上篇 方法演繹
第1章 數據建模常規方法的matlab實現
1.1 數據的讀人與讀出
1.2 數據擬合方法
1.3 數據擬合應用實例
1.4 數據的可視化
第2章 規劃問題的matlab求解
2.1 線性規劃
2.2 非線性規劃
2.3 整數規劃
第3章 灰色預測及其matlab實現
3.1 灰色預測基礎知識
3.2 灰色預測的matlab程序
3.3 灰色預測應用實例
第4章 遺傳算法及其matlab實現
4.1遺傳算法基本原理
4.1.1人工智能算法概述
4.1.2遺傳算法生物學基礎
4.1.3遺傳算法實現步驟
4.1.4遺傳算法的拓展
4.2遺傳算法MATLAB程序設計
4.2.1程序設計流程及參數選取
4.2.2 MATLAB遺傳算法工具箱
4.3遺傳算法應用案例
4.3.1案例壹 無約束目標函數最大值遺傳算法求解策略
4.3.2案例二 CUMCM中多約束非線性規劃問題的求解
第5章 粒子群算法及其MATLAB實現
5.1 PSO算法相關知識
5.1.1 初識PSO算法
5.1.2 PSO算法基本理論
5.1.3 PSO算法的約束優化
5.1.4 PSO算法優缺點
5.2 PSO算法程序設計
5.2.1程序設計流程
5.2.2 PSO算法的參數選取
5.2.3 PSO算法MATLAB源程序範例
5.3 應用案例 基於PSO算法和BP算法訓練神經網絡
5.3.1如何評價網絡的性能
5.3.2 BP算法能夠搜索到極值的原理
5.3.3 PSO-BP神經網絡的設計指導原則
5.3.4 PSO算法優化神經網絡結構
5.3.5 PSO-BP神經網絡的實現
第6章 模擬退火算法及其Matlab實現
6.1 算法的基本理論
6.1.1 算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其它壹些參數的說明
6.1.4 算法基本步驟
6.1.5 幾點說明
6.2 算法的Matlab實現
6.2.1 算法設計步驟
6.2.2 典型程序結構
6.3 應用實例：背包問題的求解
9.3.1 問題的描述
9.3.2 問題的求解
6.4 模擬退火程序包ASA簡介
6.4.1 ASA的優化實例
6.4.2 ASA的編譯
6.4.3 Matlab版ASA的安裝與使用
6.5 小結
6.6 延伸閱讀
第7章 人工神經網絡及其Matlab實現
7.1 人工神經網絡基本理論
7.1.1 網絡模型拓撲結構
7.1.2常用激勵函數
7.1.3 常見神經網絡理論
7.1.4四層徑向基小波神經網絡結構設計
7.2 BP神經網絡MATLAB工具箱
7.2.1 BP網絡創建函數
7.2.2 神經元激勵函數
7.2.3 BP網絡學習函數
7.2.4 BP網絡訓練函數
7.2.5 性能函數
7.3組建神經網絡的註意事項
7.3.1神經元結點數
7.3.2數據預處理和後期處理
7.3.3 學習速度的選定
7.4 應用實例
7.4.1基於MATLAB工具箱公路運量預測
7.4.2 基於MATLAB源程序公路運量預測
7.4.3 艾滋病治療最佳停藥時間的確定
第8章 小波分析及其MATLAB實現
8.1小波分析基本理論
8.1.1 Fourier變換的局限性
8.1.2 伸縮平移和小波變換
8.1.3小波變換入門和多尺度分析
8.1.4小波窗函數自適應分析
8.1.5夢的凝縮與小波多尺度分解
8.2小波分析MATLAB程序設計
8.2.1 小波分析工具箱函數指令
8.2.2小波分析程序設計綜合案例
8.3小波分析應用案例
8.3.1案例壹 融合拓撲結構的小波神經網絡
8.3.2案例二 血管重建引出的圖像數字水印
第9章 計算機虛擬及其MATLAB實現
9.1計算機虛擬基本知識
9.1.1從3G移動互聯網協議W-CDMA談MATLAB虛擬
9.1.2計算機虛擬與數學建模
9.1.3數值模擬與經濟效益博弈
9.2數值模擬MATLAB程序設計
9.2.1 微分方程組模擬
9.2.2服從概率分布隨機模擬
9.2.3蒙特卡羅模擬
9.3動態仿真MATLAB程序設計
9.2.1 MATLAB音頻處理
9.2.2 MATLAB常見6種動畫形式
9.4應用案例 四維水質模型
9.3.1引例提出
9.3.2 引例分析
9.3.3四維水質模型準備
9.3.4 條件假設與符號約定
9.3.5四維水質模型的組建
9.3.6 模型求解
9.3.7計算機模擬情境
下篇 真題演習
第10章 彩票中的數學(CUMCM2002B)
10.1 問題的提出
10.2 問題二模型的建立
10.2.1 模型假設與符號說明
10.2.2 模型的準備
10.2.3 模型的建立
10.3 模型的求解
10.3.1 求解的思路
10.3.2 Matlab程序
13.3.3 程序結果
10.4 技巧點評
第11章 露天礦卡車調度問題(CUMCM2003B)
11.1 問題的提出
11.2 基本假設與符號說明
11.2.1 基本假設
11.2.2 符號的說明
11.3 問題的分析及模型的準備
11.4 原則1數學模型（模型1）的建立與求解
11.4.1模型的建立
11.4.2 模型的求解
11.5 原則2數學模型（模型2）的建立與求解
11.6 技巧點評
第12章 奧運會商圈規劃問題(CUMCM2004A)
12.1 問題的描述
12.2 基本假設、名詞約定及符號說明
12.2.1基本假設
12.2.2符號說明
12.2.3名詞約定
12.3 問題的分析與模型的準備
12.3.1基本思路
12.3.2基本數學表達式的構建
12.4. 設置MS網點數學模型的建立與求解
12.4.1模型的建立
12.4.2模型的求解
12.5 設置MS網點理論體系的建立
12.6 商區布局規劃的數學模型
12.6.1模型的建立
12.6.2模型的求解
12.7 模型的評價及使用說明
12.7.1 模型的優點
12.7.2 模型的缺點
12.8 技巧點評
第13章 衛星和飛船的跟蹤測控（CUMCM2009C）
13.1 問題的提出
13.2 模型的組建
13.2.1 基本假設
13.2.2 符號約定
13.2 模型的建立
13.2.1 模型壹 橢圓形運行軌道的測控站設置
13.2.2 模型二 圓形運行軌道的測控站設置
13.3 模型的求解和結果
13.4飛船測控系統的仿真
13.4.1 仿真思路與步驟
13.4.2 仿真程序與結果
13.5 模型的討論
13.6 技巧點評
第14章 出版社的資源配置問題(CUMCM2006A)
14.1 問題重述
14.2 符號說明和基本假設
14.2.1 基本符號說明
14.2.2 基本假設
14.3 問題分析和模型的準備
14.3.1 各學科（分社）內部書號個數的分配
14.3.2 由分配到的書號數計算銷售量
14.3.3 人力資源的約束
14.3.4 由市場占有率確定強勢產品
14.3.5 權重滿意度、評價函數和潛在效益價值
14.4 規劃模型的建立
14.4.1 目標函數的確定
14.4.2 約束條件的挖掘
14.4.3 規劃模型
14.5 模型的求解
14.5.1 直接利用MATLAB自帶的優化工具箱求解
14.5.2 遺傳算法求解規劃問題
14.5.3 所有課程分配書號數的確定
14.6 技巧點評
第15章 城市供水量預測(電工杯2007B)
15.1 問題重述
15.2 模型的建立和求解
15.2.1模型的假設
15.2.2符號約定
15.2.3 問題的分析
15.3 模型壹 城市計劃供水量的灰色預測
15.3.1 問題的小波分析
15.3.2 灰色預測的建立和實現
15.4 模型二 兩個水廠計劃供水量的灰色預測
15.5 模型三 改進型四層隱節點合成BP神經網絡模型
15.5.1 BP神經網絡的建立
15.5.2 Matlab實現程序
15.5.3 模型的結果
15.6 模型的檢驗
15.7 模型的優缺點
15.8 技巧點評
附件 數學建模參賽經驗
壹、如何準備數學建模競賽
二、數學建模隊員應該如何學習Matlab
三、如何才能在數學建模競賽中取得好成績
四、數學建模競賽中的項目管理和時間管理
五、壹種非常實用的數學建模方法：目標建模法