数据包络分析和模糊聚类 详解4种常用神经网络处理算法:BP、RBF、Hopfield和SOM 详解6种生物智能算法:粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、人群搜索算法和人工免疫算法 《MATLAB优化算法案例分析与应用(进阶篇)》 MATLAB中文论坛鼎力支持,提供 在线交流,有问必答 网络互动答疑服务 详解10个工程应用案例、30个算法案例和40种算法应用 重点介绍了10种生物智能算法:粒子群算法、遗传
    / s4 |5 t$ @1 V) I  l8 k9 [

      z! K* g# W' t/ ?8 |+ i( Q' y作者:余胜威7 u- [3 K8 {4 i( r9 `
    出版社:清华大学出版社
    ! j" C# B. o$ M+ W出版时间:2017-01-01
    # \% Z5 U/ v8 m9 u3 O书籍价格:112.20元5 e9 j- V& `1 p# }, e; s
    $ v0 j7 y0 m- _/ f9 e& Q8 ~

    1 N  ^' p( H4 F0 ]+ v$ ^2 m- e1 c3 a  z. t  \4 O9 Y- S$ w
    ! K' f: J0 L9 u9 i% Q2 P$ Z6 V5 g
    java电子书目录:
    % \- B, U8 X) {" ~. H, G1 M《MATLAB优化算法案例分析与应用》
    8 F( z9 I8 n& u8 P- Q9 W第1篇 MATLAB常见算法应用
    5 ^. d2 J( X* N" {# Y( Z第1章 MATLAB基础知识$ y) z# a) A4 C. n2 [4 }
    1.1 MATLAB简介) Z. K) {; y) g& t4 f+ M# E( }: w4 B; W
    1.2 矩阵的表示
    5 @! t2 ^5 M$ G5 W5 _3 `1.3 图形点线样式, ]1 s! V- `9 |
    1.4 MATLAB自带图形集
    2 b! _/ U' H8 {& i1.4.1 平面与立体绘图! _, h4 J- E) c# q9 ^7 V( o
    1.4.2 复杂函数的三维绘图
    8 z, t1 X! t/ L. \1 n* m! I9 w1.4.3 等高线绘制
    # s$ c, a1 U! s/ A" l; X1.4.4 MATLAB动画% I3 A2 Y3 U+ S: L
    1.4.5 数据拟合+ e- H9 i; C1 ^$ W  m2 f) b% L3 k
    1.4.6 MATLAB图像处理3 t. L+ }0 [  t2 X, a5 `
    1.5 本章小结) |9 c1 j" y$ |% G1 o1 k% Y
    第2章 GUI应用及数值分析
    & W7 q. G! s+ y2.1 GUI应用分析
    ) Y% R; j$ ?6 w# X4 U/ j! T" q2.1.1 图像加载和存储, a1 {! i/ @5 B4 o/ {8 c& Q2 P8 t
    2.1.2 GUI图形显示. A% v3 \" [# o. p1 ^6 L
    2.1.3 可变GUI窗体设置# B; c1 e/ V! h" d7 a' }7 ~  ^
    2.2 设计可执行函数文件
    9 ?: i) k* L# R& w/ B2.3 符号变量应用求解
    ! I- _$ B7 c$ W9 K2.4 图像盲区9 @5 o) p8 b! ]0 Z1 V3 s) v
    2.5 正态分布
    1 p8 R8 O. Z) T! [3 V2.6 本章小结% i; R4 H! w: H5 Y+ ?5 V
    第3章 MATLAB工程应用实例- }" ]) s1 g* P( J' |) G8 S
    3.1 光的反射定理论证! s9 {  t7 o. w7 [# o- S. y6 D
    3.1.1 公式推算. b  Y4 `4 ]4 t9 W4 g$ D
    3.1.2 代码实现
    5 W2 q" x' b- x3.2 质点系转动惯量求解* U0 N  K8 e3 O& J. i( `- v
    3.3 储油罐的油量计算
    " y4 Q; ]' s" \* ~2 {3.4 香烟毒物摄入问题
    ' [+ {6 C9 B0 P1 \3.5 冰雹的下落速度" [- C, K# D. H8 {
    3.5.1 公式推算
    / w0 n# S5 k$ G; O3.5.2 代码实现( @4 N! h- y; j0 r, W
    3.6 本章小结0 O: {8 |' ?$ i5 U; e: B
    第4章 GM应用分析
    ! l# w4 d% t7 o1 j8 x" c4.1 数据归一化处理5 u6 ~3 {5 T* Z
    4.2 灰色关联分析0 d: O) s. o( Y! ^
    4.2.1 灰色预测求解流程6 Q6 _* C' s* G* g9 ?* R
    4.2.2 灰色预测建模+ S8 G/ X0 _9 Y$ G# O# \
    4.3 食品价格灰色关联分析& b1 Q  n5 n) x
    4.3.1 食品价格趋势预测" h6 k5 h1 j0 @( u5 l
    4.3.2 食品价格分析3 P0 k" o5 a. s' S; a" L6 a
    4.3.3 灰色关联分析1 ?  _6 ^" J( U* k; j
    4.4 本章小结; w5 Z" u9 n' Y' e
    第5章 PLS应用分析' p( I' [# D# R' g+ j
    5.1 偏最小二乘回归4 F1 N( `, W4 f
    5.2 偏最小二乘快速计算方法
    # L9 P; z* g3 H& G$ }0 z5.3 偏最小二乘数据分析  t* q) w/ X4 ~1 i1 G1 d2 r
    5.4 本章小结
    8 ~) @' w, _3 Z8 Q, \第6章 ES应用分析
    * e6 m4 ^# {6 o" y6.1 时间序列的基本概念1 K+ x8 |. R* ^+ {
    6.2 非平稳时间序列变动的影响因素与测定模型- a( l+ V9 |, o' l8 ?8 N! K8 K
    6.3 时间序列的预测方法
    2 V1 l. g9 f. d6.3.1 季节变动分析. {; f/ D4 h. r, E6 c7 Q8 T. G" z
    6.3.2 循环变动分析& }# W2 K4 Z) t7 U' O/ W7 H
    6.4 食品价格分析
    6 X+ I3 b, Z$ e3 W% x6.5 时间序列指数平滑预测法2 a% t( [  V9 R: y
    6.5.1 一次指数平滑预测法
    * `$ C) H, [- a6.5.2 二次指数平滑预测法0 p$ Z- K5 K2 J- D
    6.5.3 三次指数平滑法
    - z8 _" l3 C8 H: k  x6 T2 {6.6 时间序列线性二次移动平均法预测法1 u( a- P: c* \5 h4 S3 k
    6.7 本章小结  G6 V) |" Z) z- S: Y
    第7章 Markov应用分析
    3 |9 z  E4 @) X  p: R4 S7.1 问题背景
    6 g! y( i% \+ X. G- x$ a8 E+ x7.2 模型基本假设
      x5 c5 P+ T! H4 Z7.3 食品价格趋势预测* r. k0 A/ J+ J6 d0 g& l' K
    7.3.1 模型符号说明1 Y1 \$ j2 s! p+ c+ X
    7.3.2 模型建立与求解
    + s# q; G3 L0 |: E8 k. B3 U( d; u& [3 q7.3.3 结果分析
    : Y. L8 K! o, y" [9 t/ J' ?: y7.4 本章小结) Z. ?+ V. f6 s  O- z9 E" C7 P0 o
    第8章 AHP应用分析9 J& m7 K  o0 {9 x0 c7 c6 C+ u$ R
    8.1 层次分析法6 ]9 H% J0 N0 B* R& r3 J
    8.1.1 层次分析法特点
    : I+ W/ N! u+ \/ O' o& }8.1.2 层次分析法步骤: n6 E3 _3 A: V1 \' [0 R3 n0 g
    8.2 工作满意度模型
    , G0 u* }! e( O5 r8.3 食堂就餐服务质量满意度
    6 h# k% |/ O9 _/ `- J8.3.1 模型基本假设( S3 K% b7 z1 Y, n% `
    8.3.2 模型分析( g4 ]  v9 C+ q3 h: C# d- o" N" L
    8.3.3 模型符号说明
    0 u% v8 E4 Z, F- {8.3.4 模型建立与求解: d8 n& L, Z, G4 B
    8.3.5 一致性检验9 L' \9 @8 J* V% g
    8.3.6 结果分析5 z. ~9 r" M: Y+ o2 J
    8.4 本章小结* ]4 g1 a% b1 B. x* ~, f
    第9章 DWRR应用分析- y4 t1 H6 e3 f& D# k
    9.1 问题的背景: }+ R, k& V, k" F9 i
    9.2 模型基本假设' `1 t8 i( x3 [1 B
    9.3 模型符号说明
    " N- r! D7 _" Z2 R9.4 模型的建立与求解  T) x% C; s  h3 K
    9.4.1 评价指标的规范化处理1 d4 g7 y6 U$ [2 y
    9.4.2 动态加权函数的确定
    : ?1 P% ]9 [' ^0 ~) T; u5 E9.4.3 空气质量评价模型的建立
    : B# h+ @) H# w5 Q! m/ B( _9.4.4 模型求解步骤! h+ b( |+ w* M
    9.4.5 结果求解及分析% w4 f% [& x$ n# j. `; b+ u! [
    9.5 本章小结
    & u% R; F2 ?; \3 s' ~& {! w第10章 模糊逼近算法4 Y+ o; x3 c( K
    10.1 模糊控制理论
    3 q0 f& X6 V2 G% ?# ~. l  t10.2 模糊系统的设计" f+ }# f1 F8 c" }+ R' g( d
    10.3 模糊系统的逼近精度
    5 f4 N1 {9 g& L- k/ H# Y10.4 模糊逼近仿真# q- ~9 o- k. x0 B4 m$ m; O
    10.5 本章小结( l4 ^, J$ @* B
    第11章 模糊RBF网络
    2 v  p  L" E% s: x! j0 b11.1 RBF神经网络
      P, J  j8 M% c- v; o) Y8 N11.1.1 RBF网络结构" H' r3 a( v/ `+ V+ N; m  @
    11.1.2 RBF网络的逼近
    ) p+ L( {0 {6 t( T. P11.2 模糊RBF网络
    5 B8 a" k: T  M4 c$ d11.2.1 网络结构
      V' v: F& R/ {1 k  ]11.2.2 基于模糊RBF网络的逼近算法$ P% r9 ~! m. P
    11.3 本章小结* F* G  L6 h$ `" Q* y9 `- j$ W
    第12章 基于FCEM的TRIZ评价
    6 l2 P4 z' V& L12.1 TRIZ创新方法原理
    ! @% k5 ^$ e- ~! t12.2 企业创新能力评价指标的构建
    / \" s* b/ j# e' E; [" f" {% r12.3 企业创新能力的模糊综合评价方法
    ( o! @2 z; g, i7 M12.4 企业创新能力综合评价指标排序结果分析& q' D; A6 @2 @
    12.5 本章小结
    : T, ^( G' Z3 `6 S5 c- Y# L. f8 _' P第2篇 MATLAB群智能算法应用设计
    6 F3 Z5 |1 r  Q第13章 基于PSO的寻优计算% A' z& f0 Y1 H% `+ r
    13.1 基本粒子群算法
      w* z' k, s- W& \. a; x5 ]13.2 粒子群算法的收敛性
    ( M/ k$ b8 O$ z# Q  m' T13.3 粒子群算法函数极值求* B& {  m' D9 R4 m; v; v- F
    13.3.1 一维函数全局最优
    # ]' N( F& a  D. M5 o13.3.2 经典测试函数! i$ I9 _( K# w+ e: i7 c7 P
    13.3.3 无约束函数极值寻优
    9 k4 ]+ t) t, S3 |13.3.4 有约束函数极值寻优
    . X& q# n# c+ w, _- L& ?$ ]13.3.5 有约束函数极值APSO寻优& L& w! C8 w' K, i3 o
    13.4 本章小结
    9 M  x" v# e. Q( @# f第14章 基于PSO的机构优化
    $ _5 I: I) t- P- F' i8 h14.1 微粒群优化算法研究现状
    ( B! p, s% E8 V& r14.1.1 微粒群优化算法的改进研究+ o" K. b/ {* r( v( s" L3 w# P9 k7 S
    14.1.2 微粒群优化算法的应用研究
    # d$ p9 h7 f( r% u14.2 机构优化设计理论分析2 `2 E3 ^- h) w2 }
    14.3 平面连杆机构的模型建立, g# m' D( _6 Q$ D6 ?: U/ X
    14.4 利用复合形法进行设计
    $ i& _, Q* x3 \5 a14.4.1 复合形法的算法流程
    / M4 i  V0 }3 {14.4.2 模型计算结果
    . ~0 o" q- S* d/ X6 g14.5 利用约束随机方向法进行设计
    % @' r6 r( t, p; C, s' S14.5.1 初始点的选择
    ' b3 B$ {4 `3 d# h14.5.2 随机方向法的算法流程
    / `$ Z1 V1 X5 Q0 i4 }& s! a14.5.3 模型计算结果+ X6 Q1 i; C9 I: T. X8 V  X3 I& _
    14.6 利用优化工具箱法进行设计4 V0 V0 b- `# r
    14.7 利用微粒群优化算法进行设计; i- \3 h( `& l
    14.8 本章小结
    $ s1 E! h) ?* B( |6 b% m- z$ m! o第15章 基本PSO的改进策略
    + c( y, \5 i/ a2 Q+ r第16章 基于GA的寻优计算* ]3 I" L5 r, M
    第17章 基于GA的TSP求解
    8 N& w. L. ?$ o$ \+ D第18章 基于Hopfield的TSP求解
    . I% r9 X3 ]7 w3 z第19章 基于ACO的TSP求解, Q% |/ n% H4 J  `* _- d7 m
    第20章 基于SA的PSO算法 292
    6 N' E1 A0 H% u( e3 ^' G第21章 基于kalman的PID控制0 Q2 M% s% k' S: w( q
    第22章 基于SOA的寻优计算
    * A0 E" s' L% o# x, J第23章 基于Bayes的数据预测8 |( q9 R& S( G1 N' @
    第24章 基于SOA的PID参数整定3 e- o9 ~: V5 o" x) G( Q
    第25章 基于BP的人脸方向预测2 l2 X+ P( E9 M) X- |( ?0 Q# P4 I5 s
    第26章 基于Hopfield的数字识别
    & }# V' z2 T6 ?) h4 A; H第27章 基于DEA的投入产出分析8 X0 [6 [* g) D% B* H$ |. h+ K( _
    第28章 基于BP的数据分类1 Q, K! n7 {% ~' b# I- z& f. N
    第29章 基于SOM的数据分类7 f' ^5 {! D( O/ f- a; Z0 P
    第30章 基于人工免疫PSO的聚类算法
    6 o' c  X4 ?2 h8 g# U7 b3 I第31章 模糊聚类分析. q/ A9 E8 R# s* Y9 r2 f3 o
    第32章 基于GA_BP的抗糖化活性研究
    9 A* ^7 P- {$ q: j/ z) I参考文献
    ; l9 l" t# V* L' Q《MATLAB优化算法案例分析与应用(进阶篇)》# W) d+ f3 @& n; J
    第1篇  MATLAB常用算法应用设计
    ) R4 K9 N' n' m8 q6 G第1章  基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现; Y9 O7 E- [* `( p1 z0 o
    1.1  贝叶斯理论8 }* H2 Q( [8 ]1 H
    1.2  高斯概率密度函数
    & }, {! f' `, o1 P8 E1.3  最小距离分类器
    ! K% P4 ]! k2 y2 Y; }1.3.1  欧氏距离分类器3 p6 K6 q5 x  w! g' v0 D
    1.3.2  马氏距离分类器
    % \" n' {. o. q( _1.3.3  基于高斯概率密度函数的最大似然估计
    : h1 C) ~7 j5 r3 [. K- X, z7 q# N1.4  混合概率分布
    . r* @: f: V8 P, [8 M2 U- b: f8 G% n0 d0 J1.5  期望最大化算法/ J# c+ O' H% h: \/ u- W
    1.6  Parzen窗$ S0 t6 z1 f* a; j  e
    1.7  K最近邻密度估计法
    2 R+ |3 r4 S1 Y6 D& k: q1.8  朴素贝叶斯分类器
    ; X" B; {, n( @! n: V( k) n, D1.9  最近邻分类原则3 Z& ~8 W/ N6 J3 O+ z
    1.10  本章小结
    " K# }+ a5 S7 M0 }第2章  基于背景差分的运动目标检测与MATLAB实现- `) |- }  d* Y, [! X* b$ C
    2.1  运动目标检测的一般过程
    ( F7 R1 H5 c4 n& o2.1.1  手动背景法8 E+ l# s2 g: v5 c/ x2 k& p
    2.1.2  统计中值法
    4 n8 P, w' k) b: I9 m! B% F$ K' ]1 m2.1.3  算术平均法
    0 T; s$ d0 {" E8 }0 h2 s: V9 D# \' r2.2  运动目标检测的一般方法2 n, q* j7 m) t- m5 Q8 a
    2.2.1  帧间差法运动目标检测
    # x, M: V/ u6 J. X3 l2.2.2  背景差法运动目标检测
    / e0 x' s: K9 B2.3  本章小结
    5 S8 P) ~! j# H0 h/ ~- d" Y$ ?第3章  基于小波变换的图像压缩与MATLAB实现
    " r+ _' U4 }* o% I; W) s3 d3.1  小波变换原理
    ' }% m8 y2 r* c3.2  多尺度分析( h7 u9 V( F" |& w7 g: y( e1 L
    3.3  图像的分解和量化
    9 j# e. x4 s! K6 @  s3.3.1  一维小波变换
    $ {7 ?, O0 g' j0 _& q: \3.3.2  二维变换体系
    ) x7 _2 H* l4 k; ]+ o) w3 `3.3.3  量化
    ' T) a! y9 h0 \7 L2 ]- A2 c( D; s3.4  图像压缩编码
    $ q- f) c3 D( a% v& W9 V3.4.1  图像编码评价
    0 L+ w( J  n$ A  s' K3.4.2  压缩比准则: u. h) c, \1 P0 U* ]
    3.5  图像压缩与MATLAB实现* O0 {. [. i# ?4 e5 |- N  Y! I
    3.6  本章小结& b7 c  R! l% ?& ^
    第4章  基于BP的模型优化预测与MATLAB实现7 {4 {# f$ b4 p1 ^
    4.1  BP神经网络模型及其基本原理
    ) n8 m! J! x9 h' X9 {; ~5 M4.2  MATLAB BP神经网络工具箱
    6 e  `9 R  {6 r& _4.3  基于BP神经网络的PID参数整定
    2 B( t# m/ s8 I# |4.3.1  理论分析
    0 h3 A+ Q8 o8 X3 V4.3.2  算法流程! @" x3 t* ]0 a5 x/ U8 ~3 |
    4.3.3  算法仿真; o% u0 V! x4 \5 Y3 R! T
    4.4  基于BP神经网络的数字识别系统设计
    ! k- `& |0 W: J& }5 s4.5  本章小结- K4 F4 y$ i# |& f  G( \, ?
    第5章  基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现
    6 c7 ]6 A* A0 A7 i6 t) E7 U5.1  递归最小二乘(RLS)算法应用背景" V/ w8 x6 c: L# k- f- e
    5.2  RLS算法基本原理与流程
    & C+ B, \& m( U+ _5.2.1  RLS算法基本原理  f1 G+ _6 _) c8 ?! p6 o
    5.2.2  RLS算法流程
    " B4 D  N- Z0 K7 M' E: b5.3  RLS数据线性预测分析与MATLAB实现
    ) s) [5 d! l2 D* K7 b5.4  本章小结; ^$ y% ^4 H( d2 V  B' X7 }/ u
    第6章  基于GA优化的BP网络算法分析与MATLAB实现1 C3 A+ |( p. \$ c1 O
    6.1  遗传算法
    5 L% B: B& |  F7 N6 t, g. P1 ]6.2  BP神经网络
    6 t5 P, F% i* I" w  @# S4 R/ U: N5 p6.3  基于GA优化的BP神经网络的大脑灰白质图像分割
    ' @& n5 B, a0 U" k4 \9 W6 x6.4  基于GA优化的BP神经网络的矿井通风量计算
    ; W3 L: Z" d& G6 N9 z& r' X% @5 A6.4.1  某工作面最优通风量分析
      m. o/ m5 w  W7 }' K  Y) o( ?* W) N/ J$ r6.4.2  总回风巷最优通风量分析
    # n  E" A& l( `+ D6.5  本章小结6 _$ K( [8 K6 Q1 c; f# @( p+ T1 J
    第7章  分形维数应用与MATLAB实现
    0 A7 W6 k  ]/ s$ U% V" x7.1  分形盒维数概述6 H2 S, O: o0 t0 ~
    7.2  二维图像分形盒维数分析
    * S( D" t9 L5 ]2 Y6 r+ j7.3  基于短时分形维数的语音信号检测, D$ {9 J) _+ A5 ^
    7.3.1  时间序列信号图形的网格分形
    2 j5 a7 B! U7 {; n' }7.3.2  噪声语音信号的短时网格分形0 E0 {3 {3 l( F# n
    7.4  本章小结
    ! _0 x; N# m4 P( z第8章  碳排放约束下的煤炭消费量优化预测: P5 N& E  [7 P. E" K4 `
    8.1  煤炭消费量概述) D  W$ D* B% S$ N
    8.2  煤炭影响因素分析: {  y3 n* T# t3 I% |% V3 h
    8.3  煤炭消耗量优化预测模型构建/ H; N1 D) y: `  g3 E# v
    8.3.1  CO2排放强度的双立方插值拟合8 }9 S& z" \, j7 K
    8.3.2  煤炭、石油和天然气与CO2排放强度回归模型构建
    ; S2 d6 H! Y- L; k; M2 v8.3.3  煤炭、石油和天然气碳排放系数构建: x: e' P4 l- w- k& y" u* g% X* ?1 M0 H
    8.3.4  节能减排和经济发展优化目标构建与求解" q+ P" T' _- N
    8.4  本章小结
    & f$ m$ E- p- N; z第9章  焊缝边缘检测算法对比分析与MATLAB实现' u% a% L1 r: d. D. O' `
    9.1  焊缝边缘检测研究" r9 P9 {8 J1 y3 B
    9.2  图像预处理技术
    # n" I( U" L7 u1 ~' P* R9.3  焊缝图像边缘检测. X) T. E5 v* P% m2 x2 `
    9.3.1  Sobel算子
    2 w1 G) W$ Q6 K- g7 K! b5 U6 u' F+ o9.3.2  Prewitt算子
    6 [4 @  f) t! J6 u' _1 j2 t9 ]7 `9.3.3  Canny算子
    / _! v/ @/ y; I6 a# \9.3.4  形态学处理3 q( ]% P4 O0 }' n; \3 i
    9.3.5  边缘检测效果对比
    + i) k) t. Q8 M$ P3 U; k: a9.4  本章小结1 i+ S, w  Z5 l+ m# i0 }
    第10章  指纹图像细节特征提取与MATLAB实现
    2 C. ?- _/ B4 L10.1  指纹识别技术概述
    ! Z: `: G! [3 Z, Z/ O/ E+ {9 e10.2  指纹识别系统的工作原理
    7 b8 L. K7 b6 ^& v10.3  指纹细节特征的提取
    8 O( q! s3 g  p9 B+ c10.3.1  指纹特征提取的方法
    ; Y" p- i6 E3 V2 f10.3.2  指纹图像的细化后处理, W+ u" R0 g8 C1 P2 d: U7 X
    10.3.3  特征点的提取' A: c+ Z3 A: T9 Y6 ]2 m3 z
    10.3.4  指纹特征的去伪) d% M( ]3 m1 G5 o. v9 Y4 N' F4 O
    10.4  指纹图像去伪与MATLAB实现0 B5 [$ d+ n/ I. s3 z" g
    10.5  本章小结* q/ C& \! n0 \" J: p  g& M6 h! I
    第11章  基于多元回归模型的矿井通风量计算" I; c& f* }8 }/ J0 A0 v
    11.1  矿井通风量概述
    / M$ @4 _4 U7 S! k1 K7 H' R! q" I! i11.2  矿井通风量回归模型分析
    , g3 ^9 i4 o$ t7 W( w8 g) B11.3  通风量多元回归分析) G+ Z! W6 u! }
    11.3.1  数据的预处理
    # \3 U1 ?& R" l; F4 G, |11.3.2  瓦斯、煤尘、温度、湿度与通风量模型的建立
    8 L2 X7 |6 }9 }: T; l& Z  N6 H11.4  矿井最优通风风量有效性分析
    8 ~6 X& z, A+ j) Z% k; q8 Y) p11.4.1  空气中煤尘浓度与风速映射关系建模
    ' ]2 N/ Z6 P+ R# P) Q, S, D/ o11.4.2  空气中瓦斯浓度与风速映射关系建模# q; Z2 }& u9 p, A
    11.4.3  矿井中温湿度与风速映射关系建模
    ' j6 j4 }1 v. \  \4 c( |11.5  预测模型误差检验6 }1 u! ?) f0 R  L
    11.6  本章小结
    8 M! L1 q: y9 K6 g. T; n第12章  基于非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算' H3 S8 J) a; N; D" U
    12.1  植被试验场概况' {/ d3 T/ E- t2 d
    12.2  试验方法. I( s( a8 C  E
    12.2.1  试验参数
    , j2 ^( {2 D: h: N: @% B9 T. I  U2 ~12.2.2  土样的分析方法+ Y  w$ B1 B4 T( p. s. `9 q
    12.2.3  水样的分析方法# J. ]( l" N! b2 p
    12.3  植被过滤带净化效果评价方法9 L- r/ O$ @6 m& u: a
    12.4  植被过滤带净化效果影响因素分析
    7 ]4 k+ I& ^% k% l12.4.1  植被条件对植被过滤带净化效果的影响
    & `$ r( C2 S; Q+ r12.4.2  入流水文条件对植被过滤带净化效果的影响. J- R( Q" v# |) ^7 G( \! c  w
    12.4.3  带宽对植被过滤带净化效果的影响8 Y* [7 A7 ]6 @9 v( K2 h+ y
    12.4.4  坡度对植被过滤带净化效果的影响9 c, R7 M. G6 D
    12.4.5  入流污染物浓度对植被过滤带净化效果的影响
    , Y9 G4 ?9 L6 y3 K12.4.6  土壤初始含水量对植被过滤带净化效果的影响
      W; M+ K9 L' T12.5  植被过滤带净化效果关联度计算
    ) ?5 s, S( z% G12.6  基于非线性多混合拟合模型的浓度削减率计算
    & z" K0 D, I0 ^7 W1 Q$ R  m12.7  本章小结, B8 p4 [) {6 ~
    第13章  基于伊藤微分方程的布朗运动分析
    6 J  ?' H! ~, l; }5 F$ b13.1  随机微分方程数学模型
    ' p: i6 B5 N4 a( d5 N8 _, `13.1.1  布朗运动概述& Q: F! v6 ^( o
    13.1.2  布朗运动的数学模型! `  [+ ?2 _+ z0 t( O3 o- d
    13.2  布朗运动的随机微分方程; _* J, v1 D: Q9 u* a$ D3 W
    13.2.1  随机微分方程
    * w& d9 ?% y0 J$ X& J& ?5 t13.2.2  随机微分方程系数6 t) b6 S; ^; T. W+ Q" {) q
    13.3  伊藤微分方程及伊藤微分法则
      [. _) X. W  K" E13.3.1  伊藤微分方程
      }, c( [* E) A  Z2 N13.3.2  伊藤积分% M' }6 R- b) J
    13.3.3  伊藤过程" U' c- P9 ?. e1 w! v
    13.3.4  伊藤随机微分方程的解析解1 H  V3 p8 H# h  r- Z3 U- c
    13.3.5  伊藤随机微分方程的数值解4 `  J5 ^* ~2 U6 ]! a
    13.4  数值布朗运动模拟与MATLAB实现* @2 L* H  P9 @' _
    13.4.1  布朗运动的模拟, y+ c1 W* Y: b0 A: @. Y2 f
    13.4.2  几何布朗运动的模拟7 K% f6 c- M! o+ Z; m
    13.4.3  伊藤微分方程的布朗运动模拟
    + X3 F: K0 W2 P" X% k" m$ R13.5  本章小结
    % C) o; |5 N" P1 v" T第14章  基于Q学习的无线体域网路由方法
    ; p4 ]' D2 i0 _" O; {( M. E8 x14.1  无线体域网研究背景
    6 Y" a6 \/ R: K( L! w3 r" f14.2  无线体域网性能分析# V. Z0 U/ z& C( Q, L
    14.2.1  无线体域网系统结构1 v) l7 P1 }3 V1 r
    14.2.2  无线体域网的主要特点
    6 x9 J, t  o" ~& }14.3  无线体域网路由协议( q; ?0 D* e' c( u& R1 O1 ]  n' J
    14.3.1  无线路由协议
    9 ~0 b" A/ G. v8 ~$ U) Y14.3.2  高效节能路由协议' M8 m- X1 o6 B( m
    14.3.3  DSR路由协议
    ; A9 M$ D% r% y6 |9 }2 t1 J5 b14.4  基于Q学习的无线体域网路由方法, t2 R% s" Z1 {/ y  ?
    14.4.1  Agent增强学习算法- B8 b; ~1 W/ X2 ?  F% z
    14.4.2  增强学习算法的基本原理- t1 r- {7 n9 |" p- B
    14.4.3  Q-learning增强学习算法
    * X$ c" b$ b  Y& C14.4.4  基于Q学习的无线体域网路由策略
    $ N  o2 F7 I: f/ w# R7 T, S14.4.5  WBAN路由分析与MATLAB实现
    4 F! R5 F' {1 ~9 o14.5  本章小结3 V! q" }2 ?5 Z+ i# I  Q) ~
    第15章  基于遗传算法的公交排班系统分析- N- [0 H6 W3 G" l6 V! H) B, I
    15.1  公交排班系统背景分析( A' r* c7 j* t4 f) o; b: [
    15.2  公交线路模型仿真
    4 G9 S, l0 y: f6 g/ I  n. f; s% e15.2.1  车辆行驶模型
    0 q% f% y$ I) N# B0 ?$ P, S9 u15.2.2  乘客上下车模型
    ' I5 s# K7 g/ I2 t5 p: v* K15.3  遗传算法的发展与现状0 w: r8 `. E5 g' A
    15.4  遗传算法的基本思想. `8 j( ]' ?" f0 {, V. w9 f
    15.5  遗传算法的特点
    9 t$ b# ~' r$ j/ W15.6  遗传算法的应用步骤. b: }8 r0 c& b
    15.7  公交排班问题模型设计
    * _* m* c$ ]; b$ A8 f4 S# J, p15.7.1  模型假设- i+ Z/ e% ]$ f, P
    15.7.2  定义变量1 G* k4 W4 h; Y4 C$ P
    15.7.3  建立目标函数, k; v1 c7 ~1 A$ |
    15.7.4  算法结构
    * c9 g& w4 M% K% _) p15.8  本章小结
    8 F' e: ^0 o3 M. q# d3 o; Y第16章  人脸检测识别与MATLAB实现; c& L: _* y. K5 z
    16.1  人脸检测的意义
    0 |1 V) ?, R: m1 y2 `- k2 ^4 Y16.2  人脸检测常用的几个彩色空间& I( c/ }" v4 _' v- ]8 ~# U& L" k
    16.2.1  RGB彩色空间
    + ~/ u% D  G0 h& y2 D8 A16.2.2  标准化RGB彩色空间
    + m+ G' V  ~0 o5 F/ W% M16.2.3  HSV彩色空间
    ) `$ T! m* R9 B; Q16.2.4  YCrCb彩色空间
    ! J7 p, }4 v: Y: u3 i* M16.3  静态肤色模型
      q: @, w* V2 l, O8 }16.3.1  RGB颜色空间分割9 i+ z7 e1 j0 L. I
    16.3.2  HSV颜色空间分割' \$ j: ^. x& c7 k0 Y  c5 ?& W# W; {
    16.3.3  YCbCr颜色空间分割
    9 Q' Y( y1 y$ \$ j* b16.4  基于Lab颜色空间的人脸分割, J5 ^7 g8 A. L' s7 Z
    16.5  运动人图像检测与MATLAB实现
    : P0 F" Q/ a6 Y+ w+ k7 T; v% \& a0 I16.6  本章小结; @1 ]" w, y5 E
    第2篇  MATLAB高级算法应用设计) h% ]( X. E5 F9 X# e) ?
    第18章  基于罚函数的粒子群算法的函数寻优* N0 x# V- @/ L
    第19章  车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究' t# r/ {  g- p) x
    第20章  基于免疫算法的数值逼近优化分析
    % u  \( ^. _; a1 @第21章  基于启发式算法的函数优化分析- [4 B) @" M$ r8 a; Z! g* b1 _
    第22章  一级倒立摆变结构控制系统的设计与仿真研究1 H* @5 w0 Q* Y# q% P. L
    第23章  基于蚁群算法的函数优化分析* d7 G* {" z- ^$ u& r5 m
    第24章  基于引力搜索算法的函数优化分析
    $ r* O" n- ]. S; t2 _/ F) T: a" h& B; U第25章  基于细菌觅食算法的函数优化分析' g1 M% n" _% v0 x# N# c' o
    第26章  基于匈牙利算法的指派问题优化分析
    8 v1 R) Q* y0 p# w6 p/ }: ?7 D第27章  基于人工蜂群算法的函数优化分析
    / U% ]0 o1 d2 R2 Z第28章  基于改进的遗传算法的城市交通信号优化分析& V9 c  @1 @5 c/ M
    第29章  基于差分进化算法的函数优化分析
    2 b9 P9 M, Z7 [$ Z1 a$ x9 U第30章  基于鱼群算法的函数优化分析3 g- m* K: \% e! u$ W9 j$ C3 ^
    参考文献
    9 ~( @! I6 N; z

    ( {) O1 i) r" L8 N
    1 p; ?0 L4 I2 y9 [. gJava资料百度网盘下载地址链接(百度云):java自学网(javazx.com) MATLAB优化算法案例分析与应用(基础篇+进阶篇)(套装共2册)  PDF 高清 电子书 百度云.rar【密码回帖可见】1 m; {5 W2 W0 Y  a0 B; i5 ]! t3 v+ X' W
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    ; _5 n( X+ {1 V+ ~* g9 F
    5 `4 B/ Y1 I4 B6 I. P8 G' ?

    . E2 r  `1 z4 r  l6 `
    ; E+ v/ \) l% }- e9 o
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  • TA的每日心情
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    2018-7-27 22:29
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    顶一个,如果是真的,楼主真是辛苦了6 W: ^5 `, k5 N3 y9 R  x+ r; S
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    密码是多少$ L) R/ f$ U9 K' e/ X' S
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    MATLAB优化算法案例分析与应用
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    # D, ^) y* p$ r
    MATLAB优化算法案例分析与应用
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    ! \& |+ a* Z. k3 U' A, |9 K
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    MATLAB优化算法案例分析与应用(基础篇+进阶篇)
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    求密码哦,楼主好人。
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