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    該商品所屬分類:自然科學 -> 數學
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    【作者】 嚴國義,高文良,李圓媛 
    【所屬類別】 圖書  自然科學  數學  數學理論 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030525345
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030525345
    叢書名:信息與計算科學教學叢書

    作者:嚴國義,高文良,李圓媛
    出版社:科學出版社
    出版時間:2020年03月 


        
        
    "

    內容簡介

    繫統介紹*小一乘法、快速傅裡葉變換算法、快速小波變換算法、禁忌搜索算法、遺傳算法、差分進化算法、粒子群算法、隨機步長聚類算法、模擬退火算法、蒙特卡洛馬爾科夫(MCMC)算法、期望*化(EM)算法等現代智能算法的模型與理論、注重各種算法的MATLAB實現,強調應用技術並給出相應的應用案例。全書知識面廣泛,通俗易懂,可作為高校數學,信息與計算科學,管理科學、計算機科學、材料學等理工科各專業的本科生和研究生教材,還可作為大學生數學建模算法培訓教材,也可供相關專業研究人員參考。

    目錄
    目錄
    第1章 小一乘法 1
    1.1 小一乘法概述 1
    1.1.1 小一乘法的提出 1
    1.1.2 小一乘法的原理 2
    1.1.3 小一乘法的估計量及其穩健性分析 3
    1.2 小一乘法的計算 4
    1.2.1 回歸直線恰好過坐標原點情形 4
    1.2.2 一般回歸直線情形 6
    1.3 小一乘法的檢驗 9
    1.4 小一乘法線性回歸問題簡介 10
    習題1 10
    第2章 聚類分析算法 12
    2.1 模式相似性測度 12






    • 目錄
      第1章 小一乘法 1
      1.1 小一乘法概述 1
      1.1.1 小一乘法的提出 1
      1.1.2 小一乘法的原理 2
      1.1.3 小一乘法的估計量及其穩健性分析 3
      1.2 小一乘法的計算 4
      1.2.1 回歸直線恰好過坐標原點情形 4
      1.2.2 一般回歸直線情形 6
      1.3 小一乘法的檢驗 9
      1.4 小一乘法線性回歸問題簡介 10
      習題1 10
      第2章 聚類分析算法 12
      2.1 模式相似性測度 12
      2.1.1 距離測度研究 12
      2.1.2 相似測度研究 13
      2.2 類定義與類間距離 13
      2.2.1 類的定義 13
      2.2.2 類間距離的測度方法 13
      2.2.3 聚類的準則函數 14
      2.3 聚類算法 14
      2.3.1 簡單聚類法 14
      2.3.2 譜繫聚類法 15
      2.3.3 c-均值聚類法 15
      2.4 MAT1AB解題舉例 16
      習題2 17
      第3章 快速傅裡葉變換算法 19
      3.1 一維離散傅裡葉變換 19
      3.2 頻域抽取的基2FFT算法 21
      習題3 26
      第4章 遺傳算法 27
      4.1 遺傳算法概述 27
      4.2 遺傳算法舉例 30
      習題4 42
      第5章 禁忌搜索算法 43
      5.1 禁忌搜索算法概述 43
      5.2 禁忌搜索算法舉例 45
      習題5 51
      第6章 神經網絡算法 52
      6.1 BP神經網絡 52
      6.1.1 BP神經網絡原理 52
      6.1.2 BP神經網絡訓練 53
      6.1.3 T-S模糊神經網絡 54
      6.14 基於BP神經網絡的變量篩選實例 55
      6.2 RBF神經網絡 59
      6.2.1 RBF神經網絡原理 59
      6.2.2 基於RBF神經網絡的應用實例 60
      6.3 組建神經網絡的注意事項 64
      6.3.1節點數 64
      6.3.2 數據預處理和後期處理 65
      6.3.3 學習速率的選定 66
      習題6 66
      第7章 差分進化算法 68
      7.1 差分進化算法概述 68
      7.2 差分進化算法基本流程 68
      7.3 差分進化算法舉例 70
      7.4 控制參數對算法性能的影響 73
      習題7 74
      第8章 粒子群算法 75
      8.1 粒子群算法概述 75
      8.2 粒子群算法基本流程 75
      8.3 粒子群算法舉例 77
      8.4 控制參數對算法性能的影響 80
      習題8 81
      第9章 期望化算法 82
      9.1 似然估計 82
      9.2 期望化算法原理及基本步驟 82
      9.3 期望化算法舉例 84
      9.4 期望化算法的收斂性 86
      習題9 86
      第10章 馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法 88
      10.1 MCMC算法的基本原理 88
      10.1.1 馬爾可夫鏈的有關概念 89
      10.1.2 馬爾可夫鏈的性質 90
      10.2 基於MCMC的吉布斯隨機模擬抽樣方法 91
      10.2.1 MCMC算法的基本思想與步驟 91
      10.2.2 吉布斯抽樣 92
      10.3 MCMC算法的應用舉例 94
      10.3.1 貝葉斯推斷中的積分問題 94
      10.3.2 有關MCMC算法的一些說明 98
      習題10 98
      第11章 模擬退火算法 100
      11.1 模擬退火算法基本原理 100
      11.1.1 統計物理思想 100
      11.1.2 米特羅波利斯準則 101
      11.2 模擬退火算法求解步驟 102
      11.2.1 基本步驟與算法流程 102
      11.2.2 算法特點 104
      11.3 模擬退火算法應用 104
      11.4 模擬退火算法的改進 110
      習題11 110
      習題解答 112
      習題1解答 112
      習題2解答 112
      習題3解答 121
      習題4解答 121
      習題5解答 125
      習題6解答 133
      習題7解答 136
      習題8解答 137
      習題9解答 138
      習題10解答 141
      習題11解答 141
      參考文獻 145
      附錄A MAT1AB軟件基礎知識 146
      A1 MAT1AB基本功能 146
      A2 MAT1AB的特點 146
      A3 MAT1AB工作環境 147
      A3.1 搜索路徑管理 147
      A3.2 工作環境管理 148
      A4 MAT1AB中的常量、特殊變量與特殊符號 148
      A4.1 常量與特殊變量 148
      A4.2 特殊符號 148
      A5 MAT1AB常用函數 149
      A6 MAT1AB中的向量與矩陣 151
      A7 矩陣的運算 154
      A8 數組運算 161
      A9 設置輸出格式 161
      A10 程序設計入門 162
      A10.1 變量 162
      A10.2 基本語句 163
      A10.3 MAT1AB程序m文件 165
      A10.4 函數語法結構 166
      A10.5 函數編寫示例 167
      A11 二維作圖 168






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