本書全面而系統(tǒng)地介紹了MATLAB算法和案例應用，涉及面廣，從基本操作到高級算法應用，幾乎涵蓋MATLAB算法的所有重要知識。本書結合算法理論和流程，通過大量案例，詳解算法代碼，解決具體的工程案例，讓讀者更加深入地學習和掌握各種算法在不同案例中的應用。
本書共32章。涵蓋的內(nèi)容有MATLAB基礎知識、GUI應用及數(shù)值分析、MATALB工程應用實例、GM應用分析、PLS應用分析、ES應用分析、MARKOV應用分析、AHP應用分析、DWRR應用分析、模糊逼近算法、模糊RBF網(wǎng)絡、基于FCEM的TRIZ評價、基于PSO的尋優(yōu)計算、基于PSO的機構優(yōu)化、基本PSO的改進策略、基于GA的尋優(yōu)計算、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的尋優(yōu)計算、基于Bayes的數(shù)據(jù)預測、基于SOA的PID參數(shù)整定、基于BP 的人臉方向預測、基于Hopfield 的數(shù)字識別、基于DEA的投入產(chǎn)出分析、基于BP的數(shù)據(jù)分類、基于SOM的數(shù)據(jù)分類、基于人工免疫PSO的聚類算法、模糊聚類分析和基于GA_BP的抗糖化活性研究。
本書適合所有想全面學習MATALB優(yōu)化算法的人員閱讀，也適合各種使用MATALB進行開發(fā)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(wǎng)絡上討論的大部分疑難問題給出了解答，值得一讀。
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MATLAB中文論壇鼎力支持，提供“在線交流，有問必答”網(wǎng)絡互動答疑服務 詳解34個工程應用案例、29個算法案例和34種算法應用 詳解12種常用數(shù)據(jù)處理算法：灰色關聯(lián)、偏最小二乘回歸、指數(shù)平滑、移動平均、馬爾科夫鏈、層次分析、動態(tài)加權、模糊逼近、模糊綜合評價、貝葉斯統(tǒng)計預測、數(shù)據(jù)包絡分析和模糊聚類 詳解4種常用神經(jīng)網(wǎng)絡處理算法：BP、RBF、Hopfield和SOM 詳解6種生物智能算法：粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、人群搜索算法和人工免疫算法 推薦閱讀（請點擊鏈接） 《MATLAB應用大全》 （內(nèi)容極其全面的MATLAB圖書，大量實例，視頻教學） 《MATLAB圖像處理實例詳解》 （在線交流有問必答，大量實例，視頻教學）《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡原理與實例精解》 （在線交流有問必答，大量實例，視頻教學）《基于MATLAB的高等數(shù)學問題求解》 （在線交流有問必答，大量實例，視頻教學）《MATLAB車輛工程應用實戰(zhàn)》 （MATLAB中文論壇提供在線交流服務，大量案例）《SPSS統(tǒng)計分析大全》 （全面涵蓋SPSS統(tǒng)計分析的方方面面，112個實戰(zhàn)案例，16.4小時配套教學視頻）《SPSS統(tǒng)計分析實用寶典》 （34個實例，16.3小時教學視頻，12種常用統(tǒng)計分析方法）《SAS統(tǒng)計分析實用寶典》 （17.3小時教學視頻，160個實例、6個案例，18種統(tǒng)計分析方法）
MATLAB作為一款科學計算軟件逐漸被廣大科研人員所接受。其強大的數(shù)據(jù)計算功能、圖像的可視化界面及代碼的可移植性受到了廣大高校師生及科研人員的認可。借助MATLAB，能夠解決幾乎所有的工程問題。對于一個數(shù)據(jù)分析和計算方面的工作者和學習者，利用MATLAB工具是一個很好的選擇。
1．MATLAB簡介
Cleve Moler，MATLAB軟件的創(chuàng)始人，美國工程院院士，MathWorks董事長和首席數(shù)學家，《MATLAB數(shù)值計算》（英文書名：Numerical Computing with MATLAB）的 作者。
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學軟件，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析及數(shù)值計算的高級技術計算語言和交互式環(huán)境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。MATLAB和Mathematica、Maple并稱為三大數(shù)學軟件。在新的版本中也加入了對C、FORTRAN、C++和Java的支持。
2．MATALB算法應用
目前市場上出版的書籍，大多數(shù)缺少理論背景分析，導致讀者面對自己的課題，不知道如何應用。為了讓大家能夠結合理論，了解算法流程，真正掌握MATLAB算法分析，書中講解時結合了深受讀者歡迎的MATLAB案列應用分析，真正做到了理論知識和實踐案例相結合，加深了對MATLAB算法應用的理解。
本書所有案例均采用MATLAB進行設計，針對具體工程背景，采用不同的算法對所涉及案例進行求解，讓讀者真正理解算法實質(zhì)，從而更好地應用到其他案例中。本書以智能算法應用為主線，以分析工程案例為輔助，做到了理論和算法相結合，詳解設計思路和設計步驟，向讀者展示了如何運用MATLAB進行算法開發(fā)和設計。
本書特色
1．提供“在線交流，有問必答”的網(wǎng)絡互動答疑服務
國內(nèi)最大的MATLABandSimulink技術交流平臺——MATLAB中文論壇（www. iLoveMatlab.cn）聯(lián)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，讓您獲得最佳的閱讀體驗。具體參與方式請詳細閱讀本書封底的說明。
2．內(nèi)容講解不枯燥
本書結合相關理論和實踐案例，抽出和算法相關的理論作為支撐，通過求解流程以及算法迭代過程，讓讀者容易理解并且掌握。書中的案例很多是讀者經(jīng)常碰到的例子，讀起來不枯燥。
3．內(nèi)容豐富，覆蓋面廣
本書內(nèi)容涵蓋了常見智能算法的應用，包括BP網(wǎng)絡、RBF網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡、粒子群算法、遺傳算法、人群搜索算法、模擬退火算法和蟻群算法等。針對分類、預測、優(yōu)化和TSP問題，書中采用了不同的算法進行設計。讀者通過閱讀本書，也可以開發(fā)出適用于自己的程序。
4．循序漸進，由淺入深
本書從最簡單的工程案例開始分析，讓讀者通過簡單的工程案例，更好地熟悉和了解MATLAB的編程思路，然后逐步進入群智能算法，通過簡單算法運用和算法改進策略，以及算法混合使用，逐步引導讀者認識和掌握群智能算法的思想。
5．真實案例，隨學隨用
本書是一本注重實踐的書，書中有大量的篇幅用在了MATLAB解決具體的真實案例中。在群智能算法章節(jié)中通過列舉不同的函數(shù)，采用不同的算法進行尋優(yōu)求解，讀者可以從這些實例中更加深刻地理解所講內(nèi)容。同時，可以對這些案例稍加修改，即可用于自己的項目或課題上去，從而實現(xiàn)問題的求解。
本書內(nèi)容及體系結構
第1篇 MATALB常見算法應用（第1～12章）
本篇介紹了MATLAB基礎知識引入，包括GUI界面開發(fā)、灰色預測、偏最小二乘、指數(shù)平滑、馬爾科夫鏈模型、層次分析法、模糊逼近、RBF網(wǎng)絡逼近和模糊綜合等案例。通過該類較為常用的算法引入，讀者可以應用這些案例解決一些常見問題，如價格指數(shù)、評價模型、擬合回歸等模型。這些內(nèi)容適應讀者的各種需求，可以為后續(xù)的群智能算法學習打下堅實的基礎。
第2篇 MATALB群智能算法應用設計（第13～32章）
本篇涉及面較廣，列舉了BP神經(jīng)網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡、PSO、SA、SOA和GA算法等。通過案例分析，結合算法理論和程序代碼，可以讓讀者深入理解MATLAB群智能算法的相關內(nèi)容。通過本篇內(nèi)容的學習，也可以讓讀者對MATALB智能算法應用向更加廣泛、更加具體和更多的應用發(fā)展，讓讀者真正掌握算法核心，開發(fā)和設計出自己的可移植性代碼。
本書讀者對象
* MATALB算法初學者；
* MATLAB算法愛好者；
* MATLAB開發(fā)人員；
* MATLAB愛好者；
* MATALB相關從業(yè)人員；
* 剛?cè)肼毜某�、中級程序員；
* 大中專院校的學生；
* 相關培訓學校的學員。
本書作者
本書由余勝威主筆編寫。作者結合在西南交通大學學習期間掌握的各類算法及出于對MATLAB的愛好，通過參閱大量的相關資料，精心準備，寫作了本書。感謝馬翠翠在此期間給予的幫助。其他參與編寫的人員有陳超、陳鍇、陳佩霞、陳銳、黎華、李鵬欽、李森、李奕輝、李玉莉、劉仲義、盧香清、魯木應、馬向東、麥廷琮、米永剛、歐陽昉、綦彥臣、冉衛(wèi)華、宋永強、滕科平、王秀麗、王玉芹、魏瑩、魏宗壽、溫本利。
讀者閱讀本書的過程中若有疑問，可以在MATLAB中文論壇的本書交流版塊提問，也可以發(fā)郵件到bookservice2008@163.com，我們會及時答復。
編者
余勝威，畢業(yè)于西南交通大學。有6年MATLAB應用經(jīng)驗，精通MATLAB算法開發(fā)，對程序設計有獨到的見解。榮獲省級、國家級數(shù)學建模競賽一等獎4項、二等獎3項、優(yōu)秀獎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，并獨立編寫了4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(fā)等相關方面的研究。
第1篇 MATLAB常見算法應用
第1章 MATLAB基礎知識
1.1 MATLAB簡介
1.2 矩陣的表示
1.3 圖形點線樣式
1.4 MATLAB自帶圖形集
1.4.1 平面與立體繪圖
1.4.2 復雜函數(shù)的三維繪圖
1.4.3 等高線繪制
1.4.4 MATLAB動畫
1.4.5 數(shù)據(jù)擬合
1.4.6 MATLAB圖像處理
1.5 本章小結
第2章 GUI應用及數(shù)值分析 第1篇 MATLAB常見算法應用
第1章 MATLAB基礎知識
1.1 MATLAB簡介
1.2 矩陣的表示
1.3 圖形點線樣式
1.4 MATLAB自帶圖形集
1.4.1 平面與立體繪圖
1.4.2 復雜函數(shù)的三維繪圖
1.4.3 等高線繪制
1.4.4 MATLAB動畫
1.4.5 數(shù)據(jù)擬合
1.4.6 MATLAB圖像處理
1.5 本章小結
第2章 GUI應用及數(shù)值分析
2.1 GUI應用分析
2.1.1 圖像加載和存儲
2.1.2 GUI圖形顯示
2.1.3 可變GUI窗體設置
2.2 設計可執(zhí)行函數(shù)文件
2.3 符號變量應用求解
2.4 圖像盲區(qū)
2.5 正態(tài)分布
2.6 本章小結
第3章 MATLAB工程應用實例
3.1 光的反射定理論證
3.1.1 公式推算
3.1.2 代碼實現(xiàn)
3.2 質(zhì)點系轉(zhuǎn)動慣量求解
3.3 儲油罐的油量計算
3.4 香煙毒物攝入問題
3.5 冰雹的下落速度
3.5.1 公式推算
3.5.2 代碼實現(xiàn)
3.6 本章小結
第4章 GM應用分析
4.1 數(shù)據(jù)歸一化處理
4.2 灰色關聯(lián)分析
4.2.1 灰色預測求解流程
4.2.2 灰色預測建模
4.3 食品價格灰色關聯(lián)分析
4.3.1 食品價格趨勢預測
4.3.2 食品價格分析
4.3.3 灰色關聯(lián)分析
4.4 本章小結
第5章 PLS應用分析
5.1 偏最小二乘回歸
5.2 偏最小二乘快速計算方法
5.3 偏最小二乘數(shù)據(jù)分析
5.4 本章小結
第6章 ES應用分析
6.1 時間序列的基本概念
6.2 非平穩(wěn)時間序列變動的影響因素與測定模型
6.3 時間序列的預測方法
6.3.1 季節(jié)變動分析
6.3.2 循環(huán)變動分析
6.4 食品價格分析
6.5 時間序列指數(shù)平滑預測法
6.5.1 一次指數(shù)平滑預測法
6.5.2 二次指數(shù)平滑預測法
6.5.3 三次指數(shù)平滑法
6.6 時間序列線性二次移動平均法預測法
6.7 本章小結
第7章 Markov應用分析
7.1 問題背景
7.2 模型基本假設
7.3 食品價格趨勢預測
7.3.1 模型符號說明
7.3.2 模型建立與求解
7.3.3 結果分析
7.4 本章小結
第8章 AHP應用分析
8.1 層次分析法
8.1.1 層次分析法特點
8.1.2 層次分析法步驟
8.2 工作滿意度模型
8.3 食堂就餐服務質(zhì)量滿意度
8.3.1 模型基本假設
8.3.2 模型分析
8.3.3 模型符號說明
8.3.4 模型建立與求解
8.3.5 一致性檢驗
8.3.6 結果分析
8.4 本章小結
第9章 DWRR應用分析
9.1 問題的背景
9.2 模型基本假設
9.3 模型符號說明
9.4 模型的建立與求解
9.4.1 評價指標的規(guī)范化處理
9.4.2 動態(tài)加權函數(shù)的確定
9.4.3 空氣質(zhì)量評價模型的建立
9.4.4 模型求解步驟
9.4.5 結果求解及分析
9.5 本章小結
第10章 模糊逼近算法
10.1 模糊控制理論
10.2 模糊系統(tǒng)的設計
10.3 模糊系統(tǒng)的逼近精度
10.4 模糊逼近仿真
10.5 本章小結
第11章 模糊RBF網(wǎng)絡
11.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
11.1.1 RBF網(wǎng)絡結構
11.1.2 RBF網(wǎng)絡的逼近
11.2 模糊RBF網(wǎng)絡
11.2.1 網(wǎng)絡結構
11.2.2 基于模糊RBF網(wǎng)絡的逼近算法
11.3 本章小結
第12章 基于FCEM的TRIZ評價
12.1 TRIZ創(chuàng)新方法原理
12.2 企業(yè)創(chuàng)新能力評價指標的構建
12.3 企業(yè)創(chuàng)新能力的模糊綜合評價方法
12.4 企業(yè)創(chuàng)新能力綜合評價指標排序結果分析
12.5 本章小結
第2篇 MATLAB群智能算法應用設計
第13章 基于PSO的尋優(yōu)計算
13.1 基本粒子群算法
13.2 粒子群算法的收斂性
13.3 粒子群算法函數(shù)極值求
13.3.1 一維函數(shù)全局最優(yōu)
13.3.2 經(jīng)典測試函數(shù)
13.3.3 無約束函數(shù)極值尋優(yōu)
13.3.4 有約束函數(shù)極值尋優(yōu)
13.3.5 有約束函數(shù)極值APSO尋優(yōu)
13.4 本章小結
第14章 基于PSO的機構優(yōu)化
14.1 微粒群優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀
14.1.1 微粒群優(yōu)化算法的改進研究
14.1.2 微粒群優(yōu)化算法的應用研究
14.2 機構優(yōu)化設計理論分析
14.3 平面連桿機構的模型建立
14.4 利用復合形法進行設計
14.4.1 復合形法的算法流程
14.4.2 模型計算結果
14.5 利用約束隨機方向法進行設計
14.5.1 初始點的選擇
14.5.2 隨機方向法的算法流程
14.5.3 模型計算結果
14.6 利用優(yōu)化工具箱法進行設計
14.7 利用微粒群優(yōu)化算法進行設計
14.8 本章小結
第15章 基本PSO的改進策略
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
……
【前言】
MATLAB作為一款科學計算軟件逐漸被廣大科研人員所接受。其強大的數(shù)據(jù)計算功能、圖像的可視化界面及代碼的可移植性受到了廣大高校師生及科研人員的認可。借助MATLAB，能夠解決幾乎所有的工程問題。對于一個數(shù)據(jù)分析和計算方面的工作者和學習者，利用MATLAB工具是一個很好的選擇。
1．MATLAB簡介
Cleve Moler，MATLAB軟件的創(chuàng)始人，美國工程院院士，MathWorks董事長和首席數(shù)學家，《MATLAB數(shù)值計算》（英文書名：Numerical Computing with MATLAB）的 作者。
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學軟件，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析及數(shù)值計算的高級技術計算語言和交互式環(huán)境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。MATLAB和Mathematica、Maple并稱為三大數(shù)學軟件。在新的版本中也加入了對C、FORTRAN、C++和Java的支持。
2．MATALB算法應用
目前市場上出版的書籍，大多數(shù)缺少理論背景分析，導致讀者面對自己的課題，不知道如何應用。為了讓大家能夠結合理論，了解算法流程，真正掌握MATLAB算法分析，書中講解時結合了深受讀者歡迎的MATLAB案列應用分析，真正做到了理論知識和實踐案例相結合，加深了對MATLAB算法應用的理解。
本書所有案例均采用MATLAB進行設計，針對具體工程背景，采用不同的算法對所涉及案例進行求解，讓讀者真正理解算法實質(zhì)，從而更好地應用到其他案例中。本書以智能算法應用為主線，以分析工程案例為輔助，做到了理論和算法相結合，詳解設計思路和設計步驟，向讀者展示了如何運用MATLAB進行算法開發(fā)和設計。
本書特色
1．提供“在線交流，有問必答”的網(wǎng)絡互動答疑服務
國內(nèi)最大的MATLAB&Simulink技術交流平臺——MATLAB中文論壇（www. iLoveMatlab.cn）聯(lián)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，讓您獲得最佳的閱讀體驗。具體參與方式請詳細閱讀本書封底的說明。
2．內(nèi)容講解不枯燥
本書結合相關理論和實踐案例，抽出和算法相關的理論作為支撐，通過求解流程以及算法迭代過程，讓讀者容易理解并且掌握。書中的案例很多是讀者經(jīng)常碰到的例子，讀起來不枯燥。
3．內(nèi)容豐富，覆蓋面廣
本書內(nèi)容涵蓋了常見智能算法的應用，包括BP網(wǎng)絡、RBF網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡、粒子群算法、遺傳算法、人群搜索算法、模擬退火算法和蟻群算法等。針對分類、預測、優(yōu)化和TSP問題，書中采用了不同的算法進行設計。讀者通過閱讀本書，也可以開發(fā)出適用于自己的程序。
4．循序漸進，由淺入深
本書從最簡單的工程案例開始分析，讓讀者通過簡單的工程案例，更好地熟悉和了解MATLAB的編程思路，然后逐步進入群智能算法，通過簡單算法運用和算法改進策略，以及算法混合使用，逐步引導讀者認識和掌握群智能算法的思想。
5．真實案例，隨學隨用
本書是一本注重實踐的書，書中有大量的篇幅用在了MATLAB解決具體的真實案例中。在群智能算法章節(jié)中通過列舉不同的函數(shù)，采用不同的算法進行尋優(yōu)求解，讀者可以從這些實例中更加深刻地理解所講內(nèi)容。同時，可以對這些案例稍加修改，即可用于自己的項目或課題上去，從而實現(xiàn)問題的求解。
本書內(nèi)容及體系結構
第1篇 MATALB常見算法應用（第1～12章）
本篇介紹了MATLAB基礎知識引入，包括GUI界面開發(fā)、灰色預測、偏最小二乘、指數(shù)平滑、馬爾科夫鏈模型、層次分析法、模糊逼近、RBF網(wǎng)絡逼近和模糊綜合等案例。通過該類較為常用的算法引入，讀者可以應用這些案例解決一些常見問題，如價格指數(shù)、評價模型、擬合回歸等模型。這些內(nèi)容適應讀者的各種需求，可以為后續(xù)的群智能算法學習打下堅實的基礎。
第2篇 MATALB群智能算法應用設計（第13～32章）
本篇涉及面較廣，列舉了BP神經(jīng)網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡、PSO、SA、SOA和GA算法等。通過案例分析，結合算法理論和程序代碼，可以讓讀者深入理解MATLAB群智能算法的相關內(nèi)容。通過本篇內(nèi)容的學習，也可以讓讀者對MATALB智能算法應用向更加廣泛、更加具體和更多的應用發(fā)展，讓讀者真正掌握算法核心，開發(fā)和設計出自己的可移植性代碼。
本書讀者對象
* MATALB算法初學者；
* MATLAB算法愛好者；
* MATLAB開發(fā)人員；
* MATLAB愛好者；
* MATALB相關從業(yè)人員；
* 剛?cè)肼毜某�、中級程序員；
* 大中專院校的學生；
* 相關培訓學校的學員。
讀者閱讀本書的過程中若有疑問，可以在MATLAB中文論壇的本書交流版塊提問，也可以發(fā)郵件，我們會及時答復。
編者
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