本书而系统地介绍了MATLAB算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎涵盖MATLAB算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。
本书共32章。涵盖的内容有MATLAB基础知识、GUI应用及数值分析、MATALB工程应用实例、GM应用分析、PLS应用分析、ES应用分析、MARKOV应用分析、AHP应用分析、DWRR应用分析、模糊逼近算法、模糊RBF网络、基于FCEM的TRIZ评价、基于PSO的寻优计算、基于PSO的机构优化、基本PSO的改进策略、基于GA的寻优计算、基于GA的TSP求解、基于Hopfield的TSP求解、基于ACO的TSP求解、基于SA的PSO算法、基于kalman的PID控制、基于SOA的寻优计算、基于Bayes的数据预测、基于SOA的PID参数整定、基于BP 的人脸方向预测、基于Hopfield 的数字识别、基于DEA的投入产出分析、基于BP的数据分类、基于SOM的数据分类、基于人工免疫PSO的聚类算法、模糊聚类分析和基于GA_BP的抗糖化活性研究。
本书适合所有想学习MATALB优化算法的人员阅读，也适合各种使用MATALB进行开发的工程技术人员阅读。对于相关高校的教学与研究，本书也是不可或缺的参考书。另外，对于MATLAB爱好者，本书也对网络上讨论的大部分疑难问题给出了解答，值得一读。
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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，作者8次获得全国数学建模竞赛大奖，4次获得编程竞赛奖 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典藏大系(在线交流，有问必答，大量实例，视频教学)
余胜威，毕业于西南交通大学。有6年MATLAB应用经验，精通MATLAB算法开发，对程序设计有独到的见解。荣获省级、数学建模竞赛一等奖4项、二等奖3项、奖1项，还获得了编程和其他类竞赛奖4项。已录用论文3篇，参与项目10余个，并独立编写了4部MATLAB应用领域的图书。目前主要从事图像处理、人工智能、信号分析、故障诊断和算法开发等相关方面的研究。
第1篇 MATLAB常见算法应用
第1章 MATLAB基础知识
1.1 MATLAB简介
1.2 矩阵的表示
1.3 图形点线样式
1.4 MATLAB自带图形集
1.4.1 平面与立体绘图
1.4.2 复杂函数的三维绘图
1.4.3 等高线绘制
1.4.4 MATLAB动画
1.4.5 数据拟合
1.4.6 MATLAB图像处理
1.5 本章小结
第2章 GUI应用及数值分析
2.1 GUI应用分析
2.1.1 图像加载和存储
2.1.2 GUI图形显示
2.1.3 可变GUI窗体设置
2.2 设计可执行函数文件
2.3 符号变量应用求解
2.4 图像盲区
2.5 正态分布
2.6 本章小结
第3章 MATLAB工程应用实例
3.1 光的反射定理论证
3.1.1 公式推算
3.1.2 代码实现
3.2 质点系转动惯量求解
3.3 储油罐的油量计算
3.4 香烟毒物摄入问题
3.5 冰雹的下落速度
3.5.1 公式推算
3.5.2 代码实现
3.6 本章小结
第4章 GM应用分析
4.1 数据归一化处理
4.2 灰色关联分析
4.2.1 灰色预测求解流程
4.2.2 灰色预测建模
4.3 食品价格灰色关联分析
4.3.1 食品价格趋势预测
4.3.2 食品价格分析
4.3.3 灰色关联分析
4.4 本章小结
第5章 PLS应用分析
5.1 偏最小二乘回归
5.2 偏最小二乘快速计算方法
5.3 偏最小二乘数据分析
5.4 本章小结
第6章 ES应用分析
6.1 时间序列的基本概念
6.2 非平稳时间序列变动的影响因素与测定模型
6.3 时间序列的预测方法
6.3.1 季节变动分析
6.3.2 循环变动分析
6.4 食品价格分析
6.5 时间序列指数平滑预测法
6.5.1 一次指数平滑预测法
6.5.2 二次指数平滑预测法
6.5.3 三次指数平滑法
6.6 时间序列线性二次移动平均法预测法
6.7 本章小结
第7章 Markov应用分析
7.1 问题背景
7.2 模型基本假设
7.3 食品价格趋势预测
7.3.1 模型符号说明
7.3.2 模型建立与求解
7.3.3 结果分析
7.4 本章小结
第8章 AHP应用分析
8.1 层次分析法
8.1.1 层次分析法特点
8.1.2 层次分析法步骤
8.2 工作满意度模型
8.3 食堂就餐服务质量满意度
8.3.1 模型基本假设
8.3.2 模型分析
8.3.3 模型符号说明
8.3.4 模型建立与求解
8.3.5 一致性检验
8.3.6 结果分析
8.4 本章小结
第9章 DWRR应用分析
9.1 问题的背景
9.2 模型基本假设
9.3 模型符号说明
9.4 模型的建立与求解
9.4.1 评价指标的规范化处理
9.4.2 动态加权函数的确定
9.4.3 空气质量评价模型的建立
9.4.4 模型求解步骤
9.4.5 结果求解及分析
9.5 本章小结
第10章 模糊逼近算法
10.1 模糊控制理论
10.2 模糊系统的设计
10.3 模糊系统的逼近精度
10.4 模糊逼近仿真
10.5 本章小结
第11章 模糊RBF网络
11.1 RBF神经网络
11.1.1 RBF网络结构
11.1.2 RBF网络的逼近
11.2 模糊RBF网络
11.2.1 网络结构
11.2.2 基于模糊RBF网络的逼近算法
11.3 本章小结
第12章 基于FCEM的TRIZ评价
12.1 TRIZ创新方法原理
12.2 企业创新能力评价指标的构建
12.3 企业创新能力的模糊综合评价方法
12.4 企业创新能力综合评价指标排序结果分析
12.5 本章小结
第2篇 MATLAB群智能算法应用设计
第13章 基于PSO的寻优计算
13.1 基本粒子群算法
13.2 粒子群算法的收敛性
13.3 粒子群算法函数极值求
13.3.1 一维函数全局
13.3.2 经典测试函数
13.3.3 无约束函数极值寻优
13.3.4 有约束函数极值寻优
13.3.5 有约束函数极值APSO寻优
13.4 本章小结
第14章 基于PSO的机构优化
14.1 微粒群优化算法研究现状
14.1.1 微粒群优化算法的改进研究
14.1.2 微粒群优化算法的应用研究
14.2 机构优化设计理论分析
14.3 平面连杆机构的模型建立
14.4 利用复合形法进行设计
14.4.1 复合形法的算法流程
14.4.2 模型计算结果
14.5 利用约束随机方向法进行设计
14.5.1 初始点的选择
14.5.2 随机方向法的算法流程
14.5.3 模型计算结果
14.6 利用优化工具箱法进行设计
14.7 利用微粒群优化算法进行设计
14.8 本章小结
第15章 基本PSO的改进策略
15.1 常用粒子群算法
15.1.1 基本PSO算法
15.1.2 基本PSO算法流程
……
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