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MATLAB優化算法案例分析與應用·進階篇圖書
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MATLAB優化算法案例分析與應用·進階篇

【作者8次獲得全國數學建模競賽大獎,4次獲得編程和其他類競賽獎。MATLAB中文論壇力薦,并提供在線交流網絡互動答疑服務。詳解10個工程應用案例、10種生物智能算法、30個算法案例和40種算法應...

內容簡介

MATLAB優化算法案例分析與應用(進階篇)》是深受廣大讀者歡迎的《MATLAB優化算法案例分析與應用》一書的姊妹篇,即進階篇。本書、系統、深入地介紹了MATLAB算法及案例應用。書中結合算法分析的理論和流程,詳解了大量的工程案例及其具體的代碼實現,讓讀者可以深入學習和掌握各種算法在相關領域中的具體應用。

本書共分兩篇。第1篇為MATLAB常用算法應用設計,包括貝葉斯分類器的數據處理、背景差分的運動目標檢測、小波變換的圖像壓縮、BP的模型優化預測、RLS算法的數據預測、GA優化的BP網絡算法分析、分形維數應用、碳排放約束下的煤炭消費量優化預測、焊縫邊緣檢測算法對比分析、指紋圖像細節特征提取、多元回歸模型的礦井通風量計算、非線性多混合擬合模型的植被過濾帶計算、伊藤微分方程的布朗運動分析、Q學習的無線體域網路由方法和遺傳算法的公交排班系統分析。第2篇為MATLAB高級算法應用設計,包括人臉檢測識別、改進的多算子融合圖像識別系統設計、罰函數的粒子群算法的函數尋優、車載自組織網絡中路邊性能及防碰撞算法研究、免疫算法的數值逼近優化分析、啟發式算法的函數優化分析、一級倒立擺變結構控制系統設計與仿真研究、蟻群算法的函數優化分析、引力搜索算法的函數優化分析、細菌覓食算法的函數優化分析、匈牙利算法的指派問題優化分析、人工蜂群算法的函數優化分析、改進的遺傳算法的城市交通信號優化分析、差分進化算法的函數優化分析和魚群算法的函數優化分析。

MATLAB優化算法案例分析與應用(進階篇)》既適合所有想學習MATALB算法開發的人員閱讀,也適合各種使用MATALB進行開發的工程技術人員閱讀。對于相關高校的教學與研究,本書也是不可或缺的參考書。另外,對于MATLAB愛好者,本書也對網絡上討論的大部分疑難問題給出了解答,值得一讀。

網絡互動答疑服務:

國內的MATLAB&Simulink技術交流平臺——MATLAB中文論壇聯合本書作者和編輯,一起為您提供與本書相關的問題解答和MATLAB技術支持服務,讓您獲得的閱讀體驗。請隨時登錄MATLAB中文論壇,提出您在閱讀本書時產生的疑問,作者將定期為您解答。您對本書的任何建議也可以在論壇上發帖,以便于我們后續改進。您的建議將是我們創造精品的動力和源泉

本書涵蓋的內容

基于貝葉斯分類器的數據處理與MATLAB實現

基于背景差分的運動目標檢測與MATLAB實現

基于小波變換的圖像壓縮與MATLAB實現

基于BP的模型優化預測與MATLAB實現

基于RLS算法的數據預測與MATLAB實現

基于GA優化的BP網絡算法分析與MATLAB實現

分形維數應用與MATLAB實現

碳排放約束下的煤炭消費量優化預測

焊縫邊緣檢測算法對比分析與MATLAB實現

指紋圖像細節特征提取與MATLAB實現

基于多元回歸模型的礦井通風量計算

基于非線性多混合擬合模型的植被過濾帶計算

基于伊藤微分方程的布朗運動分析

基于Q學習的無線體域網路由方法

基于遺傳算法的公交排班系統分析

人臉檢測識別與MATLAB實現

基于改進的多算子融合的圖像識別系統設計

基于罰函數的粒子群算法的函數尋優

車載自組織網絡中路邊性能及防碰撞算法研究

基于免疫算法的數值逼近優化分析

基于啟發式算法的函數優化分析

一級倒立擺變結構控制系統設計與仿真研究

基于蟻群算法的函數優化分析

基于引力搜索算法的函數優化分析

基于細菌覓食算法的函數優化分析

基于匈牙利算法的指派問題優化分析

基于人工蜂群算法的函數優化分析

基于改進的遺傳算法的城市交通信號優化分析

基于差分進化算法的函數優化分析

基于魚群算法的函數優化分析

編輯推薦

作者8次獲得全國數學建模競賽大獎,4次獲得編程和其他類競賽獎

MATLAB中文論壇力薦,MATLAB中文論壇鼎力支持,提供"在線交流,有問必答"網絡互動答疑服務

詳解10個工程應用案例、30個算法案例和40種算法應用

重點介紹了10種生物智能算法:粒子群算法、遺傳算法、免疫算法、蟻群算法、引力搜索算法、細菌覓食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、差分進化算法和魚群算法

詳解32種常用數據處理算法:貝葉斯分類器、背景差分、小波變換、BP神經網絡、RLS、GA、GA優化的BP網絡算法、分形維數、碳排放優化預測、邊緣檢測算法、指紋提取……

結合算法分析的理論和流程,詳細講解了每個工程案例的具體代碼實現

循序漸進,逐步引導讀者深入挖掘實際問題背后的數學問題及算法求解

MATLAB典藏大系(在線交流,有問必答,大量實例)

MATLAB GUI設計入門與實戰》

MATLAB應用大全》

MATLAB優化算法案例分析與應用》

MATLAB數學建模經典案例實戰》

MATLAB圖像處理實例詳解》

MATLAB神經網絡原理與實例精解》

基于MATLAB的高等數學問題求解》

MATLAB車輛工程應用實戰》

我和數學有約——趣味數學及算法解析》

作者簡介

余勝威,畢業于西南交通大學。有6年以上的MATLAB應用經驗,精通MATLAB算法開發,對程序設計有獨到的見解。榮獲省級、數學建模競賽一等獎4項、二等獎3項、獎1項,還獲得了編程和其他類競賽獎4項。已錄用論文3篇,參與項目10余個,獨立編寫了5部MATLAB應用領域的圖書。目前主要從事圖像處理、人工智能、信號分析、故障診斷和算法開發等相關方面的研究。

目錄

第1篇 MATLAB常用算法應用設計

第1章 基于貝葉斯分類器的數據處理與MATLAB實現

1.1 貝葉斯理論

1.2 高斯概率密度函數

1.3 最小距離分類器

1.3.1 歐氏距離分類器

1.3.2 馬氏距離分類器

1.3.3 基于高斯概率密度函數的較大似然估計

1.4 混合概率分布

1.5 期望較大化算法

1.6 Parzen窗

1.7 K最近鄰密度估計法

1.8 樸素貝葉斯分類器

1.9 最近鄰分類原則

1.10 本章小結

第2章 基于背景差分的運動目標檢測與MATLAB實現

2.1 運動目標檢測的一般過程

2.1.1 手動背景法

2.1.2 統計中值法

2.1.3 算術平均法

2.2 運動目標檢測的一般方法

2.2.1 幀間差法運動目標檢測

2.2.2 背景差法運動目標檢測

2.3 本章小結

第3章 基于小波變換的圖像壓縮與MATLAB實現

3.1 小波變換原理

3.2 多尺度分析

3.3 圖像的分解和量化

3.3.1 一維小波變換

3.3.2 二維變換體系

3.3.3 量化

3.4 圖像壓縮編碼

3.4.1 圖像編碼評價

3.4.2 壓縮比準則

3.5 圖像壓縮與MATLAB實現

3.6 本章小結

第4章 基于BP的模型優化預測與MATLAB實現

4.1 BP神經網絡模型及其基本原理

4.2 MATLAB BP神經網絡工具箱

4.3 基于BP神經網絡的PID參數整定

4.3.1 理論分析

4.3.2 算法流程

4.3.3 算法仿真

4.4 基于BP神經網絡的數字識別系統設計

4.5 本章小結

第5章 基于RLS算法的數據預測與MATLAB實現

5.1 遞歸最小二乘(RLS)算法應用背景

5.2 RLS算法基本原理與流程

5.2.1 RLS算法基本原理

5.2.2 RLS算法流程

5.3 RLS數據線性預測分析與MATLAB實現

5.4 本章小結

第6章 基于GA優化的BP網絡算法分析與MATLAB實現

6.1 遺傳算法

6.2 BP神經網絡

6.3 基于GA優化的BP神經網絡的大腦灰白質圖像分割

6.4 基于GA優化的BP神經網絡的礦井通風量計算

6.4.1 某工作面通風量分析

6.4.2 總回風巷通風量分析

6.5 本章小結

第7章 分形維數應用與MATLAB實現

7.1 分形盒維數概述

7.2 二維圖像分形盒維數分析

7.3 基于短時分形維數的語音信號檢測

7.3.1 時間序列信號圖形的網格分形

7.3.2 噪聲語音信號的短時網格分形

7.4 本章小結

第8章 碳排放約束下的煤炭消費量優化預測

8.1 煤炭消費量概述

8.2 煤炭影響因素分析

8.3 煤炭消耗量優化預測模型構建

8.3.1 CO2排放強度的雙立方插值擬合

8.3.2 煤炭、石油和天然氣與CO2排放強度回歸模型構建

8.3.3 煤炭、石油和天然氣碳排放系數構建

8.3.4 節能減排和經濟發展優化目標構建與求解

8.4 本章小結

第9章 焊縫邊緣檢測算法對比分析與MATLAB實現

9.1 焊縫邊緣檢測研究

9.2 圖像預處理技術

9.3 焊縫圖像邊緣檢測

9.3.1 Sobel算子

9.3.2 Prewitt算子

9.3.3 Canny算子

9.3.4 形態學處理

9.3.5 邊緣檢測效果對比

9.4 本章小結

第10章 指紋圖像細節特征提取與MATLAB實現

10.1 指紋識別技術概述

10.2 指紋識別系統的工作原理

10.3 指紋細節特征的提取

10.3.1 指紋特征提取的方法

10.3.2 指紋圖像的細化后處理

10.3.3 特征點的提取

10.3.4 指紋特征的去偽

10.4 指紋圖像去偽與MATLAB實現

10.5 本章小結

第11章 基于多元回歸模型的礦井通風量計算

11.1 礦井通風量概述

11.2 礦井通風量回歸模型分析

11.3 通風量多元回歸分析

11.3.1 數據的預處理

11.3.2 瓦斯、煤塵、溫度、濕度與通風量模型的建立

11.4 礦井通風風量有效性分析

11.4.1 空氣中煤塵濃度與風速映射關系建模

11.4.2 空氣中瓦斯濃度與風速映射關系建模

11.4.3 礦井中溫濕度與風速映射關系建模

11.5 預測模型誤差檢驗

11.6 本章小結

第12章 基于非線性多混合擬合模型的植被過濾帶計算

12.1 植被試驗場概況

12.2 試驗方法

12.2.1 試驗參數

12.2.2 土樣的分析方法

12.2.3 水樣的分析方法

12.3 植被過濾帶凈化效果評價方法

12.4 植被過濾帶凈化效果影響因素分析

12.4.1 植被條件對植被過濾帶凈化效果的影響

12.4.2 入流水文條件對植被過濾帶凈化效果的影響

12.4.3 帶寬對植被過濾帶凈化效果的影響

12.4.4 坡度對植被過濾帶凈化效果的影響

12.4.5 入流污染物濃度對植被過濾帶凈化效果的影響

12.4.6 土壤初始含水量對植被過濾帶凈化效果的影響

12.5 植被過濾帶凈化效果關聯度計算

12.6 基于非線性多混合擬合模型的濃度削減率計算

12.7 本章小結

第13章 基于伊藤微分方程的布朗運動分析

13.1 隨機微分方程數學模型

13.1.1 布朗運動概述

13.1.2 布朗運動的數學模型

13.2 布朗運動的隨機微分方程

13.2.1 隨機微分方程

13.2.2 隨機微分方程系數

13.3 伊藤微分方程及伊藤微分法則

13.3.1 伊藤微分方程

13.3.2 伊藤積分

13.3.3 伊藤過程

13.3.4 伊藤隨機微分方程的解析解

13.3.5 伊藤隨機微分方程的數值解

13.4 數值布朗運動模擬與MATLAB實現

13.4.1 布朗運動的模擬

13.4.2 幾何布朗運動的模擬

13.4.3 伊藤微分方程的布朗運動模擬

13.5 本章小結

第14章 基于Q學習的無線體域網路由方法

14.1 無線體域網研究背景

14.2 無線體域網性能分析

14.2.1 無線體域網系統結構

14.2.2 無線體域網的主要特點

14.3 無線體域網路由協議

14.3.1 無線路由協議

14.3.2 高效節能路由協議

14.3.3 DSR路由協議

14.4 基于Q學習的無線體域網路由方法

14.4.1 Agent增強學習算法

14.4.2 增強學習算法的基本原理

14.4.3 Q-learning增強學習算法

14.4.4 基于Q學習的無線體域網路由策略

14.4.5 WBAN路由分析與MATLAB實現

14.5 本章小結

第15章 基于遺傳算法的公交排班系統分析

15.1 公交排班系統背景分析

15.2 公交線路模型仿真

15.2.1 車輛行駛模型

15.2.2 乘客上下車模型

15.3 遺傳算法的發展與現狀

15.4 遺傳算法的基本思想

15.5 遺傳算法的特點

15.6 遺傳算法的應用步驟

15.7 公交排班問題模型設計

15.7.1 模型假設

15.7.2 定義變量

15.7.3 建立目標函數

15.7.4 算法結構

15.8 本章小結

第16章 人臉檢測識別與MATLAB實現

16.1 人臉檢測的意義

16.2 人臉檢測常用的幾個彩色空間

16.2.1 RGB彩色空間

16.2.2 標準化RGB彩色空間

16.2.3 HSV彩色空間

16.2.4 YCrCb彩色空間

16.3 靜態膚色模型

16.3.1 RGB顏色空間分割

16.3.2 HSV顏色空間分割

16.3.3 YCbCr顏色空間分割

16.4 基于Lab顏色空間的人臉分割

16.5 運動人圖像檢測與MATLAB實現

16.6 本章小結

第2篇 MATLAB高級算法應用設計

第18章 基于罰函數的粒子群算法的函數尋優

第19章 車載自組織網絡中路邊性能及防碰撞算法研究

第20章 基于免疫算法的數值逼近優化分析

第21章 基于啟發式算法的函數優化分析

第22章 一級倒立擺變結構控制系統的設計與仿真研究

第23章 基于蟻群算法的函數優化分析

第24章 基于引力搜索算法的函數優化分析

第25章 基于細菌覓食算法的函數優化分析

第26章 基于匈牙利算法的指派問題優化分析

第27章 基于人工蜂群算法的函數優化分析

第28章 基于改進的遺傳算法的城市交通信號優化分析

第29章 基于差分進化算法的函數優化分析

第30章 基于魚群算法的函數優化分析

參考文獻

網友評論(不代表本站觀點)

來自無昵稱**的評論:

不錯

2016-06-28 20:17:24
來自無昵稱**的評論:

很棒 一起買了三本

2016-06-30 15:14:46
來自無昵稱**的評論:

還可以

2016-07-23 16:13:19
來自無昵稱**的評論:

好評

2016-09-28 15:30:36
來自zhouppy**的評論:

2016-10-08 16:50:49
來自無昵稱**的評論:

幫同學買的

2016-10-26 18:49:07
來自馮現大**的評論:

書挺厚,不錯,質量還可以

2016-11-05 14:46:51
來自無昵稱**的評論:

值得閱讀!非常不錯!

2016-11-08 20:28:24
來自無昵稱**的評論:

沒看呢,感覺可以,有塑封

2016-11-10 09:24:47
來自無昵稱**的評論:

還不錯,比較喜歡

2016-11-21 07:15:55
來自摩西奶**的評論:

很好

2016-11-22 10:57:33
來自lzz0607**的評論:

完美的購物體驗,下次還來

2016-12-14 01:02:40
來自dutqimi**的評論:

質量好,發貨快。

2016-12-17 12:26:15
來自無昵稱**的評論:

2016-12-17 14:45:45
來自匿名用**的評論:

很不錯,全新,絕對正版

2017-02-16 11:37:20
來自匿名用**的評論:

包裝不錯哦

2017-03-04 15:47:36
來自匿名用**的評論:

這套書還不錯,買來備用。

2017-04-28 16:47:32
來自無昵稱**的評論:

書目不錯!讀經典,收獲大!希望當當經常搞些經典書籍的活動

2017-05-21 12:03:20
來自匿名用**的評論:

頭天晚上下單,第二天上午,就送到了,速度超快。應該是我成為當當網會員以來,到貨速度最快的一次。書本內容跟簡介里的一樣,物有所值。 真的是對照版,便于自學

2017-07-21 16:20:54
來自g***n(**的評論:

東西非常好,下次還會購買。

2017-07-26 01:21:53
來自無昵稱**的評論:

包裝的不好,書頁都蹭臟了

2017-09-08 19:10:01
來自無昵稱**的評論:

書還可以,只是沒包裝,物流有點慢

2017-09-13 09:54:12
來自無昵稱**的評論:

不錯,可以好好學學,需要些基礎

2017-09-25 12:43:44
來自無昵稱**的評論:

估計是書多的有點折,總體還不錯,很有用的圖書啊

2015-08-16 16:25:14
來自無昵稱**的評論:

感覺真的不錯每一部分 都有源代碼 真的很好啊!~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

2015-09-17 17:33:23
來自格式化0**的評論:

總體感覺質量還是不錯的,只是確實有很多地方需要改進的。

2016-03-01 21:09:21
來自無昵稱**的評論:

這本書寫的很好,一些常用的算法介紹的很詳盡,對于有基礎的人進一步提升有很大幫助

2016-06-01 19:05:45
來自abistro**的評論:

對于此書,代碼部分注釋的還算可以,當然也存在一些小的差錯。而理論部分的闡述,又不少內容令人費解,語句生澀難懂,一些句子讀完后給人一種不知道要說明什么問題的感覺。有些章節的標題看起來很不錯,但是具體到內容的簡略許多。如果需要學習一些算法的代碼,可以購買。

2016-09-01 10:43:44

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