TA的每日心情 | 开心 2018-4-8 22:14 |
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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
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/ s4 |5 t$ @1 V) I l8 k9 [
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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
; _5 n( X+ {1 V+ ~* g9 F
5 `4 B/ Y1 I4 B6 I. P8 G' ?
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