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MATLAB优化算法案例分析与应用·进阶篇图书
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MATLAB优化算法案例分析与应用·进阶篇

【作者8次获得全国数学建模竞赛大奖,4次获得编程和其他类竞赛奖。MATLAB中文论坛力荐,并提供在线交流网络互动答疑服务。详解10个工程应用案例、10种生物智能算法、30个算法案例和40种算法应...

内容简介

MATLAB优化算法案例分析与应用(进阶篇)》是深受广大读者欢迎的《MATLAB优化算法案例分析与应用》一书的姊妹篇,即进阶篇。本书、系统、深入地介绍了MATLAB算法及案例应用。书中结合算法分析的理论和流程,详解了大量的工程案例及其具体的代码实现,让读者可以深入学习和掌握各种算法在相关领域中的具体应用。

本书共分两篇。第1篇为MATLAB常用算法应用设计,包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。第2篇为MATLAB高级算法应用设计,包括人脸检测识别、改进的多算子融合图像识别系统设计、罚函数的粒子群算法的函数寻优、车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究、免疫算法的数值逼近优化分析、启发式算法的函数优化分析、一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究、蚁群算法的函数优化分析、引力搜索算法的函数优化分析、细菌觅食算法的函数优化分析、匈牙利算法的指派问题优化分析、人工蜂群算法的函数优化分析、改进的遗传算法的城市交通信号优化分析、差分进化算法的函数优化分析和鱼群算法的函数优化分析。

MATLAB优化算法案例分析与应用(进阶篇)》既适合所有想学习MATALB算法开发的人员阅读,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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本书涵盖的内容

基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现

基于背景差分的运动目标检测与MATLAB实现

基于小波变换的图像压缩与MATLAB实现

基于BP的模型优化预测与MATLAB实现

基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现

基于GA优化的BP网络算法分析与MATLAB实现

分形维数应用与MATLAB实现

碳排放约束下的煤炭消费量优化预测

焊缝边缘检测算法对比分析与MATLAB实现

指纹图像细节特征提取与MATLAB实现

基于多元回归模型的矿井通风量计算

基于非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算

基于伊藤微分方程的布朗运动分析

基于Q学习的无线体域网路由方法

基于遗传算法的公交排班系统分析

人脸检测识别与MATLAB实现

基于改进的多算子融合的图像识别系统设计

基于罚函数的粒子群算法的函数寻优

车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究

基于免疫算法的数值逼近优化分析

基于启发式算法的函数优化分析

一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究

基于蚁群算法的函数优化分析

基于引力搜索算法的函数优化分析

基于细菌觅食算法的函数优化分析

基于匈牙利算法的指派问题优化分析

基于人工蜂群算法的函数优化分析

基于改进的遗传算法的城市交通信号优化分析

基于差分进化算法的函数优化分析

基于鱼群算法的函数优化分析

编辑推荐

作者8次获得全国数学建模竞赛大奖,4次获得编程和其他类竞赛奖

MATLAB中文论坛力荐,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、遗传算法、免疫算法、蚁群算法、引力搜索算法、细菌觅食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、差分进化算法和鱼群算法

详解32种常用数据处理算法:贝叶斯分类器、背景差分、小波变换、BP神经网络、RLS、GA、GA优化的BP网络算法、分形维数、碳排放优化预测、边缘检测算法、指纹提取……

结合算法分析的理论和流程,详细讲解了每个工程案例的具体代码实现

循序渐进,逐步引导读者深入挖掘实际问题背后的数学问题及算法求解

MATLAB典藏大系(在线交流,有问必答,大量实例)

MATLAB GUI设计入门与实战》

MATLAB应用大全》

MATLAB优化算法案例分析与应用》

MATLAB数学建模经典案例实战》

MATLAB图像处理实例详解》

MATLAB神经网络原理与实例精解》

基于MATLAB的高等数学问题求解》

MATLAB车辆工程应用实战》

我和数学有约——趣味数学及算法解析》

作者简介

余胜威,毕业于西南交通大学。有6年以上的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,独立编写了5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。

目录

第1篇 MATLAB常用算法应用设计

第1章 基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现

1.1 贝叶斯理论

1.2 高斯概率密度函数

1.3 最小距离分类器

1.3.1 欧氏距离分类器

1.3.2 马氏距离分类器

1.3.3 基于高斯概率密度函数的较大似然估计

1.4 混合概率分布

1.5 期望较大化算法

1.6 Parzen窗

1.7 K最近邻密度估计法

1.8 朴素贝叶斯分类器

1.9 最近邻分类原则

1.10 本章小结

第2章 基于背景差分的运动目标检测与MATLAB实现

2.1 运动目标检测的一般过程

2.1.1 手动背景法

2.1.2 统计中值法

2.1.3 算术平均法

2.2 运动目标检测的一般方法

2.2.1 帧间差法运动目标检测

2.2.2 背景差法运动目标检测

2.3 本章小结

第3章 基于小波变换的图像压缩与MATLAB实现

3.1 小波变换原理

3.2 多尺度分析

3.3 图像的分解和量化

3.3.1 一维小波变换

3.3.2 二维变换体系

3.3.3 量化

3.4 图像压缩编码

3.4.1 图像编码评价

3.4.2 压缩比准则

3.5 图像压缩与MATLAB实现

3.6 本章小结

第4章 基于BP的模型优化预测与MATLAB实现

4.1 BP神经网络模型及其基本原理

4.2 MATLAB BP神经网络工具箱

4.3 基于BP神经网络的PID参数整定

4.3.1 理论分析

4.3.2 算法流程

4.3.3 算法仿真

4.4 基于BP神经网络的数字识别系统设计

4.5 本章小结

第5章 基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现

5.1 递归最小二乘(RLS)算法应用背景

5.2 RLS算法基本原理与流程

5.2.1 RLS算法基本原理

5.2.2 RLS算法流程

5.3 RLS数据线性预测分析与MATLAB实现

5.4 本章小结

第6章 基于GA优化的BP网络算法分析与MATLAB实现

6.1 遗传算法

6.2 BP神经网络

6.3 基于GA优化的BP神经网络的大脑灰白质图像分割

6.4 基于GA优化的BP神经网络的矿井通风量计算

6.4.1 某工作面通风量分析

6.4.2 总回风巷通风量分析

6.5 本章小结

第7章 分形维数应用与MATLAB实现

7.1 分形盒维数概述

7.2 二维图像分形盒维数分析

7.3 基于短时分形维数的语音信号检测

7.3.1 时间序列信号图形的网格分形

7.3.2 噪声语音信号的短时网格分形

7.4 本章小结

第8章 碳排放约束下的煤炭消费量优化预测

8.1 煤炭消费量概述

8.2 煤炭影响因素分析

8.3 煤炭消耗量优化预测模型构建

8.3.1 CO2排放强度的双立方插值拟合

8.3.2 煤炭、石油和天然气与CO2排放强度回归模型构建

8.3.3 煤炭、石油和天然气碳排放系数构建

8.3.4 节能减排和经济发展优化目标构建与求解

8.4 本章小结

第9章 焊缝边缘检测算法对比分析与MATLAB实现

9.1 焊缝边缘检测研究

9.2 图像预处理技术

9.3 焊缝图像边缘检测

9.3.1 Sobel算子

9.3.2 Prewitt算子

9.3.3 Canny算子

9.3.4 形态学处理

9.3.5 边缘检测效果对比

9.4 本章小结

第10章 指纹图像细节特征提取与MATLAB实现

10.1 指纹识别技术概述

10.2 指纹识别系统的工作原理

10.3 指纹细节特征的提取

10.3.1 指纹特征提取的方法

10.3.2 指纹图像的细化后处理

10.3.3 特征点的提取

10.3.4 指纹特征的去伪

10.4 指纹图像去伪与MATLAB实现

10.5 本章小结

第11章 基于多元回归模型的矿井通风量计算

11.1 矿井通风量概述

11.2 矿井通风量回归模型分析

11.3 通风量多元回归分析

11.3.1 数据的预处理

11.3.2 瓦斯、煤尘、温度、湿度与通风量模型的建立

11.4 矿井通风风量有效性分析

11.4.1 空气中煤尘浓度与风速映射关系建模

11.4.2 空气中瓦斯浓度与风速映射关系建模

11.4.3 矿井中温湿度与风速映射关系建模

11.5 预测模型误差检验

11.6 本章小结

第12章 基于非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算

12.1 植被试验场概况

12.2 试验方法

12.2.1 试验参数

12.2.2 土样的分析方法

12.2.3 水样的分析方法

12.3 植被过滤带净化效果评价方法

12.4 植被过滤带净化效果影响因素分析

12.4.1 植被条件对植被过滤带净化效果的影响

12.4.2 入流水文条件对植被过滤带净化效果的影响

12.4.3 带宽对植被过滤带净化效果的影响

12.4.4 坡度对植被过滤带净化效果的影响

12.4.5 入流污染物浓度对植被过滤带净化效果的影响

12.4.6 土壤初始含水量对植被过滤带净化效果的影响

12.5 植被过滤带净化效果关联度计算

12.6 基于非线性多混合拟合模型的浓度削减率计算

12.7 本章小结

第13章 基于伊藤微分方程的布朗运动分析

13.1 随机微分方程数学模型

13.1.1 布朗运动概述

13.1.2 布朗运动的数学模型

13.2 布朗运动的随机微分方程

13.2.1 随机微分方程

13.2.2 随机微分方程系数

13.3 伊藤微分方程及伊藤微分法则

13.3.1 伊藤微分方程

13.3.2 伊藤积分

13.3.3 伊藤过程

13.3.4 伊藤随机微分方程的解析解

13.3.5 伊藤随机微分方程的数值解

13.4 数值布朗运动模拟与MATLAB实现

13.4.1 布朗运动的模拟

13.4.2 几何布朗运动的模拟

13.4.3 伊藤微分方程的布朗运动模拟

13.5 本章小结

第14章 基于Q学习的无线体域网路由方法

14.1 无线体域网研究背景

14.2 无线体域网性能分析

14.2.1 无线体域网系统结构

14.2.2 无线体域网的主要特点

14.3 无线体域网路由协议

14.3.1 无线路由协议

14.3.2 高效节能路由协议

14.3.3 DSR路由协议

14.4 基于Q学习的无线体域网路由方法

14.4.1 Agent增强学习算法

14.4.2 增强学习算法的基本原理

14.4.3 Q-learning增强学习算法

14.4.4 基于Q学习的无线体域网路由策略

14.4.5 WBAN路由分析与MATLAB实现

14.5 本章小结

第15章 基于遗传算法的公交排班系统分析

15.1 公交排班系统背景分析

15.2 公交线路模型仿真

15.2.1 车辆行驶模型

15.2.2 乘客上下车模型

15.3 遗传算法的发展与现状

15.4 遗传算法的基本思想

15.5 遗传算法的特点

15.6 遗传算法的应用步骤

15.7 公交排班问题模型设计

15.7.1 模型假设

15.7.2 定义变量

15.7.3 建立目标函数

15.7.4 算法结构

15.8 本章小结

第16章 人脸检测识别与MATLAB实现

16.1 人脸检测的意义

16.2 人脸检测常用的几个彩色空间

16.2.1 RGB彩色空间

16.2.2 标准化RGB彩色空间

16.2.3 HSV彩色空间

16.2.4 YCrCb彩色空间

16.3 静态肤色模型

16.3.1 RGB颜色空间分割

16.3.2 HSV颜色空间分割

16.3.3 YCbCr颜色空间分割

16.4 基于Lab颜色空间的人脸分割

16.5 运动人图像检测与MATLAB实现

16.6 本章小结

第2篇 MATLAB高级算法应用设计

第18章 基于罚函数的粒子群算法的函数寻优

第19章 车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究

第20章 基于免疫算法的数值逼近优化分析

第21章 基于启发式算法的函数优化分析

第22章 一级倒立摆变结构控制系统的设计与仿真研究

第23章 基于蚁群算法的函数优化分析

第24章 基于引力搜索算法的函数优化分析

第25章 基于细菌觅食算法的函数优化分析

第26章 基于匈牙利算法的指派问题优化分析

第27章 基于人工蜂群算法的函数优化分析

第28章 基于改进的遗传算法的城市交通信号优化分析

第29章 基于差分进化算法的函数优化分析

第30章 基于鱼群算法的函数优化分析

参考文献

网友评论(不代表本站观点)

来自无昵称**的评论:

不错

2016-06-28 20:17:24
来自无昵称**的评论:

很棒 一起买了三本

2016-06-30 15:14:46
来自无昵称**的评论:

还可以

2016-07-23 16:13:19
来自无昵称**的评论:

好评

2016-09-28 15:30:36
来自zhouppy**的评论:

2016-10-08 16:50:49
来自无昵称**的评论:

帮同学买的

2016-10-26 18:49:07
来自冯现大**的评论:

书挺厚,不错,质量还可以

2016-11-05 14:46:51
来自无昵称**的评论:

值得阅读!非常不错!

2016-11-08 20:28:24
来自无昵称**的评论:

没看呢,感觉可以,有塑封

2016-11-10 09:24:47
来自无昵称**的评论:

还不错,比较喜欢

2016-11-21 07:15:55
来自摩西奶**的评论:

很好

2016-11-22 10:57:33
来自lzz0607**的评论:

完美的购物体验,下次还来

2016-12-14 01:02:40
来自dutqimi**的评论:

质量好,发货快。

2016-12-17 12:26:15
来自无昵称**的评论:

2016-12-17 14:45:45
来自匿名用**的评论:

很不错,全新,绝对正版

2017-02-16 11:37:20
来自匿名用**的评论:

包装不错哦

2017-03-04 15:47:36
来自匿名用**的评论:

这套书还不错,买来备用。

2017-04-28 16:47:32
来自无昵称**的评论:

书目不错!读经典,收获大!希望当当经常搞些经典书籍的活动

2017-05-21 12:03:20
来自匿名用**的评论:

头天晚上下单,第二天上午,就送到了,速度超快。应该是我成为当当网会员以来,到货速度最快的一次。书本内容跟简介里的一样,物有所值。 真的是对照版,便于自学

2017-07-21 16:20:54
来自g***n(**的评论:

东西非常好,下次还会购买。

2017-07-26 01:21:53
来自无昵称**的评论:

包装的不好,书页都蹭脏了

2017-09-08 19:10:01
来自无昵称**的评论:

书还可以,只是没包装,物流有点慢

2017-09-13 09:54:12
来自无昵称**的评论:

不错,可以好好学学,需要些基础

2017-09-25 12:43:44
来自无昵称**的评论:

估计是书多的有点折,总体还不错,很有用的图书啊

2015-08-16 16:25:14
来自无昵称**的评论:

感觉真的不错每一部分 都有源代码 真的很好啊!~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

2015-09-17 17:33:23
来自格式化0**的评论:

总体感觉质量还是不错的,只是确实有很多地方需要改进的。

2016-03-01 21:09:21
来自无昵称**的评论:

这本书写的很好,一些常用的算法介绍的很详尽,对于有基础的人进一步提升有很大帮助

2016-06-01 19:05:45
来自abistro**的评论:

对于此书,代码部分注释的还算可以,当然也存在一些小的差错。而理论部分的阐述,又不少内容令人费解,语句生涩难懂,一些句子读完后给人一种不知道要说明什么问题的感觉。有些章节的标题看起来很不错,但是具体到内容的简略许多。如果需要学习一些算法的代码,可以购买。

2016-09-01 10:43:44

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